Promethues理论介绍
目录
一、Prometheus 概述
1、什么是Prometheus
2、Zabbix和Prometheus区别
3、Prometheus的特点
二、运维监控平台设计思路
三、Prometheus监控体系
1、系统层监控（需要监控的数据）
2、中间件及基础设施类监控
2.1 redis监控内容
3、应用层监控
4、业务层监控
四、prometheus时间序列数据
1、什么是序列数据
2、时间序列数据特点
3、数据来源
4、收集数据
5、prometheus获取方式
五、Prometheus的生态组件
1、Prometheus server
2、pushgateway
3、exporters
4、Service Discovery
5、Alertmanager
6、client Library
7、grafana ☆
七、prometheus工作原理
1、prometheus工作模式
2、prometheus工作流程 ☆
3、prometheus的局限性
总结
1、prometheus如何收集k8s/服务的–三种方式收集
2 、如何防止告警信息轰炸
3、prometheus监控什么
3.1 网络监控
3.2 存储监控
3.3 服务器监控
3.4 中间件监控
4、常见的时间序列数据库
5、4个黄金指标
5.1 延迟：服务请求所需时间
5.2 通讯量：监控当前系统的流量，用于衡量服务的容量需求
5.3 错误：监控当前系统所有发生的错误请求，衡量当前系统错误发生的速率
5.4 饱和度：衡量当前服务的饱和度
一、Prometheus 概述
1、什么是Prometheus
Prometheus 是一个开源的服务监控系统和时序数据库，其提供了通用的数据模型和快捷数据采集、存储和查询接口。它的核心组件Prometheus server会定期从静态配置的监控目标或者基于服务发现自动配置的自标中进行拉取数据，当新拉取到的数据大于配置的内存缓存区时，数据就会持久化到存储设备当中。
① 每个被监控的主机都可以通过专用的exporter 程序提供输出监控数据的接口，它会在目标处收集监控数据，并暴露出一个HTTP接口供Prometheus server查询，Prometheus通过基于HTTP的pull的方式来周期性的采集数据。
② 任何被监控的目标都需要事先纳入到监控系统中才能进行时序数据采集、存储、告警和展示，监控目标可以通过配置信息以静态形式指定，也可以让Prometheus通过服务发现的机制进行动态管理。
③ Prometheus 能够直接把API Server作为服务发现系统使用，进而动态发现和监控集群中的所有可被监控的对象。
Prometheus 官网地址：https://prometheus.io
Prometheus github 地址：https://github.com/prometheus
2、Zabbix和Prometheus区别
- 和Zabbix类似，Prometheus也是一个近年比较火的开源监控框架，和Zabbix不同之处在于Prometheus相对更灵活点，模块间比较解耦，比如告警模块、代理模块等等都可以选择性配置。服务端和客户端都是开箱即用，不需要进行安装。zabbix则是一套安装把所有东西都弄好，很庞大也很繁杂。
- zabbix的客户端 agent 可以比较方便的通过脚本来读取机器内数据库、日志等文件来做上报。而 Prometheus 的上报客户端则分为不同语言的SDK和不同用途的 exporter 两种，比如如果你要监控机器状态、mysql性能等，有大量已经成熟的 exporter 来直接开箱使用，通过http 通信来对服务端提供信息上报（server去pull信息）；而如果你想要监控自己的业务状态，那么针对各种语言都有官方或其他人写好的 sdk供你使用，都比较方便，不需要先把数据存入数据库或日志再供zabbix-agent采集。
- zabbix的客户端更多是只做上报的事情，push模式。而Prometheus则是客户端本地也会存储监控数据，服务端定时来拉取想要的数据。
- 界面来说zabbix比较陈旧，而prometheus比较新且非常简洁，简洁到只能算一个测试和配置平台。要想获得良好的监控体验，搭配Grafana还是二者的必走之路。
3、Prometheus的特点
多维数据模型：由度量名称和键值对标识的时间序列数据
时序数据，是在一段时间内通过重复测量（measurement）而获得的观测值的集合；将这些观测值绘制于图形之上，它会有一个数据轴和一个时间轴；
服务器指标数据、应用程序性能监控数据、网络数据等也都是时序数据；
- 内置时间序列（pime series）数据库：Prometheus；外置的远端存储通常会用：InfluxDB、openTsDB等
- promQL一种灵活的查询语言，可以利用多维数据完成复杂查询
- 基于HTTP的pull（拉取）方式采集时间序列数据
- 同时支持PushGateway组件收集数据
- 通过服务发现或者静态配置，来发现目标服务对象
- 支持作为数据源接入Grafana
二、运维监控平台设计思路
- 数据收集模块
- 数据提取模块(prometheus-TSDB,查询语言是promQL)
- 监控告警模块（布尔值表达式判断是否需要告警，不成立是健康状态）
可以细化为6层
第六层:用户展示管理层 同一用户管理、集中监控、集中维护
第五层:告警事件生成层 实时记录告警事件、形成分析图表（趋势分析、可视化)
第四层:告警规则配置层 告警规则设置、告警伐值设置（定义布尔值表达式，筛选异常状态）
第三层:数据提取层 定时采集数据到监控模块
第二层:数据展示层 数据生成曲线图展示（对时序数据的动态展示)
第一层:数据收集层 多渠道监控数据（网络，硬件，应用，数据，物理环境）
三、Prometheus监控体系
1、系统层监控（需要监控的数据）
① CPU、Load、Memory、swap、disk、I/O、process等
② 网络监控：网络设备、工作负载、网络延迟、丢包率等
2、中间件及基础设施类监控
① 消息中间件：kafka、RocketMQ、等消息代理（redis 中间件）
② WEB服务容器：tomcat、weblogic、apache、php、spring系列
③ 数据库/缓存数据库：Mysql、Postgresql、MongoDB、es、redis
2.1 redis监控内容
① redis的服务状态
② redis所在服务器的系统层监控
③ RDB和AOF日志监控
日志--->如果是哨兵模式--->哨兵共享集群信息，产生的日志
--->直接包含的其他节点哨兵信息及redis信息
key的数量
key被命中的数据/次数
最大连接数--->redis和系统
redis:redis-cli登录--->config get maxclients查看最大连接
3、应用层监控
用于衡量应用程序代码状态和性能
监控的分类：
白盒监控：自省指标，等待被下载（cadvisor）
黑盒监控：基于探针（snmp）的监控方式，不会主动干预、影响数据
4、业务层监控
用于衡量应用程序的价值。如电商业务的销售量，ops、dau日活、转化等
业务接口：登入数量，注册数、订单量、搜索量和支付量
四、prometheus时间序列数据
1、什么是序列数据
时间序列数据（TimeSeries Data）:按照时间顺序记录系统、设备状态变化的数据被称为时序数据。
应用场景很多，如：
① 无人驾驶车辆运行中要记录的经度，纬度，速度，方向，旁边物体的距离等等。每时每刻都要将数据记录下来做分析。
② 某一个地区的各车辆的行驶轨迹数据
③ 传统证券行业实时交易数据
④ 实时运维监控数据等
2、时间序列数据特点
① 性能好：关系型数据库对于大规模数据的处理性能糟糕。NOSQL 可以比较好的处理大规模数据，依然比不上时间序列数据库。
② 存储成本低：高效的压缩算法，节省存储空间，有效降低 IO。Prometheus 有着非常高效的时间序列数据存储方法，每个采样数据仅仅占用 3.5byte 左右空间，上百万条时间序列，30 秒间隔，保留 60 天，大概花了 200 多 G（来自官方数据）
3、数据来源
Prometheus基于HTTP call (http/https请求)，从配置文件中指定的网络端点（endpoint/IP:端口）上周期性获取指标数据。很多环境、被监控对象，本身是没有直接响应/处理http请求的功能，prometheus-exporter则可以在被监控端收集所需的数据，收集过来之后，还会做标准化，把这些数据转化为prometheus可识别，可使用的数据（兼容格式）。
4、收集数据
监控概念：白盒监控、黑盒监控
白盒监控：自省方式，被监控端内部，可以生成指标，只要等待监控系统来采集时提供出去即可。
黑盒监控：对于被监控系统没有侵入性，对其没有直接‘影响"，这种类似于基于探针机制进行监控（snmp协议）
prometheus支持通过三种类型的途径从目标上抓取/采集（scrape）指标数据（基于白盒监控）
- exporters--->工作在被监控端，周期性的抓取数据并 转换为 prometheus来收集，自己并不推送
- Instrumentation--->指被监控对象内部自身有数据收集、监控的功能，只需要prometheus直接去获取
- Pushgateway--->短周期5s-10s的数据收集
5、prometheus获取方式
Prometheus 同其他TSDB相比有一个非常典型的特性：主动从各Target上拉取（pull）数据，非等待被监控端的推送（push）
两个获取方式各有优劣，其中，Pull模型的优势在于：
- 集中控制:有利于将配置集在Prometheus server上完成，包括指标及采取速率等;
- Prometheus的根本目标在于收集在target上预先完成聚合的聚合型数据，而非一款由事件驱动的存储系统通过targets(标识的是具体的被监控端)
- 比如配置文件中的targets : [ ‘localhost:9090’]
五、Prometheus的生态组件
Prometheus 负责时序型指标数据的采集及存储，但数据的分析、聚合及直观展示以及告警等功能并非由Prometheus Server所负责。
1、Prometheus server
Prometheus server：服务核心组件，采用pull方式收集监控数据，通过http协议传输。并存储时间序列数据。Prometheus server 由三个部分组成：Retrival，Storage，PromQL
Retrieval：负责在活跃的target 主机上抓取监控指标数据。
Storage：存储，主要是把采集到的数据存储到磁盘中。默认为15天（可修改）。
PromQL：是Prometheus提供的查询语言模块。
2、pushgateway
Pushgateway：类似一个中转站，Prometheus的server端只会使用pull方式拉取数据，但是某些节点因为某些原因只能使用push方式推送数据，那么它就是用来接收push而来的数据并暴露给Prometheus的server拉取的中转站。可以理解成目标主机可以上报短期任务的数据到Pushgateway，然后Prometheus server 统一从Pushgateway拉取数据。
3、exporters
Exporters：指标暴露器，负责收集不支持内建Instrumentation 的应用程序或服务的性能指标数据，并通过HTTP接口供Prometheus Server获取。换句话说，Exporter 负责从目标应用程序上采集和聚合原始格式的数据，并转换或聚合为Prometheus格式的指标向外暴露。
常用的Exporters：
- Node-Exporter：用于收集服务器节点（例如k8s）的物理指标状态数据，如平均负载、CPU、内存、磁盘、网络等资源信息的指标数据，需要部署到所有运算节点。指标详细介绍：https://github.com/prometheus/node_exporter
- mysqld-exporter/nginx-exporter
- Kube-state-Metrics：为prometheus 采集k8s资源数据的exporter，通过监听APIServer 收集kubernetes集群内资源对象的状态指标数据，例如pod、deployment、service 等等。同时它也提供自己的数据，主要是资源采集个数和采集发生的异常次数统计。
- 需要注意的是kube-state-metrics 只是简单的提供一个metrics 数据，并不会存储这些指标数据，
- 所以可以使用prometheus来抓取这些数据然后存储，主要关注的是业务相关的一些元数据，
- 比如Deployment、Pod、副本状态等；调度了多少个replicas？现在可用的有几个？
- 多少个Pod是running/stopped/terminated 状态？Pod 重启了多少次？有多少job在运行中。
- cAdvisor：用来监控容器内部使用资源的信息，比如CPU、内存、网络I/0、磁盘I/0。
- blackbox-exporter：监控业务容器存活性。
4、Service Discovery
Service Discovery：服务发现，用于动态发现待监控的Target，Prometheus支持多种服务发现机制：文件、DNS、Consul、Kubernetes等等。
服务发现可通过第三方提供的接口，Prometheus查询到需要监控的Target列表，然后轮询这些Target 获取监控数据。该组件目前由Prometheus Server内建支持
5、Alertmanager
Alertmanager：是一个独立的告警模块，从Prometheus server端接收到“告警通知”后，会进行去重、分组，并路由到相应的接收方，发出报警，常见的接收方式有：电子邮件、钉钉、企业微信等。
① Prometheus Server 仅负责生成告警指示，具体的告警行为由另一个独立的应用程序AlertManager负责；
② 告警指示由 Prometheus Server基于用户提供的告警规则周期性计算生成，Alertmanager 接收到Prometheus Server发来的告警指示后，基于用户定义的告警路由向告警接收人发送告警信息。
6、client Library
client Library：客户端库，目的在于为那些期望原生提供 Instrumentation 功能的应用程序提供便捷的开发途径，用于基于应用程序内建的测量系统。
7、grafana ☆
Grafana：是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以将采集的数据可视化的展示，并及时通知给告警接收方。其官方库中具有丰富的仪表盘插件。
Prometheus 数据流向
① Prometheus server 定期从配置好的 jobs 或者 exporters 中拉取 metrics，或者接收来自 Pushgateway 发送过来的metrics，或者从其它的Prometheus server中拉取 metrics。
② Prometheus server在本地存储收集到的 metrics，并运行定义好的 alerts.rules，记录新 的时间序列或者向Alert manager推送警报。
③ Alertmanager 根据配置文件，对接收到的警报进行处理，发出告警。
④ 在图形界面中，可视化采集数据。
七、prometheus工作原理
1、prometheus工作模式
- Prometheus Server 基于服务发现（Service Discovery）机制或静态配置获取要监视的目标（Target），并通过每个目标上的指标 exporter来采集（Scrape）指标数据；
- Prometheus Server 内置了一个基于文件的时间序列存储来持久存储指标数据，用户可使用PromQL接口来检索数据，也能够按需将告警需求发往Altermanager完成告警内容发送；
- 一些短期运行的作业的生命周期过短，难以有效地将必要的指标数据供给到Server端，它们一般会采用推送（Push）方式输出指标数据，Prometheus借助于Pushgateway 接收这些推送的数据，进而由server端进行抓取
2、prometheus工作流程 ☆
① Prometheus以prometheus Server 为核心，用于收集和存储时间序列数据。Prometheus Server从监控目标中通过pull方式拉取指标数据，或通过pushgateway 把采集的数据拉取到Prometheus server中。
② Prometheus server 把采集到的监控指标数据通过 TSDB存储到本地HDD/ssD中。
③ Prometheus 采集的监控指标数据按时间序列存储，通过配置报警规则，把触发的报警发 送到Alertmanager。
④ Alertmanager 通过配置报警接收方，发送报警到邮件、钉钉或者企业微信等。
⑤ Prometheus 自带的Web UI 界面提供 PromQL 查询语言，可查询监控数据。
⑥ Grafana 可接入Prometheus 数据源，把监控数据以图形化形式展示出。
ps:告警数据采集、告警信息提取、告警通知
① 首先，需要采集监控数据，pro会周期性的pull或被push指标数据，数据采集的方式主要包括exporters、instrumentation、pushgateway 3种方式，前两者为pull方式获取，pushgateway借助于push方式推送给prometheus。
② 根据prometheus配置文件中（K8S-configmap的配置种），获取被监控端的数据之后，保存在TSDB中，我们可以借助Grafana或者告警平台来展示数据，grafana的展示是通过PromQL来获取数据。
③ prometheus通过rule配置来借助于PromQL来定义布尔值表达式，产生告警信息
④ 一旦出现告警，prometheus产生告警信息，发送给altermanager,altermanager根据自定义的告警路由，来进行告警通知，对接第三方平台，例如告警平台、邮件、钉钉。
3、prometheus的局限性
① Prometheus是一款指际监控系统，不适合存储事件及日志等；它更多地展示的是趋势性的监控，而非精准数据；
② Prometheus认为只有最近的监控数据才有查询的需要，其本地存储的设计初衷只是保存短期（例如一个月）数据，因而不支持针对大量的历史数据进行存储；若需要存储长期的历史数据，建议基于远端存储机制将数据保存于InfluxDB或openTsDB等系统中；
③ Prometheus的集群机制成熟度不高，可基于Thanos（和灭霸是一个单词）实现Prometheus集群的高可用及联邦集群
总结
1、prometheus如何收集k8s/服务的–三种方式收集
Exporters（指标暴露器）：收集节点的信息、将数据格式化或转化为 promtheus 可识别的http这种转化方式/镜像拉取方式
Instrumentation （应用内置的指标暴露器）： 收集有内置指标暴露器的信息
Pushgateway ： 收集短周期的数据
2 、如何防止告警信息轰炸
alertmanagr: prometheus可以生成告警信息，但是不能直接提供告警，需要使用一个外置的组件alertmanager来进行告警，emailetctif优势在于，收敛、支持静默、去重、可以防止告警信息的轰炸
把这条告警规则中的支持静默开启，让它必须，配置文件里直接改alertmanager改一个单词
3、prometheus监控什么
| 级别 | 监控什么 | exporter |
| 网络 | 网络协议：http、dns、tcp、icmp; 网路硬件：路由器、交换机等 |
BlockBox Exporter;SNMP Exporter |
| 主机 | 资源用量 | node exporter |
| 容器 | 资源用量 | cadvisor |
| 应用（包括Library） | 延迟、错误，QPS,内部状态 | 代码集中集成Prometheus Client |
| 中间件状态 | 资源用量，以及服务状态 | 代码集中集成Prometheus Client |
| 编排工具 | 集群资源用量，调度等 | Kubernetes Components |
3.1 网络监控
网络性能监控：主要涉及网络监测，网络实时流量监控（网络延迟、访问量、成功率）和历史数据统计、汇总和历史数据分析等功能。
网络***检测：主要针对内网或者外网的网络***。如DDoS***的。通过分析异常流量来确定网络***行为。
设备监控：主要针对数据中心内的多种网络设备进行监控。包括路由器，防火墙和交换机等硬件设备，可以通过snmp等协议收集数据。
3.2 存储监控
存储性能监控方面：存储通常监控块的读写速率，IOPS。读写延迟，磁盘用量等；文件存储通常监控文件系统inode。读写速度、目录权限等。
存储系统监控方面：不同的存储系统有不同的指标，例如，对于ceph存储需要监控OSD, MON的运行状态，各种状态pg的数量以及集群IOPS等信息。
存储设备监控方面：对于构建在x86服务器上的存储设备，设备监控通过每个存储节点上的采集器统一收集磁盘、SSD、网卡等设备信息；存储厂商以黑盒方式提供商业存储设备，通常自带监控功能，可监控设备的运行状态，性能和容量的。
3.3 服务器监控
CPU：涉及整个 CPU 的使用量、用户态百分比、内核态百分比，每个 CPU 的使用量、等待队列长度、I/O 等待百分比、CPU 消耗最多的进程、上下文切换次数、缓存命中率等。
内存：涉及内存的使用量、剩余量、内存占用最高的进程、交换分区大小、缺页异常等。
网络 I/O：涉及每个网卡的上行流量、下行流量、网络延迟、丢包率等。
磁盘 I/O：涉及硬盘的读写速率、IOPS、磁盘用量、读写延迟等。
3.4 中间件监控
消息中间件： RabbitMQ Exporter、Kafka Exporter
Web 服务中间件：Apache Exporter、Nginx Exporter
数据库中间件：MySQL Exporter、PostgreSQL Exporter、Redis Exporter
4、常见的时间序列数据库
| TSDB项目 | 官网 |
| influxDB | InfluxDB: Open Source Time Series Database | InfluxData |
| RRDtool | RRDtool - About RRDtool |
| Graphite | Graphite |
| OpenTSDB | OpenTSDB - A Distributed, Scalable Monitoring System |
| Kdb+ | KX: The Leading Provider of Time-Series Database Technology |
| Druid | Druid | Database for modern analytics applications |
| KairosDB | KairosDB |
| Prometheus | Prometheus - Monitoring system & time series database |
5、4个黄金指标
4个黄金指标可以在服务级别帮助衡量终端用户体验、服务中断、业务影响等层面的问题。主要关注与以下四种类型的指标：延迟，通讯量，错误以及饱和度：
5.1 延迟：服务请求所需时间
记录用户所有请求所需的时间，重点是要区分成功请求的延迟时间和失败请求的延迟时间。 例如在数据库或者其他关键祸端服务异常触发HTTP 500的情况下，用户也可能会很快得到请求失败的响应内容，如果不加区分计算这些请求的延迟，可能导致计算结果与实际结果产生巨大的差异。除此以外，在微服务中通常提倡“快速失败”，开发人员需要特别注意这些延迟较大的错误，因为这些缓慢的错误会明显影响系统的性能，因此追踪这些错误的延迟也是非常重要的。
5.2 通讯量：监控当前系统的流量，用于衡量服务的容量需求
流量对于不同类型的系统而言可能代表不同的含义。例如，在HTTP REST API中, 流量通常是每秒HTTP请求数；
5.3 错误：监控当前系统所有发生的错误请求，衡量当前系统错误发生的速率
对于失败而言有些是显式的(比如, HTTP 500错误)，而有些是隐式(比如，HTTP响应200，但实际业务流程依然是失败的)。
对于一些显式的错误如HTTP 500可以通过在负载均衡器(如Nginx)上进行捕获，而对于一些系统内部的异常，则可能需要直接从服务中添加钩子统计并进行获取。
5.4 饱和度：衡量当前服务的饱和度
主要强调最能影响服务状态的受限制的资源。 例如，如果系统主要受内存影响，那就主要关注系统的内存状态，如果系统主要受限与磁盘I/O，那就主要观测磁盘I/O的状态。因为通常情况下，当这些资源达到饱和后，服务的性能会明显下降。同时还可以利用饱和度对系统做出预测，比如，“磁盘是否可能在4个小时候就满了”。