1.1 Prometheus的特点

Prometheus是一个开源的完整监控解决方案,其对传统监控系统的测试和告警模型进行了彻底的颠覆,形成了基于中央化的规则计算、统一分析和告警的新模型。 相比于传统监控系统,Prometheus具有以下优点:

1.1.1  易于管理

  • Prometheus核心部分只有一个单独的二进制文件,不存在任何的第三方依赖(数据库,缓存等等)。唯一需要的就是本地磁盘,因此不会有潜在级联故障的风险。
  • Prometheus基于Pull模型的架构方式,可以在任何地方(本地电脑,开发环境,测试环境)搭建我们的监控系统。
  • 对于一些复杂的情况,还可以使用Prometheus服务发现(Service Discovery)的能力动态管理监控目标。

1.1.2  监控服务的内部运行状态

Pometheus鼓励用户监控服务的内部状态,基于Prometheus丰富的Client库,用户可以轻松的在应用程序中添加对Prometheus的支持,从而让用户可以获取服务和应用内部真正的运行状态。

1.1.3  强大的数据模型

所有采集的监控数据均以指标(metric)的形式保存在内置的时间序列数据库当中(TSDB)。所有的样本除了基本的指标名称以外,还包含一组用于描述该样本特征的标签。如下所示:

http_request_status{code='200',content_path='/api/path',environment='produment'} => [value1@timestamp1,value2@timestamp2...]

http_request_status{code='200',content_path='/api/path2',environment='produment'} => [value1@timestamp1,value2@timestamp2...]

每一条时间序列由指标名称(Metrics Name)以及一组标签(Labels)唯一标识。每条时间序列按照时间的先后顺序存储一系列的样本值。

  • http_request_status:指标名称(Metrics Name)
  • {code='200',content_path='/api/path',environment='produment'}:表示维度的标签,基于这些Labels我们可以方便地对监控数据进行聚合,过滤,裁剪。
  • [value1@timestamp1,value2@timestamp2...]:按照时间的先后顺序 存储的样本值。

1.1.4  强大的查询语言PromQL

Prometheus内置了一个强大的数据查询语言PromQL。 通过PromQL可以实现对监控数据的查询、聚合。同时PromQL也被应用于数据可视化(如Grafana)以及告警当中。

通过PromQL可以轻松回答类似于以下问题:

  • 在过去一段时间中95%应用延迟时间的分布范围?
  • 预测在4小时后,磁盘空间占用大致会是什么情况?
  • CPU占用率前5位的服务有哪些?(过滤)

1.1.5  高效

对于监控系统而言,大量的监控任务必然导致有大量的数据产生。而Prometheus可以高效地处理这些数据,对于单一Prometheus Server实例而言它可以处理:

  • 数以百万的监控指标
  • 每秒处理数十万的数据点

1.1.6  可扩展

可以在每个数据中心、每个团队运行独立的Prometheus Sevrer。Prometheus对于联邦集群的支持,可以让多个Prometheus实例产生一个逻辑集群,当单实例Prometheus Server处理的任务量过大时,通过使用功能分区(sharding)+联邦集群(federation)可以对其进行扩展。

1.1.7  易于集成

使用Prometheus可以快速搭建监控服务,并且可以非常方便地在应用程序中进行集成。目前支持:Java,JMX,Python,Go,Ruby,.Net,Node.js等等语言的客户端SDK,基于这些SDK可以快速让应用程序纳入到 Prometheus的监控当中,或者开发自己的监控数据收集程序。

同时这些客户端收集的监控数据,不仅仅支持 Prometheus,还能支持Graphite这些其他的监控工具。

同时Prometheus还支持与其他的监控系统进行集成:Graphite, Statsd, Collected, Scollector, muini, Nagios等。 Prometheus社区还提供了大量第三方实现的监控数据采集支持:JMX,CloudWatch,EC2,MySQL,PostgresSQL,Haskell,Bash,SNMP,Consul,Haproxy,Mesos,Bind,CouchDB,Django,Memcached,RabbitMQ,Redis,RethinkDB,Rsyslog等等。

1.1.8  可视化

  • Prometheus Server中自带的Prometheus UI,可以方便地直接对数据进行查询,并且支持直接以图形化的形式展示数据。同时Prometheus还提供了一个独立的基于Ruby On Rails的Dashboard解决方案 Promdash。
  • 最新的Grafana可视化工具也已经提供了完整的Prometheus支持,基于Grafana可以创建更加精美的监控图标。
  • 基于Prometheus提供的API还可以实现自己的监控可视化UI。

1.1.9  开放性

通常来说当我们需要监控一个应用程序时,一般需要该应用程序提供对相应监控系统协议的支持,因此应用程序会与所选择的监控系统进行绑定。为了减少这种绑定所带来的限制,对于决策者而言要么你就直接在应用中集成该监控系统的支持,要么就在外部创建单独的服务来适配不同的监控系统。

而对于Prometheus来说,使用Prometheus的client library的输出格式不止支持Prometheus的格式化数据,也可以输出支持其它监控系统的格式化数据,比如Graphite。 因此你甚至可以在不使用Prometheus的情况下,采用Prometheus的client library来让你的应用程序支持监控数据采集。

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