Prometheus入门

什么是TSDB？

TSDB(Time Series Database)时序列数据库，我们可以简单的理解为一个优化后用来处理时间序列数据的软件，并且数据中的数组是由时间进行索引的。

时间序列数据库的特点

大部分时间都是写入操作。
写入操作几乎是顺序添加，大多数时候数据到达后都以时间排序。
写操作很少写入很久之前的数据，也很少更新数据。大多数情况在数据被采集到数秒或者数分钟后就会被写入数据库。
删除操作一般为区块删除，选定开始的历史时间并指定后续的区块。很少单独删除某个时间或者分开的随机时间的数据。
基本数据大，一般超过内存大小。一般选取的只是其一小部分且没有规律，缓存几乎不起任何作用。
读操作是十分典型的升序或者降序的顺序读。
高并发的读操作十分常见。

常见的时间序列数据库

TSDB项目	官网
influxDB	https://influxdata.com/
RRDtool	http://oss.oetiker.ch/rrdtool/
Graphite	http://graphiteapp.org/
OpenTSDB	http://opentsdb.net/
Kdb+	http://kx.com/
Druid	http://druid.io/
KairosDB	http://kairosdb.github.io/
Prometheus	https://prometheus.io/

什么是Prometheus?

Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发，是Google BorgMon监控系统的开源版本。

2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目。Prometheus目前在开源社区相当活跃。

Prometheus和Heapster(Heapster是K8S的一个子项目，用于获取集群的性能数据。)相比功能更完善、更全面。Prometheus性能也足够支撑上万台规模的集群。

Prometheus的特点

多维度数据模型。
灵活的查询语言。
不依赖分布式存储，单个服务器节点是自主的。
通过基于HTTP的pull方式采集时序数据。
可以通过中间网关进行时序列数据推送。
通过服务发现或者静态配置来发现目标服务对象。
支持多种多样的图表和界面展示，比如Grafana等。

Prometheus相关组件

Prometheus生态系统由多个组件组成，它们中的一些是可选的。多数Prometheus组件是Go语言写的，这使得这些组件很容易编译和部署。

Prometheus Server

主要负责数据采集和存储，提供PromQL查询语言的支持。

客户端SDK

官方提供的客户端类库有go、java、scala、python、ruby，其他还有很多第三方开发的类库，支持nodejs、php、erlang等。

Push Gateway

支持临时性Job主动推送指标的中间网关。

PromDash

使用Rails开发可视化的Dashboard，用于可视化指标数据。

Exporter

Exporter是Prometheus的一类数据采集组件的总称。它负责从目标处搜集数据，并将其转化为Prometheus支持的格式。与传统的数据采集组件不同的是，它并不向中央服务器发送数据，而是等待中央服务器主动前来抓取。

Prometheus提供多种类型的Exporter用于采集各种不同服务的运行状态。目前支持的有数据库、硬件、消息中间件、存储系统、HTTP服务器、JMX等。

alertmanager

警告管理器，用来进行报警。

prometheus_cli

命令行工具。

其他辅助性工具

多种导出工具，可以支持Prometheus存储数据转化为HAProxy、StatsD、Graphite等工具所需要的数据存储格式。

Prometheus的架构

下面这张图说明了Prometheus的整体架构，以及生态中的一些组件作用:

Prometheus的基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控。不需要任何SDK或者其他的集成过程。这样做非常适合做虚拟化环境监控系统，比如VM、Docker、Kubernetes等。输出被监控组件信息的HTTP接口被叫做exporter 。目前互联网公司常用的组件大部分都有exporter可以直接使用，比如Varnish、Haproxy、Nginx、MySQL、Linux系统信息(包括磁盘、内存、CPU、网络等等)。

Prometheus服务过程大概是这样：

Prometheus Daemon负责定时去目标上抓取metrics(指标)数据，每个抓取目标需要暴露一个http服务的接口给它定时抓取。Prometheus支持通过配置文件、文本文件、Zookeeper、Consul、DNS SRV Lookup等方式指定抓取目标。Prometheus采用PULL的方式进行监控，即服务器可以直接通过目标PULL数据或者间接地通过中间网关来Push数据。
Prometheus在本地存储抓取的所有数据，并通过一定规则进行清理和整理数据，并把得到的结果存储到新的时间序列中。
Prometheus通过PromQL和其他API可视化地展示收集的数据。Prometheus支持很多方式的图表可视化，例如Grafana、自带的Promdash以及自身提供的模版引擎等等。Prometheus还提供HTTP API的查询方式，自定义所需要的输出。
PushGateway支持Client主动推送metrics到PushGateway，而Prometheus只是定时去Gateway上抓取数据。
Alertmanager是独立于Prometheus的一个组件，可以支持Prometheus的查询语句，提供十分灵活的报警方式。

Prometheus适用的场景

Prometheus在记录纯数字时间序列方面表现非常好。它既适用于面向服务器等硬件指标的监控，也适用于高动态的面向服务架构的监控。对于现在流行的微服务，Prometheus的多维度数据收集和数据筛选查询语言也是非常的强大。Prometheus是为服务的可靠性而设计的，当服务出现故障时，它可以使你快速定位和诊断问题。它的搭建过程对硬件和服务没有很强的依赖关系。

Prometheus不适用的场景

Prometheus它的价值在于可靠性，甚至在很恶劣的环境下，你都可以随时访问它和查看系统服务各种指标的统计信息。如果你对统计数据需要100%的精确，它并不适用，例如：它不适用于实时计费系统。

Prometheus官网：https://prometheus.io/

安装Prometheus

Prometheus官方给出了多重部署方案，比如：Docker容器、Ansible、Chef、Puppet、Saltstack等。

Prometheus用Golang实现，因此具有天然可移植性(支持Linux、Windows、macOS和Freebsd)。这里直接使用预编译的二进制文件部署，开箱即用。

Prometheus安装

这里以Linux系统为例：

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$ wget  https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v1.6.3/prometheus-1.6.3.linux-amd64.tar.gz
$ tar xzvf prometheus-1.6.3.linux-amd64.tar.gz
$ mv prometheus-1.6.3.linux-amd64 /usr/local/prometheus

其它系统版本可在这里下载：https://prometheus.io/download/

验证安装

$ cd /usr/local/prometheus
$ ./prometheus --version
prometheus, version 1.6.3 (branch: master, revision: c580b60c67f2c5f6b638c3322161bcdf6d68d7fc)
  build user:       root@e54b06e0b22f
  build date:       20170519-08:00:43
  go version:       go1.8.1

配置Prometheus

在prometheus目录下有一个名为prometheus.yml的主配置文件。其中包含大多数标准配置及prometheus的自检控配置，默认配置文件如下：

$ cat /usr/local/prometheus/prometheus.yml

# 全局配置

global:

  scrape_interval:     15s # 默认抓取间隔, 15秒向目标抓取一次数据。

  evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.

  # scrape_timeout is set to the global default (10s).

  # 这个标签是在本机上每一条时间序列上都会默认产生的，主要可以用于联合查询、远程存储、Alertmanger时使用。

  external_labels:

      monitor: 'codelab-monitor'

# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.

rule_files:

  # - "first.rules"

  # - "second.rules"

# 这里就表示抓取对象的配置

# 这里是抓去promethues自身的配置

scrape_configs:

# job name 这个配置是表示在这个配置内的时间序例，每一条都会自动添加上这个{job_name:"prometheus"}的标签。

  - job_name: 'prometheus'

    # metrics_path defaults to '/metrics'

    # scheme defaults to 'http'.

    # 重写了全局抓取间隔时间，由15秒重写成5秒。

    scrape_interval: 5s

    static_configs:

      - targets: ['localhost:9090']

创建用户

这里单独创建一个专门用于运行prometheus的用户，不用root运行程序是一种好习惯。主目录为/var/lib/prometheus，用作prometheus的数据目录。

1 2	$ groupadd prometheus $ useradd -g prometheus -m -d /var/lib/prometheus -s /sbin/nologin prometheus

创建Systemd服务

$ vim /etc/systemd/system/prometheus.service

[Unit]
Description=prometheus
After=network.target
[Service]
Type=simple
User=prometheus
ExecStart=/usr/local/prometheus/prometheus -config.file=/usr/local/prometheus/prometheus.yml -storage.local.path=/var/lib/prometheus
Restart=on-failure
[Install]
WantedBy=multi-user.target

启动Prometheus

1	$ systemctl start prometheus

验证Prometheus是否启动成功

$ systemctl status prometheus
● prometheus.service - prometheus
   Loaded: loaded (/etc/systemd/system/prometheus.service; disabled; vendor preset: enabled)
   Active: active (running) since Mon 2017-05-22 11:13:36 CST; 18s ago
 Main PID: 9175 (prometheus)
    Tasks: 9
   Memory: 15.8M
      CPU: 207ms
   CGroup: /system.slice/prometheus.service
           └─9175 /usr/local/prometheus/prometheus -config.file=/usr/local/prometheus/prometheus.yml -storage.local.path=/var/lib/prometheus

访问自带Web

Prometheus自带一个比较简单的Web，可以查看表达式搜索结果、报警配置、prometheus配置,exporter状态等。自带Web默认在http://ip:9090。

Prometheus本身也是自带exporter的,我们通过请求 http://ip:9090/metrics 可以查看从exporter中能具体抓到哪些数据。

这里以Prometheus本身数据为例，简单演示下在Web中查询指定表达式及图形化显示查询结果。

使用Prometheus监控服务器

上面用Prometheus本身的数据简单演示了监控数据的查询，这里我们用一个监控服务器状态的例子来更加直观说明。

为监控服务器CPU、内存、磁盘、I/O等信息，首先需要安装node_exporter。node_exporter的作用是用于机器系统数据收集。

安装node_exporter

node_exporter也是用Golang实现，直接使用预编译的二进制文件部署，开箱即用。

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$ wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.14.0/node_exporter-0.14.0.linux-amd64.tar.gz
$ tar -zxvf node_exporter-0.14.0.linux-amd64.tar.gz
$ mv node_exporter-0.14.0.linux-amd64 /usr/local/prometheus/node_exporter

创建Systemd服务

$ vim /etc/systemd/system/node_exporter.service

[Unit]
Description=node_exporter
After=network.target
[Service]
Type=simple
User=prometheus
ExecStart=/usr/local/prometheus/node_exporter/node_exporter
Restart=on-failure
[Install]
WantedBy=multi-user.target

启动Node exporter

1	$ systemctl start node_exporter

验证Node exporter是否启动成功

$ systemctl status node_exporter
● node_exporter.service - node_exporter
   Loaded: loaded (/etc/systemd/system/node_exporter.service; disabled; vendor preset: enabled)
   Active: active (running) since Mon 2017-05-22 12:13:43 CST; 6s ago
 Main PID: 11776 (node_exporter)
    Tasks: 4
   Memory: 1.5M
      CPU: 24ms
   CGroup: /system.slice/node_exporter.service
           └─11776 /usr/local/prometheus/node_exporter/node_exporter

修改prometheus.yml，加入下面的监控目标：

Node Exporter默认的抓取地址为http://IP:9100/metrics

$ vim  /usr/local/prometheus/prometheus.yml

  - job_name: 'linux'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100']
        labels:
          instance: node1

prometheus.yml中一共定义了两个监控：一个是监控prometheus自身服务，另一个是监控Linux服务器。这里给个完整的示例：

scrape_configs:

  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

  - job_name: 'linux'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100']
        labels:
          instance: node1

重启Prometheus

1	$ systemctl restart prometheus

在Prometheus Web查看监控的目标

访问Prometheus Web，在Status->Targets页面下，我们可以看到我们配置的两个Target，它们的State为UP。

使用Prometheus Web来验证Node Exporter的数据已经被正确的采集。

a) 查看当前主机的CPU使用情况

b) 查看当前主机的CPU负载情况

Prometheus Web界面自带的图表是非常基础的，比较适合用来做测试。如果要构建强大的Dashboard，还是需要更加专业的工具才行。接下来我们将使用Grafana来对Prometheus采集到的数据进行可视化展示。

给Prometheus添加一个强大的仪表盘

Grafana是用于可视化大型测量数据的开源程序，它提供了强大和优雅的方式去创建、共享、浏览数据。Dashboard中显示了你不同metric数据源中的数据。

Grafana最常用于因特网基础设施和应用分析，但在其他领域也有用到，比如：工业传感器、家庭自动化、过程控制等等。Grafana支持热插拔控制面板和可扩展的数据源，目前已经支持Graphite、InfluxDB、OpenTSDB、Elasticsearch、Prometheus等。

Grafana安装

软件源里是比较旧的2.6版本，并且还需要单独打补丁才能正常使用Prometheus的数据源。这里直接下载4.2版本安装包进行安装。

以Ubutu系统为例：

1 2	$ wget https://s3-us-west-2.amazonaws.com/grafana-releases/release/grafana_4.2.0_amd64.deb $ dpkg -i grafana_4.2.0_amd64.deb

其它系统可在这里下载：https://grafana.com/grafana/download

启动Grafana

1	$ systemctl start grafana-server

查看Grafana是否启动成功

$ systemctl status grafana-server
● grafana-server.service - Grafana instance
   Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/grafana-server.service; masked; vendor preset: enabled)
   Active: active (running) since Mon 2017-05-22 14:57:29 CST; 49min ago
     Docs: http://docs.grafana.org
 Main PID: 21735 (grafana-server)
   CGroup: /system.slice/grafana-server.service
           └─21735 /usr/sbin/grafana-server --config=/etc/grafana/grafana.ini --pidfile= cfg:default.paths.logs=/var/log/grafana cfg:default.paths.data=/var/lib/grafana cfg:default.paths.plugins=/var/lib/grafana/plugins

访问Grafana

通过http://ip:3000访问Grafana Web界面(缺省帐号/密码为admin/admin)

在Grafana中添加Prometheus数据源

Name:Prometheus
Type:Prometheus
Url:http://localhost:9090/
Access:proxy

在Dashboards页面导入自带的Prometheus Status模板

导入Node Exporter Server Metrics模板

访问https://grafana.com/dashboards/405，从这里下载Node Exporter Server Metrics模板的JSON文件。

在Grafana--Dashboard中导入这个文件，数据源选择Prometheus。

访问Dashboards

在Dashboards上选Node Exporter Server Metrics模板，就可以看到被监控服务器的CPU, 内存, 磁盘等统计信息。

如果想具体查看某一项指标也是可以的。

在Dashboards上选Prometheus Status模板，查看Prometheus各项指标数据。

参考文章: https://www.hi-linux.com/posts/25047.html