Prometheus监控系统之入门篇（一）

1. 简介

Prometheus: (简称Prom)是由SoundCloud开发的开源监控报警系统。是大名鼎鼎的CNCF云原生基金会下的第二大开源项目。具有如下特点：

• 使用Go语言开发
• 内置时序数据库
• 性能足够支撑上万台规模的集群
• 多维度数据模型，灵活的查询语言
• 通过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
• 服务发现或者静态配置来发现被监控对象
• 支持多种多样的图表和界面展示，比如Grafana等

架构图

工作流程

1. Prometheus Server通过http协议周期性的pull被监控对象的metrics，然后保存在本地的TSDB（时序数据库）中。
2. Prometheus Server判断监控数据是否触发告警，如果触发，将告警发送给Alertmanager。
3. Alertmanager处理告警，并通过邮件等方式进行通知。
4. Prometheus监控数据也可以通过Grafana等可视化工具进行展示。

2. Prometheus环境搭建

注：本文测试环境为单机环境，IP需要修改为自己对应的地址

涉及到的主要组件（括号内表示搭建环境使用的docker镜像），如下：

• Prometheus Server（ prom/prometheus:v2.7.2）
• 被监控对象exporter（prom/node-exporter，输出被监控对象信息的http接口，我们叫做exporter）
• 数据上报网关pushgateway (prom/pushgateway)
• Alertmanager（prom/alertmanager，告警系统）
• Grafana （grafana/grafana, 数据可视化工具）

2.1 安装Prometheus Server

主要涉及到两个配置文件和一个服务：

• prometheus.yml #主配置文件
• rules.yml #告警规则配置文件
• prom/prometheus #包含Prometheus Server可执行程序的docker镜像

2.1.1 主配置文件prometheus.yml

global:
  scrape_interval: 15s #默认采集监控数据时间间隔
  external_labels:
    monitor: 'my-monitor'
scrape_configs:  #监控对象设置
  - job_name: prometheus #任务名称
    scrape_interval: 5s #每隔5s获取一次监控数据
    static_configs: #监控对象地址
      - targets: ['127.0.0.1:9090']  # 将自己加入到监控对象中

2.1.2 告警规则配置文件rules.yml

    # 此处暂时不设置，后面Alertmanager章节具体介绍

2.1.3 启动prometheus服务

docker run --name=prometheus -d \ #设置容器启动名称
-p 9090:9090 \ #暴露prometheus服务端口
-v 本地绝对路径/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \ #挂载本地prometheus.yaml
-v 本地绝对路径/rules.yml:/etc/prometheus/rules.yml \ #挂载本地rules.yml
prom/prometheus:v2.7.2 \ #prometheus容器镜像
--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml \ #设置prometheus服务使用的配置文件
--web.enable-lifecycle #启动prometheus远程热加载配置文件，方式：curl -X POST http://localhost:9090/-/reload

打开浏览器，访问http://127.0.0.1:9090/, 如果显示如下界面，说明prometheus启动成功

访问http://127.0.0.1:9090/metrics，可以查看采集的metrics指标

2.2 通过node exporter提供metrics

2.2.1 启动node exporter

docker run -d --name=node-exporter -p 9100:9100 prom/node-exporter

2.2.2 修改prometheus.yml文件

将监控对象加入到监控任务中，如下

global:
  scrape_interval: 15s
  external_labels:
    monitor: 'my-monitor'
scrape_configs:
  - job_name: prometheus
    scrape_interval: 5s
    static_configs:
      - targets: ['127.0.0.1:9090']
      - targets: ['127.0.0.1:9100']  # 配置node-exporter，用于监控主机cpu、内存使用和磁盘等
        labels:
          group: 'client-node-exporter'

2.2.3 查看监控信息

首先，重新加载prometheus配置文件，使用如下方式

curl -X POST http://localhost:9090/-/reload #启动prometheus的时候，必须带web.enable-lifecycle参数

打开浏览器，访问http://127.0.0.1:9090/targets

可以看到，刚才配置的node-exporter已经成功加入到prometheus的targets中。点击该targert（红线链接），可以看到主机cpu监控数据已经可以正常采集：

2.2 安装pushgateway

Prometheus采集数据是用的pull方式，prometheus配置文件设置的5秒就是采集数据的频率。但是有些数据并不适合采用这样的方式，对这样的数据可以使用Push Gateway服务。PushGateway比较适合临时作业和批处理作业，由于这些作业是short-lived的，如果采用pull的模式，可能在prometheus采集之前，作业已经执行结束。pushgateway相当于一个暂存器，这些临时作业将metrics数据缓存到pushgateway中，然后等待Prometheus来pull数据。

2.2.1 启动pushgateway

pushgateway是一个单独的服务，启动如下：

docker run -d -p 9091:9091 --name pushgateway prom/pushgateway

访问浏览器http://localhost:9091/#, 可以看到pushgateway已经成功启动

2.2.2 pushgateway推送数据

pushgateway支持多种语言的sdk推送数据，下面以shell为例：

• 推送一个指标

echo "exam_metric 100" | curl --data-binary @- http://127.0.0.1:9091/metrics/job/exam

• 一次推送多个指标

cat <<EOF | curl --data-binary @- http://127.0.0.1:9091/metrics/job/exam/instance/test
#  语数外考试成绩
chinese 120
math 150
english 140
EOF

打开浏览器，访问http://localhost:9091/#, 可以看到我们刚才已经成功推送数据到pushgateway。

2.2.3 将pushgateway配置到prometheus中

修改prometheus.yml文件，配置pushgateway如下：

global:
  scrape_interval: 15s
  external_labels:
    monitor: 'my-monitor'
scrape_configs:
  - job_name: prometheus
    scrape_interval: 5s
    static_configs:
      - targets: ['127.0.0.1:9090']
      - targets: ['127.0.0.1:9100']
        labels:
          group: 'client-node-exporter'
      - targets: ['127.0.0.1:9091'] # 配置pushgateway地址
        labels:
          group: 'pushgateway'

打开浏览器，访问prometheus，通过搜索框，我们搜索从pushgateway获取的数据，如下：

可以看到成功获取pushgateway数据chinese 120

2.3 告警管理Alertmanager

Prometheus的告警机制由两部分组成：

• Prometheus根据告警规则，将告警发送给Alertmanager
• Alertmanager管理告警，包括silencing，inhibition和aggregation；并通过邮件等方式进行外部通知

2.3.1 配置和启动Alertmanager

本地创建Alertmanager配置文件alertmanager.yml，内容如下：

global:
  resolve_timeout: 5m
route:
  group_by: ['exam']  #与prometheus配置文件rules.yml中配置规则名对应
  group_wait: 10s #报警等待时间
  group_interval: 10s #报警间隔时间
  repeat_interval: 1m #重复报警间隔时间
  receiver: 'web.hook' #告警处理方式，我们这里通过web.hook方式，也可以配置成邮件等方式
receivers:
  - name: 'web.hook'
    webhook_configs:
      - url: 'http://127.0.0.1:8080/exam/test' #告警web.hook地址，告警信息会post到该地址，需要编写服务接收该告警数据
inhibit_rules:
  - source_match:
      severity: 'critical'
    target_match:
      severity: 'warning' #目标告警状态
    equal: ['alertname', 'dev', 'instance']

启动Alertmanager服务：

docker run -d -p 9093:9093 --name alertmanager \
-v 本地绝对路径/alertmanager.yml:/etc/alertmanager/alertmanager.yml \ #挂载本地alertmanager配置文件
prom/alertmanager

打开浏览器，访问http://127.0.0.1:9093, 显示如下：

设置prometheus告警规则

编辑rules.yml配置文件，添加如下信息：

groups:
  - name: exam
    rules:
      - alert: exam告警测试
        expr: chinese > 100 #语文成绩大于100告警，注：我们在pushgateway推送数据的时候，设置的是120，因此会触发告警
        for: 1m
        labels:
          status: warning
        annotations:
          summary: "{{$labels.instance}}:语文成绩优秀! nb了!!!"
          description: "{{$labels.instance}}: 语文成绩优秀! nbnbnb!!!"

编辑prometheus.yml配置文件，添加alertmanager配置和rules.yml文件，如下：

global:
  scrape_interval: 15s
  external_labels:
    monitor: 'my-monitor'
rule_files:
  - /etc/prometheus/rules.yml   #告警规则文件路径，注：此文件在启动prometheus容器时，作为volumes挂载到了/etc/prometheus下
scrape_configs:
  - job_name: prometheus
    scrape_interval: 5s
    static_configs:
      - targets: ['127.0.0.1:9090']
      - targets: ['127.0.0.1:9100']
        labels:
          group: 'client-node-exporter'
alerting:   #告警管理器设置
  alertmanagers:
    - static_configs:
      - targets: ['127.0.0.1:9093'] #配置Alertmanager地址，告警信息会发送给alertmanager进一步处理

重新加载prometheus配置文件curl -X POST http://localhost:9090/-/reload, 然后打开浏览器，访问http://127.0.0.1:9093/#/alerts，然后点击图中的Info，会弹出具体的告警提示信息，info上面也会提示有1个alert信息。

注：打开页面可能需要等一会才有alert信息推送

告警通知处理

由于我们在alertmanager.yml中配置的告警receiver时web.hook方式，推送地址为http://127.0.0.1:8080/exam/test, 下面我们模拟个web.hook服务，来接收告警信息。

我们使用golang代码来编写web.hook，文件名为main.go, 代码如下：

package main

import (
	"fmt"
	"io/ioutil"
	"github.com/gin-gonic/gin"
)

func main() {
	r := gin.Default()
	r.POST("/exam/test", func(c *gin.Context) {
		res, _ := ioutil.ReadAll(c.Request.Body)
		fmt.Println(string(res)) //这里我们只简单打印告警信息
		c.JSON(200, gin.H{
			"message": "alert message",
		})
	})
	r.Run(":8080")
}

启动web服务, 等待接收Alertmanager发送过来的告警信息。控制台会输出类似如下信息：

$ go run main.go

[GIN] 2020/01/20 - 14:01:05 | 200 |     228.075µs |   127.0.0.1 | POST     /exam/test
{"receiver":"web\\.hook","status":"firing","alerts":[{"status":"firing","labels":{"alertname":"exam告警测试","exported_instance":"test","exported_job":"exam","group":"pushgateway","instance":"127.0.0.1:9091","job":"prometheus","monitor":"my-monitor","status":"warning"},"annotations":{"description":"127.0.0.1:9091: 语文成绩优秀! nbnbnb!!!","summary":"127.0.0.1:9091:语文成绩优秀! nb了!!!"},"startsAt":"2020-01-20T05:46:40.339966325Z","endsAt":"0001-01-01T00:00:00Z","generatorURL":"http://caf2be9d9d5d:9090/graph?g0.expr=chinese+%3E+100\u0026g0.tab=1","fingerprint":"00936ad48d797b28"}],"groupLabels":{},"commonLabels":{"alertname":"exam告警测试","exported_instance":"test","exported_job":"exam","group":"pushgateway","instance":"127.0.0.1:9091","job":"prometheus","monitor":"my-monitor","status":"warning"},"commonAnnotations":{"description":"127.0.0.1:9091: 语文成绩优秀! nbnbnb!!!","summary":"127.0.0.1:9091:语文成绩优秀! nb了!!!"},"externalURL":"http://288d9ac3b9d7:9093","version":"4","groupKey":"{}:{}"}

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