7 张图，彻底讲透 Prometheus 架构原理

在本指南中，我们将具体相识 Prometheus 架构，以有效地明白、设置和使用 Prometheus。
Prometheus 是一个用 Golang 编写的盛行开源监控和警报体系，可以大概网络和处理惩罚来自各种目的的指标。您还可以查询、查察、分析指标并根据阈值收到警报。
别的，在当当代界，可观察性对于每个构造都变得至关紧张，而 Prometheus 是开源范畴的关键观测工具之一。
Prometheus 架构概述

Prometheus紧张由以下部分构成：

• Prometheus Server
  
• Service Discovery
  
• Time-Series Database (TSDB)
  
• Targets
  
• Exporters
  
• Push Gateway
  
• Alert Manager
  
• Client Libraries
  
• PromQL
  

让我们具体看看每个组件。
Prometheus Server

Prometheus 服务器是基于指标的监控体系的大脑。服务器的紧张工作是使用拉模子从各个目的网络指标。目的只不外是服务器、pod、端点等，我们将在下一个主题中具体先容它们。使用 Prometheus 从目的网络指标的通用术语称为抓取。

Prometheus 根据我们在 Prometheus 设置文件中给出的抓取隔断定期抓取指标。这是一个设置示例。

1. global:
2.   scrape_interval: 15s
3.   evaluation_interval: 15s
4.   scrape_timeout: 10s
6. rule_files:
7.   - "rules/*.rules"
9. scrape_configs:
10.   - job_name: 'prometheus'
11.     static_configs:
12.       - targets: ['localhost:9090']
13.   - job_name: 'node-exporter'
14.     static_configs:
15.       - targets: ['node-exporter:9100']
17. alerting:
18.   alertmanagers:
19.     - static_configs:
20.         - targets: ['alertmanager:9093']

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Time-Series Database (TSDB)

prometheus 吸收到的指标数据随着时间的推移而变革（CPU、内存、网络 IO 等）。它被称为时间序列数据。因此 Prometheus 使用时间序列数据库（TSDB）来存储其全部数据。默认环境下，Prometheus 以高效的格式（块）将其全部数据存储在本地磁盘中。随着时间的推移，它会压缩全部旧数据以节省空间。它还具有删除旧数据的生存战略。TSDB 具有内置的机制来管理长期生存的数据。您可以选择以下恣意数据生存战略。

• 基于时间的生存：数据将生存指定的天数。默认生存期为 15 天。
  
• 基于巨细的生存：您可以指定 TSDB 可以容纳的最大数据量。一旦到达这个限定，普罗米修斯将开释空间来容纳新数据。
  

Prometheus 还提供远程存储选项。这紧张是存储可扩展性、长期存储、备份和灾难规复等所须要的。
Prometheus Targets

Target 是 Prometheus 抓取指标的泉源。目的可以是服务器、服务、Kubernetes Pod、应用步伐端点等。

默认环境下，prometheus 会在目的的 /metrics 路径下查找指标。可以在目的设置中更改默认路径。这意味着，如果您不指定自界说指标路径，Prometheus 会在 /metrics 下查找指标。
目的设置位于 Prometheus 设置文件中的 scrape_configs 下。这是一个设置示例。

1. scrape_configs:
2.   
3.   - job_name: 'node-exporter'
4.     static_configs:
5.       - targets: ['node-exporter1:9100', 'node-exporter2:9100']
7.   - job_name: 'my_custom_job'
8.     static_configs:
9.       - targets: ['my_service_address:port']
10.     metrics_path: '/custom_metrics'
12.   - job_name: 'blackbox-exporter'
13.     static_configs:
14.       - targets: ['blackbox-exporter1:9115', 'blackbox-exporter2:9115']
15.     metrics_path: /probe
17.   - job_name: 'snmp-exporter'
18.     static_configs:
19.       - targets: ['snmp-exporter1:9116', 'snmp-exporter2:9116']
20.     metrics_path: /snmp

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Prometheus 须要来自目的端点的特定文本格式的数据。每个指标都必须换行。通常，这些指标使用 Prometheus exporters 来袒露。Prometheus exporter 通常和 target 伴生在一起。
Prometheus Exporters

Exporter 就像在目的上运行的署理。它将指标从特定体系转换为普罗米修斯可以明白的格式。它可以是体系指标，如 CPU、内存等，也可以是 Java JMX 指标、MySQL 指标等。

默认环境下，这些转换后的指标由 Exporter 在目的的 /metrics 路径（HTTP 端点）上公开。比方，如果要监控服务器的 CPU 和内存，则须要在该服务器上安装 Node Exporter，而且 Node Exporter 以 prometheus 指标格式在 /metrics 上公开 CPU 和内存指标。一旦 Prometheus 提取指标，它将联合指标名称、标签、值和时间戳天生结构化数据。
社区有很多 Exporters 可用，但只有此中一些得到 Prometheus 官方认可。如果您须要更多自界说收罗，则须要创建自己的导出器。Prometheus 将 Exporter 分为各个部分，比方数据库、硬件、题目跟踪器和一连集成、消息体系、存储、公开 Prometheus 指标的软件、其他第三方实用步伐等。您可以从官方文档中查察每个种别的 Exporter 列表。
在 Prometheus 设置文件中，全部 Exporter 的具体信息将在 scrape_configs 下给出。

1. scrape_configs:
2.   - job_name: 'node-exporter'
3.     static_configs:
4.       - targets: ['node-exporter1:9100', 'node-exporter2:9100']
6.   - job_name: 'blackbox-exporter'
7.     static_configs:
8.       - targets: ['blackbox-exporter1:9115', 'blackbox-exporter2:9115']
9.     metrics_path: /probe
11.   - job_name: 'snmp-exporter'
12.     static_configs:
13.       - targets: ['snmp-exporter1:9116', 'snmp-exporter2:9116']
14.     metrics_path: /snmp

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Prometheus Service Discovery

Prometheus 使用两种方法从目的中获取指标。

• 静态设置：当目的具有静态 IP 或 DNS 端点时，我们可以使用这些端点作为目的。
  
• 服务发现：在大多数自动伸缩体系和 Kubernetes 平分布式体系中，目的不会有静态端点。在这种环境下，使用 prometheus 服务发现来发现目的端点，而且目的会自动添加到 prometheus 设置中。
  

在进一步讨论之前，让我展示一个使用 kubernetes_sd_configs 的 Prometheus 设置文件的 Kubernetes 服务发现块的小示例。

1. scrape_configs:
2.   - job_name: 'kubernetes-apiservers'
3.     kubernetes_sd_configs:
4.     - role: endpoints
5.     scheme: https
6.     tls_config:
7.       ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
8.     bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
9.     relabel_configs:
10.     - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace, __meta_kubernetes_service_name, __meta_kubernetes_endpoint_port_name]
11.       action: keep
12.       regex: default;kubernetes;https

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Kubernetes 是动态目的的美满示例。在这里，您不能使用静态目的方法，由于 Kubernetes 集群中的目的（pod）大概是短暂存活的。
Kubernetes 中另有基于文件的服务发现 file_sd_configs 。它实用于静态目的，但经典静态设置 static_configs 和 file_sd_configs 之间的紧张区别在于，在这种环境下，我们创建单独的 JSON 或 YAML 文件并将目的信息生存在文件中。Prometheus 将读取文件来辨认目的。
不但这两种，还可以使用各种服务发现方法，比方 consul_sd_configs（prometheus 从 consul 获取目的具体信息）、ec2_sd_configs 等。如需相识更多设置细节，请访问官方文档。
Prometheus Pushgateway

Prometheus 默认使用 pull 方式来抓取指标。然而，有些场景须要将指标推送到 prometheus。让我们举一个在 Kubernetes cronjob 上运行的批处理惩罚作业的示例，该作业每天根据某些事故运行 5 分钟。在这种环境下，Prometheus 将无法使用拉机制精确抓取服务级别指标。因此，我们须要将指标推送到 prometheus，而不是等候 prometheus 拉取指标。为了推送指标，prometheus 提供了一个名为 Pushgateway 的办理方案。它是一种中心网关。
Pushgateway 须要作为独立组件运行。批处理惩罚作业可以使用 HTTP API 将指标推送到 Pushgateway。然后 Pushgateway 在 /metrics 端点上公开这些指标。然后 Prometheus 从 Pushgateway 中抓取这些指标。

Pushgateway 将指标数据暂时存储在内存中。它更像是一个暂时缓存。Pushgateway 设置也将在 Prometheus 设置中的 scrape_configs 部分下举行设置。

1. scrape_configs:
2.   - job_name: "pushgateway"
3.     honor_labels: true
4.     static_configs:
5.     - targets: [pushgateway.monitoring.svc:9091]

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要将指标发送到 Pushgateway，您须要使用 prometheus 客户端库对应用步伐插桩，或使用脚本袒露指标。
Prometheus Client Libraries

Prometheus 客户端库是可用于检测应用步伐代码的软件库，以 Prometheus 明白的方式公开指标。如果您须要自行埋点插桩或想要创建自己的Exporter，则可以使用客户端库。
一个非常好的用例是须要将指标推送到 Pushgateway 的批处理惩罚作业。批处理惩罚作业使用客户端库来埋点，以 prometheus 格式袒露指标。下面是一个 Python Client Library 的示例，它公开了名为 batch_job_records_processed_total 的自界说指标。

1. from prometheus_client import start_http_server, Counter
2. import time
3. import random
5. RECORDS_PROCESSED = Counter('batch_job_records_processed_total', 'Total number of records processed by the batch job')
7. def process_record():
8.     time.sleep(random.uniform(0.01, 0.1))
9.     RECORDS_PROCESSED.inc()
11. def batch_job():
12.    
13.     for _ in range(100):
14.         process_record()
16. if __name__ == '__main__':
18.     start_http_server(8000)
19.     print("Metrics server started on port 8000")
21.     batch_job()
22.     print("Batch job completed")
24.     while True:
25.         time.sleep(1)

复制代码

在使用客户端库时，prometheus_client 会在 /metrics 端点上公开指标。Prometheus 拥有险些全部编程语言的客户端库，如果您想创建客户端库，也 OK。要相识更多创建指南和查察客户端库列表，您可以参考官方文档。
Prometheus Alert Manager

Alertmanager 是 Prometheus 监控体系的关键部分。它的紧张工作是根据 Prometheus 警报设置中设置的指标阈值发送警报。警报由 Prometheus 触发（注意，是由 Prometheus 历程触发原始告警）并发送到 Alertmanager。Alertmanager 对告警去重、克制、静默、分组，末了使用各类关照媒介（电子邮件、slack 等）发出告警事故。其具体功能：

• Alert Deduplicating：消除重复警报
  
• Grouping：将干系警报分组在一起
  
• Silencing：静默维护
  
• Routing：路由，根据严肃性将警报路由到恰当的吸收者
  
• Inhibition：克制，当存在中高严肃性警报时克制低严肃性警报的过程
  

以下是警报规则的设置示例：

1. groups:
2. - name: microservices_alerts
3.   rules:
4.   - record: http_latency:average_latency_seconds
5.     expr: sum(http_request_duration_seconds_sum) / sum(http_request_duration_seconds_count)
6.   - alert: HighLatencyAlert
7.     expr: http_latency:average_latency_seconds > 0.5
8.     for: 5m
9.     labels:
10.       severity: critical
11.     annotations:
12.       summary: "High latency detected in microservices"
13.       description: "The average HTTP latency is high ({{ $value }} seconds) in the microservices cluster."

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这是 Alertmanager 设置文件的路由设置示例：

1. routes:
2. - match:
3.     severity: 'critical'
4.   receiver: 'pagerduty-notifications'
6. - match:
7.     severity: 'warning'
8.   receiver: 'slack-notifications'

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Alertmanager 支持大多数消息和关照体系，比方 Discord、电子邮件、Slack 等，以将警报作为关照发送给吸收者。
PromQL

PromQL 是一种机动的查询语言，可用于从 prometheus 查询时间序列指标。
   译者注：这是 Prometheus 生态的重中之重，我之前写过一篇《PromQL 从入门到醒目》，只管融入了生产使用场景，读者可以下载学习。
  我们可以直接从 Prometheus 用户界面使用查询，也可以使用 curl 下令通过下令行界面举行查询。
Prometheus UI

别的，当您将 prometheus 作为数据源添加到 Grafana 时，您可以使用 PromQL 来查询和创建 Grafana 仪表板，如下所示。

总结

这表明了 Prometheus 架构的紧张组件，并将给出 Prometheus 设置的根本概述，您还可以使用设置做很多事变。每个构造的需求会有所差别，而且 Prometheus 在不恻隐况（比方 VM 和 Kubernetes）中的实现也有所差别。如果您相识底子知识和关键设置，您就可以轻松地在任何平台上落地它。
本文翻译自这里。读者既然读到这里了，分析对 IT 监控这块很感爱好，如下内容大概也会对您有所资助：

• 运维监控实战条记 是我在极客时间写的一个专栏，对监控体系的方方面面都有涉及，已经有近万人学习了，您也可以试读一下。
  
• github.com/ccfos/nightingale 是我们开源的运维监控体系，办理 Prometheus 告警规则管理的题目，可以 star 一下收藏备用。
  
• FlashDuty 事故 OnCall 中央 是同一的告警分发平台，一样寻常公司都有多套监控体系（Zabbix、Prometheus、Nightingale、蓝鲸、云监控、Graylog、Skywalking、监控宝等），FlashDuty 可以对接各类监控体系，做同一的告警收敛降噪、排班、认领升级、报表统计、团队协划一功能。
  

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