Prometheus入門

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為大洼等地區(qū)用戶提供了全套網(wǎng)頁設(shè)計(jì)制作服務(wù)，及大洼網(wǎng)站建設(shè)行業(yè)解決方案。主營業(yè)務(wù)為成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站制作、大洼網(wǎng)站設(shè)計(jì)，以傳統(tǒng)方式定制建設(shè)網(wǎng)站，并提供域名空間備案等一條龍服務(wù)，秉承以專業(yè)、用心的態(tài)度為用戶提供真誠的服務(wù)。我們深信只要達(dá)到每一位用戶的要求，就會得到認(rèn)可，從而選擇與我們長期合作。這樣，我們也可以走得更遠(yuǎn)！

簡介

Prometheus 是一套開源的系統(tǒng)監(jiān)控報(bào)警框架。它啟發(fā)于 Google 的 borgmon 監(jiān)控系統(tǒng)，由工作在 SoundCloud 的 google 前員工在 2012 年創(chuàng)建，作為社區(qū)開源項(xiàng)目進(jìn)行開發(fā)，并于 2015 年正式發(fā)布。

特點(diǎn)

作為新一代的監(jiān)控框架，Prometheus 具有以下特點(diǎn)：

• 強(qiáng)大的多維度數(shù)據(jù)模型：
  1. 時間序列數(shù)據(jù)通過 metric 名和鍵值對來區(qū)分。
  2. 所有的 metrics 都可以設(shè)置任意的多維標(biāo)簽。
  3. 數(shù)據(jù)模型更隨意，不需要刻意設(shè)置為以點(diǎn)分隔的字符串。
  4. 可以對數(shù)據(jù)模型進(jìn)行聚合，切割和切片操作。
  5. 支持雙精度浮點(diǎn)類型，標(biāo)簽可以設(shè)為全 unicode。
• 靈活而強(qiáng)大的查詢語句（PromQL）：在同一個查詢語句，可以對多個 metrics 進(jìn)行乘法、加法、連接、取分?jǐn)?shù)位等操作。
• 易于管理： Prometheus server 是一個單獨(dú)的二進(jìn)制文件，可直接在本地工作，不依賴于分布式存儲。
• 高效：平均每個采樣點(diǎn)僅占 3.5 bytes，且一個 Prometheus server 可以處理數(shù)百萬的 metrics。
  使用 pull 模式采集時間序列數(shù)據(jù)，這樣不僅有利于本機(jī)測試而且可以避免有問題的服務(wù)器推送壞的 metrics。
• 可以采用 push gateway 的方式把時間序列數(shù)據(jù)推送至 Prometheus server 端。
• 可以通過服務(wù)發(fā)現(xiàn)或者靜態(tài)配置去獲取監(jiān)控的 targets。
• 有多種可視化圖形界面。
• 易于伸縮。

組成及架構(gòu)

Prometheus 生態(tài)圈中包含了多個組件，其中許多組件是可選的：

• Prometheus Server:用于收集和存儲時間序列數(shù)據(jù)。
• Client Library:客戶端庫，為需要監(jiān)控的服務(wù)生成相應(yīng)的 metrics 并暴露給 Prometheus server。當(dāng) Prometheus server 來 pull 時，直接返回實(shí)時狀態(tài)的 metrics。
• Push Gateway:主要用于短期的 jobs。由于這類 jobs 存在時間較短，可能在 Prometheus 來 pull 之前就消失了。為此，這次 jobs 可以直接向 Prometheus server 端推送它們的 metrics。這種方式主要用于服務(wù)層面的 metrics，對于機(jī)器層面的 metrices，需要使用 node exporter。
• Exporters:用于暴露已有的第三方服務(wù)的 metrics 給 Prometheus。
• Alertmanager:從 Prometheus server 端接收到 alerts 后，會進(jìn)行去除重復(fù)數(shù)據(jù)，分組，并路由到對收的接受方式，發(fā)出報(bào)警。常見的接收方式有：電子郵件，pagerduty，OpsGenie, webhook 等。
• 一些其他的工具。

下圖為 Prometheus 官方文檔中的架構(gòu)圖：

從上圖可以看出，Prometheus 的主要模塊包括：Prometheus server, exporters, Pushgateway, PromQL, Alertmanager 以及圖形界面。

其大概的工作流程是：

1. Prometheus server 定期從配置好的 jobs 或者 exporters 中拉 metrics，或者接收來自Pushgateway 發(fā)過來的 metrics，或者從其他的 Prometheus server 中拉 metrics。
2. Prometheus server 在本地存儲收集到的 metrics，并運(yùn)行已定義好的 alert.rules，記錄新的時間序列或者向 Alertmanager 推送警報(bào)。
3. Alertmanager 根據(jù)配置文件，對接收到的警報(bào)進(jìn)行處理，發(fā)出告警。
   在圖形界面中，可視化采集數(shù)據(jù)。

相關(guān)概念

下面將對 Prometheus 中的數(shù)據(jù)模型（時間序列），metric 類型，instance 和 jobs等概念進(jìn)行介紹。

數(shù)據(jù)模型

Prometheus 中存儲的數(shù)據(jù)為時間序列，是由 metric 的名字和一系列的標(biāo)簽（鍵值對）唯一標(biāo)識的，不同的標(biāo)簽則代表不同的時間序列。

• metric 名字：該名字應(yīng)該具有語義，一般用于表示 metric 的功能，例如：http_requests_ total, 表示 http 請求的總數(shù)。其中，metric 名字由 ASCII 字符，數(shù)字，下劃線，以及冒號組成，且必須滿足正則表達(dá)式 [a-zA-Z:][a-zA-Z0-9:]*。
• 標(biāo)簽：使同一個時間序列有了不同維度的識別。例如 http_requests_total{method="Get"} 表示所有 http 請求中的 Get 請求。當(dāng) method="post" 時，則為新的一個 metric。標(biāo)簽中的鍵由 ASCII 字符，數(shù)字，以及下劃線組成，且必須滿足正則表達(dá)式 [a-zA-Z:][a-zA-Z0-9:]*。
• 樣本：實(shí)際的時間序列，每個序列包括一個 float64 的值和一個毫秒級的時間戳。
• 格式：<metric name>{<label name>=<label value>, …}，例如:http_requests_total{method="POST",endpoint="/api/tracks"}。

Metrics種類

Prometheus客戶端庫提供了四種核心Metrics類型。

Counter（計(jì)數(shù)器）

• 說明：Counter是一個累積度量，它表示一個單調(diào)遞增的 Metrics，其值只能在重啟時遞增或重置為零
• 場景：可以使用Counter來表示http的請求數(shù)、已完成的任務(wù)數(shù)或錯誤數(shù)、下單數(shù)。

Gauge（測量儀）

• 說明：當(dāng)前值的一次快照(snapshot)測量，可增可減。
• 場景：磁盤使用率，當(dāng)前同時在線用戶數(shù)。

Histogram（直方圖）

• 說明：通過區(qū)間統(tǒng)計(jì)樣本分布。
• 場景：請求延遲時間的統(tǒng)計(jì)。例如統(tǒng)計(jì) 0~200ms、200ms~400ms、400ms~800ms 區(qū)間的請求數(shù)有多。

Summary（匯總）

• 說明：根據(jù)樣本統(tǒng)計(jì)出百分位。
• 場景：請求延遲時間的統(tǒng)計(jì)。例如統(tǒng)計(jì) 95%的請求延遲 < xxx ms ，99%的請求延遲 < xxx ms

instance 和 jobs

在Prometheus術(shù)語中，你可以scrape（刮擦）的端點(diǎn)稱為 實(shí)例，通常對應(yīng)于單個進(jìn)程。一組同種類型的 instances（主要用于保證可擴(kuò)展性和可靠性），例如：具有四個復(fù)制instances（實(shí)例）的API服務(wù)器job作業(yè):

• job: api-server
  • instance 1: 1.2.3.4:5670
  • instance 2: 1.2.3.4:5671
  • instance 3: 5.6.7.8:5670
  • instance 4: 5.6.7.8:5671

當(dāng)Prometheus scrape（刮擦）目標(biāo)時，它會自動在scrape的時間序列上附加一些標(biāo)簽，用來識別scrape的目標(biāo)。

• job：目標(biāo)所屬的已配置job名稱。
• instance：<host>:<port>已刮擦的目標(biāo)URL 的一部分。

對于每次實(shí)例 scrape（刮取，Prometheus都會在以下時間序列中存儲樣本：

• up{job="\<job-name\>", instance="\<instance-id\>"}：1如果實(shí)例是健康的，即可達(dá)，或者0刮擦失敗。
• scrape_duration_seconds{job="\<job-name\>", instance="\<instance-id\>"}：刮擦持續(xù)時間。
• scrape_samples_post_metric_relabeling{job="\<job-name\>", instance="\<instance-id\>"}：應(yīng)用度量標(biāo)準(zhǔn)重新標(biāo)記后剩余的樣本數(shù)。
• scrape_samples_scraped{job="\<job-name\>", instance="\<instance-id\>"}：目標(biāo)暴露的樣本數(shù)。
• scrape_series_added{job="\<job-name\>", instance="\<instance-id\>"}：該刮擦中新系列的大致數(shù)量。v2.10中的新功能。

up時間序列對于實(shí)例可用性監(jiān)視非常有用。

安裝和配置

安裝

你可以在官網(wǎng) https://prometheus.io/download/ 下載 安裝包，解壓后使用。為了方便，我使用docker 鏡像的方式 運(yùn)行Prometheus。

docker run --name prometheus -d -p 9090:9090 prom/prometheus

瀏覽器輸入http://localhost:9090 ，訪問 Prometheus 的 Web UI：

點(diǎn)擊菜單欄 “Status” 下的 Targets ，界面如下：

可以看大Prometheus 自身 metrics 處于UP狀態(tài) ，說明 安裝成功。

配置

Prometheus 的配置文件 prometheus.yml 內(nèi)容如下：

# 全局設(shè)置，可以被覆蓋
global:
  scrape_interval:     15s
  evaluation_interval: 15s

rule_files:
  # - "first.rules"
  # - "second.rules"

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

該global塊控制 Prometheus 的全局配置。我們有兩種選擇。第一個，scrape_interval控制Prometheus 刮擦目標(biāo)的頻率。你可以為單個目標(biāo)覆蓋此值。在這種情況下，全局設(shè)置是每15秒刮一次。該evaluation_interval選項(xiàng)控制普羅米修斯評估規(guī)則的頻率。Prometheus 使用規(guī)則創(chuàng)建新的時間序列并生成警報(bào)。

該rule_files塊指定我們希望 Prometheus 加載的任何規(guī)則的位置。現(xiàn)在我們沒有規(guī)則。

最后一個塊scrape_configs控制 Prometheus 監(jiān)視的資源。由于 Prometheus 還將自己的數(shù)據(jù)公開為HTTP端點(diǎn)，因此它可以抓取并監(jiān)控自身的健康狀況。在默認(rèn)配置中有一個名為 prometheus 的job，它抓取 prometheus 服務(wù)器 公開的時間序列數(shù)據(jù)。該作業(yè)包含一個靜態(tài)配置的目標(biāo)，即端口9090上的本地主機(jī)。返回的時間序列數(shù)據(jù)將詳細(xì)說明Prometheus服務(wù)器的狀態(tài)和性能。

實(shí)驗(yàn)

Prometheus HTTP 度量模擬器

為了演示 Prometheus 的簡單使用，這里運(yùn)行一個 Prometheus HTTP 度量模擬器。模擬一個簡單的HTTP微服務(wù)，生成Prometheus Metrics，通過 docker 運(yùn)行。

docker run -p 8080:8080 pierrevincent/prom-http-simulator:0.1

它在/metrics端點(diǎn)下公開以下Prometheus指標(biāo)：

• http_requests_total：請求計(jì)數(shù)器，標(biāo)簽endpoint和status
• http_request_duration_milliseconds：請求延遲直方圖

可以開啟流量高峰模式，更改流量高峰模式可以通過以下方式完成：

# ON
curl -X POST http://127.0.0.1:8080/spike/on

# OFF
curl -X POST http://127.0.0.1:8080/spike/off

# RANDOM
curl -X POST http://127.0.0.1:8080/spike/random

錯誤率默認(rèn)為1％。它可以更改為0到100之間的數(shù)字：

# 例如將錯誤率設(shè)置為50%
curl -H 'Content-Type: application/json' -X PUT -d '{"error_rate": 50}' http://127.0.0.1:8080/error_rate

修改Prometheus配置

需要將 HTTP 度量模擬器 的 metrics端點(diǎn) 配置到 Prometheus的配置文件 prometheus.yml 中。

創(chuàng)建一個 prometheus.yml 文件 內(nèi)容如下：

global:
  scrape_interval: 5s
  evaluation_interval: 5s
  scrape_timeout: 5s

scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
    - targets: ['localhost:9090']
  - job_name: 'http-simulator'
    metrics_path: /metrics
    static_configs:
    - targets: ['172.16.1.232:8080']

通過docker up 命令替換 容器中的配置文件：

docker cp prometheus.yml prometheus:/etc/prometheus/

重啟容器：

docker restart prometheus

訪問 http://localhost:9090/targets ，發(fā)現(xiàn)已經(jīng)出現(xiàn)了 target “http-simulator” ，并且為UP狀態(tài)。

查詢

請求率(Request Rate)查詢

查詢http請求數(shù)

http_requests_total{job="http-simulator"}

查詢成功login請求數(shù)

http_requests_total{job="http-simulator", status="200", endpoint="/login"}

查詢成功請求數(shù)，以endpoint區(qū)分

http_requests_total{job="http-simulator", status="200"}

查詢總成功請求數(shù)

sum(http_requests_total{job="http-simulator", status="200"})

查詢成功請求率，以endpoint區(qū)分

rate(http_requests_total{job="http-simulator", status="200"}[5m])

查詢總成功請求率

sum(rate(http_requests_total{job="http-simulator", status="200"}[5m]))

延遲分布(Latency distribution)查詢

查詢http-simulator延遲分布

http_request_duration_milliseconds_bucket{job="http-simulator"}

查詢成功login延遲分布

http_request_duration_milliseconds_bucket{job="http-simulator", status="200", endpoint="/login"}

不超過200ms延遲的成功login請求占比

sum(http_request_duration_milliseconds_bucket{job="http-simulator", status="200", endpoint="/login", le="200"}) / sum(http_request_duration_milliseconds_count{job="http-simulator", status="200", endpoint="/login"})

成功login請求延遲的99百分位

histogram_quantile(0.99, rate(http_request_duration_milliseconds_bucket{job="http-simulator", status="200", endpoint="/login"}[5m]))

上面給出的這些查詢表達(dá)式，在 prometheus 的 查詢界面上自行測試下 ，這里就不一一測試了，

總結(jié)

本篇對 Prometheus 的組成，架構(gòu)和基本概念進(jìn)行了介紹，并實(shí)例演示了 Prometheus 的查詢表達(dá)式的應(yīng)用。本篇是 Prometheus 系列的第一篇， 后續(xù)還會有Prometheus與其他圖形界面的集成，與 springboot 應(yīng)用的集成等 。

參考

https://prometheus.io/docs/introduction/overview/
https://www.ibm.com/developerworks/cn/cloud/library/cl-lo-prometheus-getting-started-and-practice/index.html

關(guān)注我

本文名稱：Prometheus入門
文章鏈接：http://muchs.cn/article10/pisggo.html

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