Question

Prometheus 是一个开源的系统监控和警报工具包，最初是在 SoundCloud 上构建的。Prometheus 自 2012 年面市至今，许多公司和组织都在使用，因此其拥有非常活跃的开发人员和用户社区。现在 Prometheus 是一个独立的开源项目，并在 2016 年加入了 Cloud Native Computing Foundation，成为继 Kubernetes 之后的第二个托管的项目。

8.3.1 Prometheus 工具简介

Prometheus 之所以流行，是因为其本身具有以下特性：

• 多维度的数据模型，可以通过指标名称和键值对定义时间序列数据。
• 支持 PromQL 查询语言，在多维数据模型中可以灵活地查询数据。
• 不依赖分布式的存储方式，单个服务器节点可以自主抓取数据。
• 通过 HTTP PULL 方式收集时间序列数据。
• 通过中间网关完成时间序列推送。
• 可以通过服务或静态配置发现监控目标。
• 支持多种图形和仪表板。

Prometheus 框架如图 8.1 所示。

图 8.1 Prometheus 框架

Prometheus 是一个生态系统，里面包含了许多组件。其中，Prometheus Server 用于抓取数据和存储时间序列数据，Pushgateway 可以作为一个中转站运行短时间的任务，Alertmanager 可以用来处理报警，Prometheus Web UI 提供了 Web 接口，可用于简单的可视化、语句执行或者服务状态监控。

Prometheus 可以针对纯数字的时间序列数据提供多维度的收集与查询功能，并且对外依赖特别少。如果要求查询的数据完全准确的话，则不建议使用 Prometheus。

Prometheus 的度量类型有以下 4 种：

• Counter：某个指标的累计数据。
• Gauge：某个指标的瞬时采集数据。
• Histogra：一次抓取时返回的多个数据值，包括<basename>_bucket{le="<upper inclusive bound>"}、<basename>_sum 和<basename>_count（等价于<basename> _bucket{le="+Inf"}）。
• Summary：与 Histogra 类似，一次抓取也可以返回多个数据，包括<basename> {quantile="<φ>"}、<basename>_sum 和<basename>_count。

8.3.2 快速搭建 Prometheus

Prometheus 可以看作是一个监控平台，通过监控目标暴露出来的 HTTP 端点进行指标数据的抓取。本节将讲解如何安装和配置 Prometheus，以及如何通过 Prometheus 监控应用程序。

（1）下载 Prometheus 包。下载地址为 https://prometheus.io/download/，选择适合自己的包即可。下载之后，将安装包解压到本地。

（2）修改配置文件。解压 Prometheus 包后，路径下有一个名为 prometheus.yml 的配置文件，内容如下：

# my global config
global:
  scrape_interval:     15s # Set the scrape interval to every 15
seconds. Default is every 1 minute.
  evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The
default is every 1 minute.
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).

# Alertmanager configuration
alerting:
  alertmanagers:
  -static_configs:
    -targets:
      # -alertmanager:9093

# Load rules once and periodically evaluate them according to the global
'evaluation_interval'.
rule_files:
  # -"first_rules.yml"
  # -"second_rules.yml"

# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries
scraped from this config.
  -job_name: 'prometheus'

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

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

配置文件中的 global 是全局配置，alerting.alertmagagers 配置的是报警信息，rules_files 是其他配置文件，scape_configs 是一些定时抓取的 URL。抓取配置可以发现应用程序暴露的端点信息，例如：

-job_name: 'user'
    static_configs:
    -targets: ['localhost:8081']

（3）启动 Prometheus，服务端开始抓取数据。Prometheus Server 启动之后，访问 http://localhost:9090/metrics 即可看到抓取的数据。部分信息如下：

# HELP go_gc_duration_seconds A summary of the pause duration of garbage
collection cycles.
# TYPE go_gc_duration_seconds summary
go_gc_duration_seconds{quantile="0"} 0
go_gc_duration_seconds{quantile="0.25"} 0
go_gc_duration_seconds{quantile="0.5"} 0
go_gc_duration_seconds{quantile="0.75"} 0.0010005
go_gc_duration_seconds{quantile="1"} 0.0089951
go_gc_duration_seconds_sum 0.0139949
go_gc_duration_seconds_count 13
# HELP go_goroutines Number of goroutines that currently exist.
# TYPE go_goroutines gauge
go_goroutines 35
# HELP go_info Information about the Go environment.
# TYPE go_info gauge
go_info{version="go1.15.6"} 1
# HELP go_memstats_alloc_bytes Number of bytes allocated and still in
use.
# TYPE go_memstats_alloc_bytes gauge
go_memstats_alloc_bytes 2.9598424e+07
# HELP go_memstats_alloc_bytes_total Total number of bytes allocated,
even if freed.
# TYPE go_memstats_alloc_bytes_total counter
go_memstats_alloc_bytes_total 8.1223112e+07
# HELP go_memstats_buck_hash_sys_bytes Number of bytes used by the
profiling bucket hash table.
# TYPE go_memstats_buck_hash_sys_bytes gauge
go_memstats_buck_hash_sys_bytes 1.470448e+06

打开 http://localhost:9090/graph 访问管理页面，如图 8.2 所示。

图 8.2 Prometheus 管理界面

通过执行表达式，可以查询到想要的抓取数据。如图 8.3 所示为与查询时间序列 http_server_requests_seconds_bucket 相关的数据。

图 8.3 Prometheus 查询

可以选择以图表的方式展示查询结果，如图 8.4 所示。

图 8.4 Prometheus 指标统计

Prometheus 存储的数据是以时间序列的方式展示的，通常定义 metrics 时会包括一个名称和多个键值对的标签，通用示例如下：

<metric name>{<label name>=<label value>, ...}

例如，如果一个 metrics 名为 api_http_requests_total，标签键值对是 method="POST"和 handler="/messages"，则一个时间序列如下：

api_http_requests_total{method="POST", handler="/messages"}

更多的查询例子，可以参考 Prometheus 官方文档。