Prometheus是由SoundCloud公司开发的开源监控系统，是继Kubernetes之后CNCF第2个毕业的项目，在容器和微服务领域得到了广泛应用。Prometheus的主要特点如下：

• 使用指标名称及键值对标识的多维度数据模型。
• 采用灵活的查询语言PromQL。
• 不依赖分布式存储，为自治的单节点服务。
• 使用HTTP完成对监控数据的拉取。
• 支持通过网关推送时序数据。
• 支持多种图形和Dashboard的展示，例如Grafana。

Prometheus生态系统由各种组件组成，用于功能的扩充。

• Prometheus Server：负责监控数据采集和时序数据存储，并提供数据查询功能。
• 客户端SDK：对接Prometheus的开发工具包。
• Push Gateway：推送数据的网关组件。
• 第三方Exporter：各种外部指标收集系统，其数据可以被Prometheus采集。
• AlertManager：告警管理器。
• 其他辅助支持工具。

Prometheus的核心组件Prometheus Server的主要功能包括：

• 从Kubernetes Master获取需要监控的资源或服务信息；
• 从各种Exporter抓取（Pull）指标数据，然后将指标数据保存在时序数据库（TSDB）中；
• 向其他系统提供HTTP API进行查询；
• 提供基于PromQL语言的数据查询；
• 可以将告警数据推送（Push）给AlertManager，等等。

Prometheus 直接从jobs接收或者通过中间的 Pushgateway 网关被动获取指标数据，在本地存储所有获取的指标数据，并对这些数据进行一些规则整理，用来生成一些聚合数据或者报警信息，然后可以通过 Grafana 或者其他工具来可视化这些数据。

其工作流程大致如下：

1. Prometheus 服务器定期从配置好的 jobs 或者 exporters 中获取度量数据；或者接收来自推送网关发送过来的度量数据。
2. Prometheus 服务器在本地存储收集到的度量数据，并对这些数据进行聚合；
3. 运行已定义好的 alert.rules，记录新的时间序列或者向告警管理器推送警报。
4. 告警管理器根据配置文件，对接收到的警报进行处理，并通过email等途径发出告警。
5. Grafana等图形工具获取到监控数据，并以图形化的方式进行展示。

Prometheus作为监控系统主要在以下各层面实现监控：

• 基础设施层：监控各个主机服务器资源(包括Kubernetes的Node和非Kubernetes的Node)，如CPU,内存,网络吞吐和带宽占用,磁盘I/O和磁盘使用等指标。
• 中间件层：监控独立部署于Kubernetes集群之外的中间件，例如：MySQL、Redis、RabbitMQ、ElasticSearch、Nginx等。
• Kubernetes集群：监控Kubernetes集群本身的关键指标
• Kubernetes集群上部署的应用：监控部署在Kubernetes集群上的应用

Prometheus从根本上将所有数据存储为时间序列：属于相同度量标准和同一组标注尺寸的时间戳值流。除了存储的时间序列之外，Prometheus可能会生成临时派生时间序列作为查询的结果。

• 度量名称和标签

每个时间序列都是由度量标准名称和一组键值对（也称为标签）组成唯一标识。度量名称指定被测量的系统的特征（例如：http_requests_total-接收到的HTTP请求的总数）。它可以包含ASCII字母和数字，以及下划线和冒号。它必须匹配正则表达式[a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*。

标签启用Prometheus的维度数据模型：对于相同度量标准名称，任何给定的标签组合都标识该度量标准的特定维度实例。查询语言允许基于这些维度进行筛选和聚合。更改任何标签值（包括添加或删除标签）都会创建新的时间序列。标签名称可能包含ASCII字母，数字以及下划线。他们必须匹配正则表达式[a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*。以__开始的标签名称保留给供内部使用。

• 样本

实际的时间序列，每个序列包括：一个 float64 的值和一个毫秒级的时间戳。

• 格式

给定度量标准名称和一组标签，时间序列通常使用以下格式来标识：<metric name>{<label name>=<label value>, ...}

例如，时间序列的度量名称为api_http_requests_total，标签method=”POST”和handler=”/messages”，则标记为：

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

Prometheus 客户端库主要提供Counter、Gauge、Histogram和Summery四种主要的 metric 类型：

• Counter(计算器)

Counter是一种累加的度量，它的值只能增加或在重新启动时重置为零。例如，可以使用计数器来表示提供的请求数，已完成的任务或错误的数量。不要使用计数器来表达可减少的值。例如，不要使用Counter来计算当前正在运行的进程的数量，而是使用Gauge。

• Gauge(测量)

Gauge表示单个数值，表达可以任意地上升和下降的度量。Gauge通常用于测量值，例如温度或当前的内存使用情况，但也可以表达上升和下降的“计数”，如正在运行的goroutines的数量。

• Histogram(直方图)

Histogram样本观测（例如：请求持续时间或响应大小），并将它们计入配置的桶中。它也提供所有观测值的总和。具有<basename>基本度量标准名称的histogram的在获取数据期间会显示多个时间序列：

• 观察桶的累计计数器，暴露为 <basename>_bucket{le=”<upper inclusive bound>”}
• 所有观察值的总和，暴露为<basename>_sum
• 已观察到的事件的计数，暴露为<basename>_count（等同于<basename>_bucket{le=”+Inf”}）
• Summery：类似于Histogram，Summery样本观察（通常是请求持续时间和响应大小）。虽然它也提供观测总数和所有观测值的总和，但它计算滑动时间窗内的可配置分位数。在获取数据期间，具有<basename>基本度量标准名称的Summery会显示多个时间序列：

• 流动φ分位数（0≤φ≤1）的观察事件，暴露为<basename>{quantile=”<φ>”}
• 所有观察值的总和，暴露为<basename>_sum
• 已经观察到的事件的计数，暴露为<basename>_count

在Prometheus中，可以获取数据的端点被称为实例（instance），通常对应于一个单一的进程。具有相同目的的实例集合（例如为了可伸缩性或可靠性而复制的进程）称为作业（job）。

当Prometheus获取目标时，它会自动附加一些标签到所获取的时间序列中，以识别获取目标：

• job：目标所属的配置作业名称。
• instance：<host>:<port>被抓取的目标网址部分。

如果这些标签中的任何一个已经存在于抓取的数据中，则行为取决于honor_labels配置选项。对于每个实例抓取，Prometheus会在以下时间序列中存储一个样本：

• up{job=”<job-name>”, instance=”<instance-id>”}：1 如果实例健康，即可达；或者0抓取失败。
• scrape_duration_seconds{job=”<job-name>”, instance=”<instance-id>”}：抓取的持续时间。
• scrape_samples_post_metric_relabeling{job=”<job-name>”, instance=”<instance-id>”}：应用度量标准重新标记后剩余的样本数。
• scrape_samples_scraped{job=”<job-name>”, instance=”<instance-id>”}：目标暴露的样本数量。

up时间序列是实例可用性的监控。

五、Prometheus部署

5.1 获取部署文件

登录master服务器

# git clone https://github.com/prometheus/prometheus
# cd prometheus/documentation/examples/

5.2 创建命名空间

我这边把命合空间取名为"monitoring"

# vim prometheus-namespace.yaml 

apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
   name: monitoring

 # kubectl create -f prometheus-namespace.yaml

5.3 创建RBAC

#vim rbac-setup.yml

# To have Prometheus retrieve metrics from Kubelets with authentication and
# authorization enabled (which is highly recommended and included in security
# benchmarks) the following flags must be set on the kubelet(s):
#
# --authentication-token-webhook
# --authorization-mode=Webhook
#
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: prometheus
rules:
  - apiGroups: [""]
    resources:
      - nodes
      - nodes/proxy  #记得这个要加上，原先的文件好像没有，如没有这行，后面CAd会无法up
      - nodes/metrics
      - services
      - endpoints
      - pods
    verbs: ["get", "list", "watch"]
  - apiGroups:
      - extensions
      - networking.k8s.io
    resources:
      - ingresses
    verbs: ["get", "list", "watch"]
  - nonResourceURLs: ["/metrics", "/metrics/cadvisor"]
    verbs: ["get"]
---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: prometheus
  namespace: monitoring  #修改命名空间
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: prometheus
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: prometheus
subjects:
  - kind: ServiceAccount
    name: prometheus
    namespace: monitoring  #修改命名空间

# kubectl create -f rbac-setup.yml

5.4 创建Prometheus ConfigMap

# cat prometheus-kubernetes.yml | grep -v ^$ | grep -v "#" >> prometheus-configmap.yaml

# vim prometheus-configmap.yaml

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: prometheus-server-conf
  labels:
    name: prometheus-server-conf
  namespace: monitoring               #修改命名空间
data:
  prometheus.yml: |-
    global:
      scrape_interval: 10s
      evaluation_interval: 10s

    scrape_configs:
      - job_name: 'kubernetes-apiservers'
        kubernetes_sd_configs:
        - role: endpoints
        scheme: https
        tls_config:
          ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
        bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
        relabel_configs:
        - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace, __meta_kubernetes_service_name, __meta_kubernetes_endpoint_port_name]
          action: keep
          regex: default;kubernetes;https

      - job_name: 'kubernetes-nodes'
        scheme: https
        tls_config:
          ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
        bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
        kubernetes_sd_configs:
        - role: node
        relabel_configs:
        - action: labelmap
          regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)
        - target_label: __address__
          replacement: kubernetes.default.svc:443
        - source_labels: [__meta_kubernetes_node_name]
          regex: (.+)
          target_label: __metrics_path__
          replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics

      - job_name: 'kubernetes-cadvisor'
        scheme: https
        tls_config:
          ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
        bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
        kubernetes_sd_configs:
        - role: node
        relabel_configs:
        - action: labelmap
          regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)
        - target_label: __address__
          replacement: kubernetes.default.svc:443
        - source_labels: [__meta_kubernetes_node_name]
          regex: (.+)
          target_label: __metrics_path__
          replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics/cadvisor

      - job_name: 'kubernetes-service-endpoints'
        kubernetes_sd_configs:
        - role: endpoints
        relabel_configs:
        - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scrape]
          action: keep
          regex: true
        - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scheme]
          action: replace
          target_label: __scheme__
          regex: (https?)
        - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_path]
          action: replace
          target_label: __metrics_path__
          regex: (.+)
        - source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_port]
          action: replace
          target_label: __address__
          regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)
          replacement: $1:$2
        - action: labelmap
          regex: __meta_kubernetes_service_label_(.+)
        - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
          action: replace
          target_label: kubernetes_namespace
        - source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]
          action: replace
          target_label: kubernetes_name

      - job_name: 'kubernetes-services'
        metrics_path: /probe
        params:
          module: [http_2xx]
        kubernetes_sd_configs:
        - role: service
        relabel_configs:
        - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_probe]
          action: keep
          regex: true
        - source_labels: [__address__]
          target_label: __param_target
        - target_label: __address__
          replacement: blackbox-exporter.example.com:9115
        - source_labels: [__param_target]
          target_label: instance
        - action: labelmap
          regex: __meta_kubernetes_service_label_(.+)
        - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
          target_label: kubernetes_namespace
        - source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]
          target_label: kubernetes_name

      - job_name: 'kubernetes-ingresses'
        kubernetes_sd_configs:
        - role: ingress
        relabel_configs:
        - source_labels: [__meta_kubernetes_ingress_annotation_prometheus_io_probe]
          action: keep
          regex: true
        - source_labels: [__meta_kubernetes_ingress_scheme,__address__,__meta_kubernetes_ingress_path]
          regex: (.+);(.+);(.+)
          replacement: ${1}://${2}${3}
          target_label: __param_target
        - target_label: __address__
          replacement: blackbox-exporter.example.com:9115
        - source_labels: [__param_target]
          target_label: instance
        - action: labelmap
          regex: __meta_kubernetes_ingress_label_(.+)
        - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
          target_label: kubernetes_namespace
        - source_labels: [__meta_kubernetes_ingress_name]
          target_label: kubernetes_name

      - job_name: 'kubernetes-pods'
        kubernetes_sd_configs:
        - role: pod
        relabel_configs:
        - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape]
          action: keep
          regex: true
        - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_path]
          action: replace
          target_label: __metrics_path__
          regex: (.+)
        - source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port]
          action: replace
          regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)
          replacement: $1:$2
          target_label: __address__
        - action: labelmap
          regex: __meta_kubernetes_pod_label_(.+)
        - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
          action: replace
          target_label: kubernetes_namespace
        - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name]
          action: replace
          target_label: kubernetes_pod_name

# kubectl create -f prometheus-config.yaml

5.5 创建PV和PVC存储

这里的pv是用的nfs存储作为共享存储，所需要先把nfs存储配置好，这里就不多介绍了，如果需要，可以查看前面关于pv和pvc的文章

这里prometheus的数据，采用pvc存储，所以这里需要配一下pv和pvc

#创建pv

# vim prometheus-pv.yaml

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: prometheus-pv
  labels:
    type: nfs
spec:
  capacity:
    storage: 5Gi
  accessModes:
    - ReadWriteMany
  persistentVolumeReclaimPolicy: Recycle
  storageClassName: nfs
  nfs:
    path: "/pv"
    server: 192.168.10.143 #k8s-nfs matser
    readOnly: false

# kubectl create -f prometheus-pv.yaml

#创建pvc

#vim  prometheus-pvc.yaml

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: prometheus-pvc
  namespace: monitoring
spec:
  accessModes:
  - ReadWriteMany
  resources:
     requests:
       storage: 5Gi
  storageClassName: nfs

#查看pvc状态 ,状态显示Bound，说明可以正常使用

# kubectl get pvc -n monitoring
NAME             STATUS   VOLUME          CAPACITY   ACCESS MODES   STORAGECLASS   AGE
prometheus-pvc   Bound    prometheus-pv   5Gi        RWX            nfs            5d18h

5.6 创建Prometheus Deployment

# vim  prometheus-deployment.yaml

#apiVersion: apps/v1beta2
apiVersion: apps/v1  #这里需要根据自已的情况修改
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    name: prometheus-deployment
  name: prometheus-server
  namespace: monitoring  #修改自已的定义的名字空间
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: prometheus-server
  template:
    metadata:
      labels:
        app: prometheus-server
    spec:
      containers:
        - name: prometheus-server
#          image: prom/prometheus:v2.14.0
          image: registry-op.test.cn/prometheus:v2.14.0  ##改成自已的仓库
          command:
          - "/bin/prometheus"
          args:
            - "--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml"
            - "--storage.tsdb.path=/prometheus/"
            - "--storage.tsdb.retention=72h"
          ports:
            - containerPort: 9090
              protocol: TCP
          volumeMounts:
            - name: prometheus-config-volume
              mountPath: /etc/prometheus/
              #subpath: prometheus.yml
            - name: prometheus-storage-volume
              mountPath: /prometheus/
      serviceAccountName: prometheus
#      imagePullSecrets:
#        - name: regsecret
      imagePullSecrets:    #改成自已的私有仓库认证
      - name: registry-op.test.cn
      volumes:
        - name: prometheus-config-volume
          configMap:
            defaultMode: 420
            name: prometheus-server-conf
        #- name: prometheus-storage-volume
        #  emptyDir: {}
        - name: prometheus-storage-volume
          persistentVolumeClaim:
           claimName: prometheus-pvc  ##我这边用pvc存储数据，如果对pvc有不明白地方，可以看我关于pvc的文章

#  kubectl create -f  prometheus-deployment.yaml

5.7 创建Prometheus Service

#  vim prometheus-service.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app: prometheus-service
  name: prometheus-service
  namespace: monitoring  #修改名字空间
spec:
  type: NodePort
  selector:
    app: prometheus-server
  ports:
    - port: 9090
      targetPort: 9090
      nodePort: 30909

# kubectl create -f prometheus-service

#查看状态

# kubectl get all -n monitoring
NAME                                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod/prometheus-server-79bc46f8f9-ls6vw   1/1     Running   1          26h

NAME                         TYPE       CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
service/prometheus-service   NodePort   10.10.193.198   <none>        9090:30909/TCP   2d

NAME                                 READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
deployment.apps/prometheus-server    1/1     1            1           26h

NAME                                           DESIRED   CURRENT   READY   AGE
replicaset.apps/prometheus-server-79bc46f8f9   1         1         1       26h

5.8 测试prometheus服务

#在浏览上直接访问http://192.168.10.127:30909/

 #查看所有Kubernetes集群上的Endpoint通过服务发现的方式自动连接到了Prometheus，这时要注意这里所有的服务在状state要变成UP状态，如果是Down状态，就需要检查一下原因

 #查看内存数据

更多的请参考官方：https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/

 六、部署Grafana服务

6.1 部署grafana

# cd  /root/k8s/prometheus/documentation/examples/

#vim  grafana-deploy.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: monitoring-grafana
  namespace: monitoring  #修改命名空间
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: grafana
  template:
    metadata:
      labels:
        task: monitoring
        app: grafana
        #k8s-app: grafana
    spec:
      containers:
      - name: grafana
        #image: daocloud.io/liukuan73/grafana:5.0.0
        image: registry-op.test.cn/grafana:5.0.0 #修改成自已的仓库
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        ports:
        - containerPort: 3000
          protocol: TCP
        volumeMounts:
        - mountPath: /var
          name: grafana-storage
        env:
        - name: INFLUXDB_HOST
          value: monitoring-influxdb
        - name: GF_SERVER_HTTP_PORT
          value: "3000"
          # The following env variables are required to make Grafana accessible via
          # the kubernetes api-server proxy. On production clusters, we recommend
          # removing these env variables, setup auth for grafana, and expose the grafana
          # service using a LoadBalancer or a public IP.
        - name: GF_AUTH_BASIC_ENABLED
          value: "false"
        - name: GF_AUTH_ANONYMOUS_ENABLED
          value: "true"
        - name: GF_AUTH_ANONYMOUS_ORG_ROLE
          value: Admin
        - name: GF_SERVER_ROOT_URL
          # If you're only using the API Server proxy, set this value instead:
          # value: /api/v1/namespaces/kube-system/services/monitoring-grafana/proxy
          value: /
      imagePullSecrets:
      - name: registry-op.test.cn  ##修改成自已的仓库认证
      volumes:
      - name: grafana-storage
        #emptyDir: {}
        persistentVolumeClaim:
          claimName: prometheus-pvc #使用pvc存储

      nodeSelector:
        node-role.kubernetes.io/master: "true"
#      tolerations:
#      - key: "node-role.kubernetes.io/master"
#        effect: "NoSchedule"

#执行以下的目的是让master节点参与调度

# kubectl label nodes minio-1 node-role.kubernetes.io/master=true

# kubectl label nodes minio-2 node-role.kubernetes.io/master=true

# kubectl label nodes minio-3 node-role.kubernetes.io/master=true

#kubectl taint nodes --all node-role.kubernetes.io/master-

#kubectl create -f  grafana-deploy.yaml

6.2 创建grafana service服务

#vim grafana-service.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    # For use as a Cluster add-on (https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons)
    # If you are NOT using this as an addon, you should comment out this line.
    kubernetes.io/cluster-service: 'true'
    kubernetes.io/name: monitoring-grafana
  annotations:
    prometheus.io/scrape: 'true'
    prometheus.io/tcp-probe: 'true'
    prometheus.io/tcp-probe-port: '80'
  name: monitoring-grafana
  namespace: monitoring #修改命名空间
spec:
  type: NodePort
  # In a production setup, we recommend accessing Grafana through an external Loadbalancer
  # or through a public IP.
  # type: LoadBalancer
  # You could also use NodePort to expose the service at a randomly-generated port
  # type: NodePort
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 3000
    nodePort: 30010  ##端口
  selector:
    app: grafana

# kubectl get all -n monitoring

NAME                                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod/monitoring-grafana-94d975947-4kf75   1/1     Running   1          43h
pod/prometheus-server-79bc46f8f9-ls6vw   1/1     Running   1          29h

NAME                         TYPE       CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
service/monitoring-grafana   NodePort   10.10.28.89     <none>        80:30010/TCP     43h
service/prometheus-service   NodePort   10.10.193.198   <none>        9090:30909/TCP   2d3h

NAME                                 READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
deployment.apps/monitoring-grafana   1/1     1            1           43h
deployment.apps/prometheus-server    1/1     1            1           29h

NAME                                           DESIRED   CURRENT   READY   AGE
replicaset.apps/monitoring-grafana-94d975947   1         1         1       43h
replicaset.apps/prometheus-server-79bc46f8f9   1         1         1       29h

6.3 验证grafana服务

#我这里deploy配置文件中，使用的nodeport是30010

浏览里输入http://192.168.10.127:30010/，使用默认用户名admin/admin登录。

 6.4 添加数据源

 

 6.4 配置grafana dashboard

别的一些功能，比如添加用户，修改密码，修改时区等操作，就不多说了。

#查看我们刚才添加的监控图