【Prometheus】概念和工作原理介绍
Prometheus是一个开源的系统监控和报警系统，现在已经加入到CNCF基金会，成为继k8s之后第二个在CNCF托管的项目，在kubernetes容器管理系统中，通常会搭配prometheus进行监控，同时也支持多种exporter采集数据，还支持pushgateway进行数据上报，Prometheus性能足够支撑上万台规模的集群。
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目录
一、概述
1.1 prometheus简介
Prometheus是一个开源的监控和报警系统，现在已经加入到CNCF基金会，成为继k8s之后第二个在CNCF托管的项目，在kubernetes容器管理系统中，通常会搭配prometheus进行监控，同时也支持多种exporter采集数据，还支持pushgateway进行数据上报，Prometheus性能足够支撑上万台规模的集群。
文档地址
prometheus官网文档地址：Overview | Prometheus
prometheus中文文档地址：第1节：Prometheus 简介 - Prometheus 中文文档
1.2 prometheus特点
- 多维度数据模型，时间序列数据由metrics名称和键值对来组成，数据库：Prometheus外置的远端存储通常会用：InfluxDB、openTsDB等
- 灵活的查询语言（PromQL），可以对采集的metrics指标进行加法，乘法，连接等操作；
- 可以直接在本地部署，不依赖其他分布式存储；
- 通过基于HTTP上的拉取方式采集时序数据；
- 可以通过中间网关pushgateway的方式把时间序列数据推送到prometheus server端；
- 可通过服务发现或者静态配置来发现目标服务对象（targets）。
- 有多种可视化图像界面，如Grafana等。
- 高效的存储，每个采样数据占3.5 bytes左右，300万的时间序列，30s间隔，保留60天，消耗磁盘大概200G。
1.3 prometheus架构图
从上图可发现，Prometheus整个生态圈组成主要包括prometheus server，Exporter，pushgateway，alertmanager，grafana，Web ui界面，Prometheus server由三个部分组成，Retrieval，Storage，PromQL
- Retrieval负责在活跃的target主机上抓取监控指标数据
- Storage存储主要是把采集到的数据存储到磁盘中
- PromQL是Prometheus提供的查询语言模块。
1.4 prometheus组件介绍
1、Prometheus Server
Prometheus Server用于收集和存储时间序列数据。Prometheus server：服务核心组件，采用pull方式收集监控数据，通过http协议传输。并存储时间序列数据。Prometheus server 由三个部分组成：Retrival，Storage，PromQL
- Retrieval：负责在活跃的target 主机上抓取监控指标数据。
- Storage：存储，主要是把采集到的数据存储到磁盘中。默认为15天（可修改）。
- PromQL：是Prometheus提供的查询语言模块。
2、Client Library
客户端库，检测应用程序代码，当Prometheus抓取实例的HTTP端点时，客户端库会将所有跟踪的metrics指标的当前状态发送到prometheus server端。
3、pushgateway
pushgatewy类似一个中转站，各个目标主机可上报数据到pushgatewy，然后prometheus server统一从pushgateway拉取数据。可以理解成目标主机可以上报短期任务的数据到Pushgateway，然后Prometheus server 统一从Pushgateway拉取数据。
4、Exporters
prometheus支持多种exporter，通过exporter可以采集metrics数据，然后发送到prometheus server端，所有向promtheus server提供监控数据的程序都可以被称为exporter
5、Service Discovery
Service Discovery：服务发现，用于动态发现待监控的Target，Prometheus支持多种服务发现机制：文件、DNS、Consul、Kubernetes等等。
服务发现可通过第三方提供的接口，Prometheus查询到需要监控的Target列表，然后轮询这些Target 获取监控数据。该组件目前由Prometheus Server内建支持
6、Alertmanager
Alertmanager：是一个独立的告警模块，从Prometheus server端接收到“告警通知”后，会进行去重、分组，并路由到相应的接收方，发出报警，常见的接收方式有：电子邮件、钉钉、企业微信等。
- Prometheus Server 仅负责生成告警指示，具体的告警行为由另一个独立的应用程序AlertManager负责；
- 告警指示由 Prometheus Server基于用户提供的告警规则周期性计算生成，Alertmanager 接收到Prometheus Server发来的告警指示后，基于用户定义的告警路由向告警接收人发送告警信息。
7、grafana
Grafana：是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以将采集的数据可视化的展示，并及时通知给告警接收方。其官方库中具有丰富的仪表盘插件。
1.5 Prometheus 数据流向
① Prometheus server 定期从配置好的 jobs 或者 exporters 中拉取 metrics，或者接收来自 Pushgateway 发送过来的metrics，或者从其它的Prometheus server中拉取 metrics。
② Prometheus server在本地存储收集到的 metrics，并运行定义好的 alerts.rules，记录新的时间序列或者向Alert manager推送警报。
③ Alertmanager 根据配置文件，对接收到的警报进行处理，发出告警。
④ 在图形界面中，可视化采集数据。
1.6 Prometheus监控什么
| 级别 | 监控什么 | exporter |
| 网络 | 网络协议：http、dns、tcp、icmp; 网路硬件：路由器、交换机等 | BlockBox Exporter;SNMP Exporter |
| 主机 | 资源用量 | node exporter |
| 容器 | 资源用量 | cadvisor |
| 应用（包括Library） | 延迟、错误，QPS,内部状态 | 代码集中集成Prometheus Client |
| 中间件状态 | 资源用量，以及服务状态 | 代码集中集成Prometheus Client |
| 编排工具 | 集群资源用量，调度等 | Kubernetes Components |
1.7 Zabbix和Prometheus区别
| 对比项 | Prometheus | zabbix | Prometheus优势 | zabbix优势 |
| 配置 | 配置文件 | 图形化+文件 | 更好的支持自动化配置 | 学习成本低 |
| 管理 | 二进制文件启动 | LNMP+编译 | 轻量级server ，便于迁移和维护 | 一 |
| client | 丰富的client库 | zabbix_agent自定义脚本 | 各种中间件、应用提供专业的exporter，监控项更全面 | 支持自定义监控项，对监控开发者的要求较高 |
| 数据存储方式 | TSDB | MySQL | 监控数据以时间为维度统计情况较多，时序数据库更适用于监控数据的存储，按时间索引性能更高 | MySQL比较常用，学习成本低 |
| 数据处理 | PromQL | MySQL | PromQL计算函数丰富，统计维度广 | MySQL比较常用，学习成本低 |
| 二次开发 | 丰富的SDK | API | 提供了Go、JAVA/Scala、Python等SDK二次开发更方便 | API适配较为常用，学习成本低 |
| 对云环境的支持 | 原生支持容器监控 | 更适合物理机监控 | 自动发现容器，更好的适配k8s | 一 |
| 告警方式 | 可按照标签分组，收敛 | 在次数上收敛 | 告警收敛方式更多样化 | 一 |
对比分析：从系统成熟度上看，Zabbix是老牌的监控系统：Zabbix是在1998年就出现的，系统功能比较稳定，成熟度较高。而Prometheus是最近几年才诞生的，虽然功能还在不断迭代更新，但站在巨人的肩膀之上，在架构设计上借鉴了很多老牌监控系统的经验；从数据存储方面来看，Zabbix采用关系数据库保存，这极大限制了Zabbix采集的性能，而Prometheus自研一套高性能的时序数据库，在V3版本可以达到每秒千万级别的数据存储，通过对接第三方时序数据库扩展历史数据的存储；从配置复杂度上看，Prometheus只有一个核心server组件，一条命令便可以启动，相比而言，其他系统配置相对麻烦，从社区活跃度上看，目前Zabbix比较活跃，但基本都是国内的公司参与，Prometheus在这方面占据绝对优势，社区活跃度虽然不如，但是受到CNCF的支持，后期的发展值得期待；从容器支持角度看，由于Zabbix出现得比较早，当时容器还没有诞生，自然对容器的支持也比较差。而Prometheus的动态发现机制，不仅可以支持swarm原生集群，还支持Kubernetes容器集群的监控，是目前容器监控最好解决方案。
总结：如果监控的是物理机，没话说就选 Zabbix，Zabbix在传统监控系统中，尤其是在服务器相关监控方面，占据绝对优势，甚至环境变动不会很频繁的情况下，Zabbix 也会比 Prometheus 好使；但如果是云环境的话，除非是 Zabbix 玩的非常溜，可以做各种定制，否则还是选择 Prometheus 吧，毕竟人家就是干这个的。Prometheus开始成为主导及容器监控方面的标配，并且在未来可见的时间内被广泛应用。如果是刚刚要上监控系统的话，不用犹豫了Prometheus + grafana+ alertManger 没错。
二、prometheus工作原理
2.1 prometheus工作模式
1. Prometheus Server 基于服务发现（Service Discovery）机制或静态配置获取要监视的目标（Target），并通过每个目标上的指标 exporter来采集（Scrape）指标数据；
2. Prometheus Server 内置了一个基于文件的时间序列存储来持久存储指标数据，用户可使用PromQL接口来检索数据，也能够按需将告警需求发往Altermanager完成告警内容发送；
3. 一些短期运行的作业的生命周期过短，难以有效地将必要的指标数据供给到Server端，它们一般会采用推送（Push）方式输出指标数据，Prometheus借助于Pushgateway 接收这些推送的数据，进而由server端进行抓取
2.2 prometheus工作流程
① Prometheus server可定期从活跃的（up）目标主机上（target）拉取监控指标数据，目标主机的监控数据可通过配置静态job或者服务发现的方式被prometheus server采集到，这种方式默认的pull方式拉取指标；也可通过pushgateway把采集的数据上报到prometheus server中；还可通过一些组件自带的exporter采集相应组件的数据；
② Prometheus server把采集到的监控指标数据保存到本地磁盘或者数据库；
③Prometheus采集的监控指标数据按时间序列存储，通过配置报警规则，把触发的报警发送到alertmanager；
④ Alertmanager通过配置报警接收方，发送报警到邮件，微信或者钉钉等
⑤ Prometheus 自带的web ui界面提供PromQL查询语言，可查询监控数据
⑥Grafana可接入prometheus数据源，把监控数据以图形化形式展示出
参考文章：
旨在为数千万中国开发者提供一个无缝且高效的云端环境，以支持学习、使用和贡献开源项目。
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