Promethues:概述
什么是Prometheus?
Prometheus是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合,起始是由SoundCloud公司开发的。随着发展,越来越多公司和组织接受采用Prometheus,社区也十分活跃,他们便将它独立成开源项目,并且有公司来运作。google SRE的书内也曾提到跟他们BorgMon监控系统相似的实现是Prometheus。现在最常见的Kubernetes容器管理系统中,通常会搭配Prometheus进行监控。
Prometheus 的优点
- 非常少的外部依赖,安装使用超简单
- 已经有非常多的系统集成,例如:docker HAProxy Nginx JMX等等
- 服务自动化发现
- 直接集成到代码
- 设计思想是按照分布式、微服务架构来实现的
Prometheus 的特性
- 自定义多维度的数据模型
- 非常高效的存储 平均一个采样数据占 ~3.5 bytes左右,320万的时间序列,每30秒采样,保持60天,消耗磁盘大概228G。
- 强大的查询语句
- 轻松实现数据可视化
Prometheus的架构
组件:
- Prometheus Server
负责从 Exporter 拉取和存储监控数据,并提供一套灵活的查询语言(PromQL)- Retrieval:采样模块
- TSDB::存储模块默认本地存储为tsdb
- HTTP Server:提供http接口查询和面板,默认端口为9090
- Exporters/Jobs
负责收集目标对象(host, container…)的性能数据,并通过 HTTP 接口供 Prometheus Server 获取。支持数据库、硬件、消息中间件、存储系统、http服务器、jmx等。只要符合接口格式,就可以被采集。 - Short-lived jobs
瞬时任务的场景,无法通过pull方式拉取,需要使用push方式,与PushGateway搭配使用 - PushGateway
可选组件,主要用于短期的 jobs。由于这类 jobs 存在时间较短,可能在 Prometheus 来 pull 之前就消失了。为此,这次 jobs 可以直接向 Prometheus server 端推送它们的 metrics。这种方式主要用于服务层面的 metrics,对于机器层面的 metrices,需要使用 node exporter。 - 客户端sdk
官方提供的客户端类库有go、java、scala、python、ruby,其他还有很多第三方开发的类库,支持nodejs、php、erlang等 - PromDash
使用rails开发的dashboard,用于可视化指标数据,已废弃 - Alertmanager
从 Prometheus server 端接收到 alerts 后,会进行去除重复数据,分组,并路由到对收的接受方式,发出报警。常见的接收方式有:电子邮件,pagerduty,OpsGenie, webhook 等。 - Service Discovery
服务发现,Prometheus支持多种服务发现机制:文件,DNS,Consul,Kubernetes,OpenStack,EC2等等。基于服务发现的过程并不复杂,通过第三方提供的接口,Prometheus查询到需要监控的Target列表,然后轮训这些Target获取监控数据。
Prometheus 2.x架构如图:
工作流程
- Prometheus server 定期从配置好的 jobs 或者 exporters 中拉 metrics,或者接收来自 Pushgateway 发过来的 metrics,或者从其他的 Prometheus server 中拉 metrics。
- Prometheus server 在本地存储收集到的 metrics,并运行已定义好的 alert.rules,记录新的时间序列或者向 Alertmanager 推送警报。
- Alertmanager 根据配置文件,对接收到的警报进行处理,发出告警。
- 在图形界面中,可视化采集数据。
常用的exporter
- node_exporter:用来监控运算节点上的宿主机的资源信息,需要部署到所有运算节点
- kube-state-metric:prometheus采集k8s资源数据的exporter,能够采集绝大多数k8s内置资源的相关数据,例如pod、deploy、service等等。同时它也提供自己的数据,主要是资源采集个数和采集发生的异常次数统计
- cadvisor:用来监控容器内部使用资源的信息
- blackbox_exporter:监控业务容器存活性
UI页面
UI页面的三种方法:
- Prometheus web UI:自带的(不怎么好用)
- Grafana:美观、强大的可视化监控指标展示工具
- API clients:自己开发的监控展示工具
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