1.什么是prometheus

phometheus:当前一套非常流行的开源监控和报警系统。

2.prometheus的运行原理

通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态。输出被监控组件信息的HTTP接口称为exporter。常用组件大部分都有exporter可以直接使用，比如haproxy,nginx，Mysql,Linux系统信息（包括磁盘、内存、CPU、网络等待）。

prometheus主要特点

一个多维数据模型（时间序列由metrics指标名字和设置key/value键/值的labels构成）。
非常高效的存储，平均一个采样数据占~3.5字节左右，320万的时间序列，每30秒采样，保持60天，消耗磁盘大概228G。
一种灵活的查询语言（PromQL）。
无依赖存储，支持local和remote不同模型。
采用http协议，使用pull模式，拉取数据。
监控目标，可以采用服务器发现或静态配置的方式。
多种模式的图像和仪表板支持，图形化友好。
通过中间网关支持推送时间。

3、安装Prometheus

安装docker

yum install -y docker-io

下载镜像包

docker pull prom/node-exporter

docker pull prom/prometheus

启动node-exporter

新建目录Prometheus，编辑配置文件prometheus.yml。

mkdir /opt/prometheus

cd /opt/prometheus/

vim prometheus.yml

global:
  scrape_interval: 60s
  evaluation_interval: 60s
scrape_configs:
  - job_name: prometheus
    static_configs:
      - targets: ['ip:9090']
        labels:
          instance: prometheus
  - job_name: linux
    static_configs:
      - targets: ['ip:9100']

###prometheus启动
docker run -itd --name prometheus -p 9090:9090 -v /root/html/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro prom/prometheus
###node-exporter启动
docker run -d -p 9100:9100 -v "/proc:/host/proc:ro" -v "/sys:/host/sys:ro" -v "/:/rootfs:ro" --net="host" prom/node-exporter

prometheus安装成功界面显示
prometheus安装成功界面显示：http://promethus所在的服务器地址:9090
prometheus状态信息查看
prometheus状态信息查看：http://promethus所在的服务器地址:9090/targets

微信图片_20231114164908.png

4.prometheus的架构图

prometheus服务过程：prometheus daemon负责定时去目标是抓取metrics(指标)数据，每个抓取目标需要暴露一个http服务的接口。
prometheus的架构图
微信图片_20231114170503.png

prometheus核心组件

> `prometheus`：负责收集和存储时间序列数据。支持通过配置文件、文本文件、ZK、consul、DNS SRV lookup等方式指定抓取目标。也支持可视化的图标形式，比如grafana。自带了promdash,自身提供的模板引擎等。还有HTTP API查询
> `AlertManager`:独立于prometheus的一个组件，支持查询语句，提供报警方式。
> `PushGateway`:支持client主动推送metrics。prometheus只是在gateway上抓取数据。
> `node_exporter`:负责暴露主机metrics数据给prometheus。
> `mysql-exporter`:负责暴露MYSQL的metrics数据给prometheus。
> `grafana`:负责展示数据，是一个开源的数据可视化平台，通常用于时序数据的可视化。

组件详细介绍：

1.  short-lived jobs：存在时间不足以被删除的短暂或批量业务，无法通过pull的方式拉取，需要使用push方式，与pushgeteway结合使用。
2.  Service discovery：服务发现，prometheus支持多种服务发现机制。
3.  Prometheus Server：用于收集和存储时间序列数据。
4.  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。
5.  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。
6.  Alertmanager：从Prometheus server端接收到alerts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，微信，钉钉，slack等。
7.  Grafana：监控仪表盘。
8.  Pushgateway：各个目标主机可上报数据到pushgateway，然后prometheus server统一从pushgateway拉取数据。

原理及工作流程

1.  Prometheus server可定期从活跃的目标主机上拉取监控指标数据，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。
3.  Prometheus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altermanager。
4.  AlterManager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。
6.  Grafana可接入prometheus数据源，把监控数据以图形化形式展示出来。

Grafana介绍

Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示，并及时通知。主要有以下6大特点：

1.  展示方式：快速灵活的客户端图表，面板插件有许多不同方式的可视化指标和日志，官方库中具有丰富的仪表盘插件。
2.  数据源：Graphite，InfluxDB，OpenTSDB，Prometheus，Elasticsearch，CloudWacth。
3.  通知提醒：以可视化方式定义最重要指标的警报规则，Grafana将不断计算并发送通知，甚至自定义数据源。
4.  混合展示：在同一图标中混合使用不同的数据源，可以基于每个查询指定数据源，甚至自定义数据源。
5.  注释：使用来自不同数据源的丰富事件注释图表，将鼠标悬停在事件上会显示完整的事件元数据和标记。
6.  过滤器：Ad-hoc过滤器允许动态创建新的键/值过滤器，这些过滤器会自动应用于使用该数据源的所有查询。

简单来说，它是一个多用途的监控工具，同时通过邮件等方式进行有效的预警通知，丰富的直观的可视化界面，多种数据源配置是其优点所在。

启动grafana

安装grafana

wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-6.0.2-1.x86_64.rpm
sudo yum localinstall grafana-6.0.2-1.x86_64.rpm

启动grafana服务

systemctl daemon-reload
systemctl start grafana-server
systemctl status grafana-server

网址：http://ip:3000/
初始默认密码为：admin/admin

Docker搭建prometheus