开源监控系统Prometheus介绍

前言

Prometheus是CNCF的一个开源项目,Google BorgMon监控系统的开源版本,是一个系统和服务的监控系统。周期性采集metrics指标,匹配规则和展示结果,以及触发某些条件的告警发送。

特点

Prometheus主要区别于其他监控系统的特点是:

  • 多维度数据模型(时序数据是由指标名字和kv结构的维度定义)
  • 灵活的查询语言(PromQL)
  • 不依赖分布式存储。每个server是一个自治的节点。
  • 通过HTTP拉取收集时序数据,同时提供push gateway供用户主动推送数据,主要用于短生命周期的job。
  • 通过静态配置或服务发现来发现目标对象
  • 支持多种多样的出图和展示方式,例如自带的Web UI和Grafana等。
  • 支持水平扩容

架构

组件

Prometheus生态系统由多个组件组成,其中大部分是可选的组件。

  • Prometheus Server 负责收集和存储时序数据。提供PromQL查询语言的支持。
  • Pushgateway 支持短生命周期的任务推送结果数据。
  • Exporter 采集组件的总称,是Prometheus生态系统中的Agent。
  • Altermanager 处理告警。
  • 客户端SDK 官方提供的SDK支持的语言由go,java,python等多种语言。

绝大部分Prometheus的组件都是用golang编写,使得Prometheus 组件容易编译和部署。(二进制没有依赖)

工作流程

从架构图中可以看出,Prometheus Server 周期性的拉取从配置文件或者服务发现获取到的目标数据,每个目标需要通过HTTP接口暴露数据。Prometheus Server通过一定的规则汇总和记录时序数据到本地数据库。将符合检测条件的告警数据推送给Altermanager,Altermanager通过配置的通知方式发送告警。Web UI 或者Grafana通过PromQL查询Prometheus Server中的数据绘图展示。

适用的场景

Prometheus在记录纯数字的时序数据方面表现得非常好。既适用于机器的性能数据,也适用于服务的监控数据。对于微服务,Prometheus的多维度收集和查询语言也是非常强大。

不适用的场景

Promethus的价值在于它的可靠性。Prometheus不适用于对统计或分析数据100%准确要求的场景。

部署实战

下面我会通过Docker Compose的方式部署整个Prometheus监控系统和Grafana展示数据。如果对Docker Compose还不熟悉的朋友,可以先查看我之前的介绍文章

Prometheus的docker-compose.yml基于github的开源仓库修改。docker-compose.yml内容如下:

version: '3.1'

volumes:
    prometheus_data: {}
    grafana_data: {}

services:

  prometheus:
    image: prom/prometheus:v2.1.0
    volumes:
      - ./prometheus/:/etc/prometheus/
      - prometheus_data:/prometheus
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
      - '--storage.tsdb.path=/prometheus'
      - '--web.console.libraries=/usr/share/prometheus/console_libraries'
      - '--web.console.templates=/usr/share/prometheus/consoles'
    ports:
      - 9090:9090
    restart: always

  node-exporter:
    image: prom/node-exporter
    volumes:
      - /proc:/host/proc:ro
      - /sys:/host/sys:ro
      - /:/rootfs:ro
    command: 
      - '--path.procfs=/host/proc' 
      - '--path.sysfs=/host/sys'
      - --collector.filesystem.ignored-mount-points
      - "^/(sys|proc|dev|host|etc|rootfs/var/lib/docker/containers|rootfs/var/lib/docker/overlay2|rootfs/run/docker/netns|rootfs/var/lib/docker/aufs)($$|/)"
    ports:
      - 9100:9100
    restart: always

  alertmanager:
    image: prom/alertmanager
    volumes:
      - ./alertmanager/:/etc/alertmanager/
    ports:
      - 9093:9093
    restart: always
    command:
      - '--config.file=/etc/alertmanager/config.yml'
      - '--storage.path=/alertmanager'

  grafana:
    image: grafana/grafana
    user: "104"
    ports:
      - 3000:3000
    depends_on:
      - prometheus
    volumes:
      - grafana_data:/var/lib/grafana
      - ./grafana/provisioning/:/etc/grafana/provisioning/
    env_file:
      - ./grafana/config.monitoring
    restart: always

从上面的docker-compose.yml可以看出,将通过Docker Compose部署Prometheus Server,Altermanager,Grafana,和node exporter。其中node exporter负责采集机器的基础性能数据,例如CPU,MEM,DISK等等,通过暴露HTTP接口供Prometheus Server拉取数据做数据存储和清洗。Grafana负责数据的展示。Prometheus通过配置文件静态配置获取node exporter的地址:

 1 $ cat prometheus.yml 
 2 # my global config
 3 global:
 4   scrape_interval:     15s # By default, scrape targets every 15 seconds.
 5   evaluation_interval: 15s # By default, scrape targets every 15 seconds.
 6   # scrape_timeout is set to the global default (10s).
 7 
 8   # Attach these labels to any time series or alerts when communicating with
 9   # external systems (federation, remote storage, Alertmanager).
10   external_labels:
11       monitor: 'my-project'
12 
13 # Load and evaluate rules in this file every 'evaluation_interval' seconds.
14 rule_files:
15   - 'alert.rules'
16   # - "first.rules"
17   # - "second.rules"
18 
19 # alert
20 alerting:
21   alertmanagers:
22   - scheme: http
23     static_configs:
24     - targets:
25       - "alertmanager:9093"
26 
27 # A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
28 # Here it's Prometheus itself.
29 scrape_configs:
30   # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
31 
32   - job_name: 'prometheus'
33 
34     # Override the global default and scrape targets from this job every 5 seconds.
35     scrape_interval: 5s
36 
37     static_configs:
38          - targets: ['localhost:9090']
39 
40   - job_name: 'node-exporter'
41 
42     # Override the global default and scrape targets from this job every 5 seconds.
43     scrape_interval: 5s
44     static_configs:
45          - targets: ['node-exporter:9100']

其中40-45行是node-exporter的抓取地址和周期配置。因为Docker Compose会自动做服务地址解析,所以这里可以直接用node-exporter:9100作为地址。

通过Prometheus 9090端口可以查看到要采集的目标列表信息:

通过Grafana可以查看到node exporter采集上来的数据展示,其中Grafana用的看板模板是https://grafana.com/dashboards/8919

总结

文章开始分析了Prometheus开源监控系统的整体架构和特点,然后通过Docker Compose演示了整个系统的搭建。下一篇博客我将演示用Prometheus提供的Golang SDK从头开始写一个Expoter

参考

https://prometheus.io/docs/introduction/overview/

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