普罗米修斯

普罗米修斯介绍

Prometheus（普罗米修斯）是一套开源的监控系统，其基本原理是通过 HTTP 协议周期性抓取被监控组件的状态，不需要任何 SDK 或者其他的集成过程，其架构如图：

Prometheus 主要由以下部分组成：

• prometheus server: 是 Prometheus 组件中的核心部分，负责实现对监控数据的获取，存储以及查询;
• exporter: 采集端，通过 http 服务的形式保留一个 url 地址，prometheus server 通过访问该 exporter 提供的 endpoint 端点，即可获取到需要采集的监控数据。
• AlertManager: 在 prometheus 中，支持基于 PromQL 创建告警规则，如果满足定义的规则，则会产生一条告警信息，进入 AlertManager 进行处理。可以集成邮件，微信或者通过 webhook 自定义报警。
• Pushgateway: 由于 Prometheus 数据采集采用 pull 方式进行设置的， 内置必须保证 prometheus server 和对应的 exporter 必须通信，当网络情况无法直接满足时，可以使用 pushgateway 来进行中转，可以通过 pushgateway 将内部网络数据主动 push 到 gateway 里面去，而 prometheus 采用 pull方式拉取 pushgateway 中数据

普罗米修斯的数据存储采用的是时间序列数据(TimeSeries Data)，它是按照时间顺序记录系统、设备状态变化的数据。

默认情况下 Prometheus 会将采集的数据存储到本机的 /usr/local/prometheus/data 目录，存储数据的大小受限和扩展不便；如果只作为测试自然不需要担心这个问题，如果用于生产的话需要安装配置时序数据库influxdb。

普罗米修斯使用初体验

在 kubesphere 的安装中，普罗米修斯是配套安装的，前文介绍过kubesphere的安装教程。这里我直接使用现成的Prometheus系统。有安装需求的小伙伴建议使用k8s+helm进行安装。

KubeSphere 通过 NodePort 访问内置的 Prometheus 服务，服务类型更改为 NodePort，同时修改外部访问端口：

kubectl edit svc -n kubesphere-monitoring-system prometheus-k8s

访问普罗米修斯ip:port

我们可以通过这个操作页面进行一些指令操作，在指令栏输入KEY，它会有联想输入提前弹出你想要的KEY，然后点击执行按钮就能获得对应的监控数据：

metrics：

在普罗米修斯监控中，称采集存储的数据为metrics，在普罗米修斯中它是以 key/value的形式保存的。其主要类型分为以下几种：

• Gauges: 某个监控指标的瞬时值，如内存使用量，队列的等待任务数等。
• Counters: 计数器类型，属于累计值，如开机时常等。
• Histogram：比例型数值，例如请求响应时间占比分布等。

每个key-value 数据还会带上标签进行归类，标签可使用正则表达式进行匹配。

关于普罗米修斯采集到的 key-value 数据 可以访问 http://ip:port/metrics url 进行查看：

以 # 号开头的部分是对采集数值的一个说明，如：

# HELP go_gc_cycles_automatic_gc_cycles_total Count of completed GC cycles generated by the Go runtime.
# TYPE go_gc_cycles_automatic_gc_cycles_total counter
go_gc_cycles_automatic_gc_cycles_total 77

HELP 是对这个采集数据的注释，TYPE 表示它的metrics类型为 counter。统计数据是 exporter 提供的，想要采集不同指标的数据 比如mysql 或者kafka 就要使用不同 expoerter 去收集，官方提供了不少exporter:

PQL

对于普罗米修斯的数据，我们不仅限于查看，还能进行一些函数运算：

## 查询最近2min
prometheus_http_requests_total{job="prometheus"}[2m]
## 乘法运算
prometheus_http_requests_total{job="prometheus"} offset 1m *1024
## 统计
count(node_cpu_seconds_total)

这些语句称为pql，PQL使用"#"对语法进行注释，其常用内置函数有：

• abs: 绝对值
• absent: 判断标签是否存在
• ceil：取整
• sum：求和
• min：最小值
• count：统计
• avg：平均值
• topk：排序

当然我们观察机器的一些数据指标肯定不能通过手写PQL去查看，这样就太累人了。通常我们会结合grafana进行可视化的监控。

grafana 的简介及使用：

grafana 是数据统计和展示工具，它展示数据，但不提供数据。目前Grafana 支持的数据源有：Graphite, InfluxDB, OpenTSDB, Prometheus, Elasticsearch, CloudWatch，Zabbix等。

grafana 相关概念：

• Data Source: 数据源
• DashBoard：仪表盘，数据展示的窗口。
• Row：DashBoard 的基本组成单元，可以理解为数据行
• Panel：面板，实际上就是row展示信息的方式，支持表格（table），列表（alert list），热图（Heatmap）等多种方式。
• Query Editor：查询语句编辑器，用于编写PQL

grafana 部署我这里是采用 KubeSphere 的应用模板进行部署的，傻瓜式的安装，这里就不做太多介绍了，安装完成后界面如下：

然后导入prometheus数据源，Configuration → Data Sources → Prometheus → Select：

查看仪表盘：

当然grafana，还支持自定义仪表盘和查询统计语句，这种高定制化的需求需要对pql和 grafana 都有较深的理解。