Prometheus 是一个开源的系统监控和报警工具,最初由 SoundCloud 开发,现在是 Cloud Native Computing Foundation (CNCF) 的一个项目。它特别适合用于动态和分布式环境,尤其是在云原生应用中。以下是 Prometheus 的一些关键特性和组件:
Prometheus 使用多维数据模型,通过指标名称和键值对(标签)来标识数据。这种模型使得用户可以灵活地对数据进行聚合和过滤,从而进行详细的分析。
Prometheus 提供了一种名为 PromQL(Prometheus Query Language)的强大查询语言,用户可以用它来进行实时的数据查询和分析。这种查询语言设计直观,功能强大,适合复杂的数据操作和聚合。
Prometheus 内置了一个高效的时间序列数据库,用于存储和检索监控数据。数据以时间序列的形式存储,每个时间序列由唯一的指标名和一组标签确定。
Prometheus 采用 pull 模型,通过 HTTP 协议定期从被监控的服务抓取数据。这种方式使得 Prometheus 可以很好地适应动态和分布式的环境,特别适用于微服务架构。
Prometheus 有丰富的生态系统,支持多种导出器(Exporter),可以与许多不同的服务和应用集成。例如:
Prometheus 内置了报警功能,用户可以根据设定的规则生成报警。报警规则使用 PromQL 定义,并可以通过 Alertmanager 发送通知,支持多种通知方式(如电子邮件、Slack、PagerDuty 等)。
Prometheus 支持多种服务发现机制,可以自动发现和监控动态变化的服务。这对于 Kubernetes 等容器编排系统特别有用。
Prometheus 通常与 Grafana 一起使用。Grafana 是一个开源的可视化工具,提供了强大的数据展示和仪表盘功能,用户可以创建和分享丰富的监控仪表盘。
Prometheus 以其灵活性、高性能和广泛的社区支持,成为现代监控系统的首选之一。
这张图展示了 Prometheus 的整体架构及其工作流程。以下是各个组件的详细说明及其在整个工作流程中的作用:
kubernetes
和 file_sd
是两种常见的服务发现方式,分别用于从 Kubernetes 集群和文件中发现监控目标。通过这种架构设计,Prometheus 提供了一个灵活、高效且可扩展的监控和报警解决方案,适用于现代云原生和分布式系统的监控需求。
在 Prometheus 中,job
是一个逻辑组,用于定义一组目标(targets)以及如何抓取(scrape)这些目标的数据。每个 job 可以包含多个目标,这些目标通常代表一组提供相同服务的实例。配置 jobs 是 Prometheus 配置文件(通常是 prometheus.yml
)的一个重要部分。下面是关于 Prometheus jobs 的详细解释和一个示例配置。
Prometheus 的配置文件通常是 prometheus.yml
。以下是一个基本的配置文件结构示例:
global:
scrape_interval: 15s # 默认的抓取间隔时间
scrape_configs:
- job_name: 'example-job' # Job 名称
scrape_interval: 5s # 可选,覆盖全局的抓取间隔时间
static_configs:
- targets: ['localhost:9090', 'localhost:8080'] # 静态目标列表
- job_name: 'another-job'
static_configs:
- targets: ['localhost:9091']
scrape_interval
: 设置全局的抓取间隔时间,默认为 1 分钟。job_name
: 定义 job 的名称,每个 job 需要一个唯一的名称。scrape_interval
: 可选参数,用于覆盖全局的抓取间隔时间。static_configs
: 定义一组静态目标,可以直接指定要监控的目标地址。targets
: 定义具体的目标列表,以主机名或 IP 地址和端口号的形式表示。除了静态配置,Prometheus 还支持多种服务发现机制,如 Kubernetes、Consul、EC2、DNS 等。以下是一个使用 Kubernetes 服务发现的示例:
scrape_configs:
- job_name: 'kubernetes-apiservers'
kubernetes_sd_configs:
- role: endpoints
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_namespace, __meta_kubernetes_service_name, __meta_kubernetes_endpoint_port_name]
action: keep
regex: default;kubernetes;https
以下是一个更复杂的示例,展示了如何配置多个 job,并使用不同的服务发现机制:
global:
scrape_interval: 15s
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'
scrape_interval: 10s
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
- job_name: 'node_exporter'
static_configs:
- targets: ['localhost:9100']
- job_name: 'kubernetes-pods'
kubernetes_sd_configs:
- role: pod
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app]
action: keep
regex: myapp
- job_name: 'consul'
consul_sd_configs:
- server: 'localhost:8500'
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_consul_service]
action: keep
regex: my-consul-service
在 Prometheus 中,job
是用于定义如何抓取监控数据的基本单位。通过配置不同的 job,可以监控不同的服务和系统,支持静态配置和动态服务发现机制,以适应不同的监控需求。
在 Prometheus 中,Exporter 是一个独立的进程,用于从各种系统、服务和设备中导出监控指标。Exporter 提供一个 HTTP 端点,Prometheus 服务器通过该端点抓取(scrape)监控数据。以下是关于 Prometheus Exporter 的详细说明及一些常见的 Exporter 示例。
/metrics
路径下。http://<node-exporter-host>:9100/metrics
http://<blackbox-exporter-host>:9115/probe?target=<target-url>
http://<mysql-exporter-host>:9104/metrics
http://<kafka-exporter-host>:9308/metrics
http://<cadvisor-host>:8080/metrics
以下是一个配置 Node Exporter 的示例 prometheus.yml
配置文件:
global:
scrape_interval: 15s
scrape_configs:
- job_name: 'node_exporter'
static_configs:
- targets: ['localhost:9100']
如果现有的 Exporter 无法满足需求,用户可以编写自定义 Exporter。以下是一个使用 Python 编写简单 HTTP 服务的示例,暴露自定义指标:
from prometheus_client import start_http_server, Gauge
import random
import time
# 创建一个指标
g = Gauge('random_number', 'A random number')
if __name__ == '__main__':
# 启动 HTTP 服务器,暴露指标
start_http_server(8000)
while True:
# 设置指标值
g.set(random.random())
time.sleep(5)
启动这个 Python 脚本后,可以在 http://localhost:8000/metrics
端点查看暴露的随机数指标。
Prometheus Exporter 是 Prometheus 生态系统的重要组成部分,用于从各种系统和服务中导出监控指标。通过使用现有的 Exporter 或编写自定义 Exporter,用户可以灵活地监控广泛的系统和应用。
自定义 Prometheus exporter 是用于将自定义应用程序的监控数据导出到 Prometheus 监控系统的工具。要确保你的自定义 exporter 高效且易于维护,以下是一些最佳实践:
snake_case
格式,例如 http_requests_total
。text/plain
格式进行数据暴露,符合 Prometheus 的数据采集标准。通过遵循这些最佳实践,你可以创建一个高效、稳定且易于维护的自定义 Prometheus exporter。
以下是一个用 Go 语言编写的 Prometheus exporter 的伪代码示例,展示如何遵循上述最佳实践。这个示例 exporter 用于监控一个假设的系统的 HTTP 请求总数和处理时间。
package main
import (
"net/http"
"time"
"github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
"github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)
// 定义自定义指标
var (
httpRequestsTotal = prometheus.NewCounterVec(
prometheus.CounterOpts{
Name: "http_requests_total",
Help: "Total number of HTTP requests.",
},
[]string{"method", "status_code"},
)
httpRequestDuration = prometheus.NewHistogramVec(
prometheus.HistogramOpts{
Name: "http_request_duration_seconds",
Help: "Histogram of HTTP request durations.",
Buckets: prometheus.DefBuckets,
},
[]string{"method"},
)
)
func init() {
// 注册指标
prometheus.MustRegister(httpRequestsTotal)
prometheus.MustRegister(httpRequestDuration)
}
func main() {
// 设置 HTTP 处理程序
http.HandleFunc("/metrics", prometheusHandler)
http.HandleFunc("/health", healthHandler)
// 启动 HTTP 服务器
http.ListenAndServe(":2112", nil)
}
// prometheusHandler 处理 /metrics 请求并返回 Prometheus 指标
func prometheusHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
// 提供指标数据
promhttp.Handler().ServeHTTP(w, r)
}
// healthHandler 处理 /health 请求以检查 exporter 状态
func healthHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
// 返回 200 OK 状态
w.WriteHeader(http.StatusOK)
}
// 更新指标的模拟函数
func updateMetrics() {
for {
// 模拟采集数据
httpRequestsTotal.WithLabelValues("GET", "200").Inc()
httpRequestDuration.WithLabelValues("GET").Observe(0.2)
// 模拟等待
time.Sleep(10 * time.Second)
}
}
// 启动数据采集
func init() {
go updateMetrics()
}
httpRequestsTotal
:一个计数器,用于跟踪 HTTP 请求的总数。通过标签(method
, status_code
)来区分不同的请求。httpRequestDuration
:一个直方图,用于测量 HTTP 请求的处理时间。prometheus.MustRegister
注册自定义指标,这样 Prometheus 才能发现并抓取这些指标。/metrics
路由提供 Prometheus 指标数据。/health
路由用于检查 exporter 的健康状态。updateMetrics
函数中模拟数据采集。这里使用 Inc
和 Observe
更新指标的值。time.Sleep
模拟定期更新数据的间隔。updateMetrics
函数在一个 goroutine 中运行,以便持续更新指标。这个伪代码示例提供了一个简单的框架,你可以根据实际需求扩展和修改。
Prometheus Alertmanager 是 Prometheus 生态系统中的一个重要组件,用于处理和管理来自 Prometheus 的警报。它提供了警报的去重、分组、抑制以及通知等功能。下面是有关 Prometheus Alertmanager 的一些关键概念和最佳实践。
1. Alertmanager 配置文件
Alertmanager 的配置文件通常是 alertmanager.yml
,包含了警报接收和通知的规则。
global:
# 全局配置,例如 SMTP 服务器地址
smtp_smarthost: 'smtp.example.com:25'
smtp_from: 'alertmanager@example.com'
smtp_auth_username: 'alertmanager'
smtp_auth_password: 'password'
route:
# 默认路由,指定警报的处理方式
receiver: 'email'
group_by: ['alertname']
group_wait: 30s
group_interval: 5m
repeat_interval: 12h
routes:
- match:
severity: 'critical'
receiver: 'pagerduty'
group_by: ['alertname', 'severity']
receivers:
- name: 'email'
email_configs:
- to: 'alerts@example.com'
send_resolved: true
- name: 'pagerduty'
pagerduty_configs:
- service_key: 'your-pagerduty-service-key'
2. 配置说明
1. 下载和安装
可以从 Prometheus 的 GitHub 发行页面(https://github.com/prometheus/alertmanager/releases) 下载 Alertmanager。
2. 启动
假设你已经下载并解压了 Alertmanager,可以使用以下命令启动 Alertmanager:
./alertmanager --config.file=alertmanager.yml
alertmanager --config.file=alertmanager.yml --dry-run
验证配置文件是否有错误。通过合理配置和管理 Prometheus Alertmanager,你可以有效地处理和响应警报,确保系统的健康和可靠性。
Prometheus 的服务发现(Service Discovery)是一个关键功能,它使 Prometheus 能够动态发现和监控不断变化的服务和实例。服务发现的目的是自动化地检测和配置监控目标,而不需要手动干预。
Prometheus 支持多种服务发现机制,包括:
静态配置:
Kubernetes:
Consul:
DNS:
EC2:
Azure:
以下是一个包含多种服务发现机制的 Prometheus 配置文件示例:
global:
scrape_interval: 15s
scrape_configs:
- job_name: 'static_targets'
static_configs:
- targets: ['localhost:9090', 'localhost:9091']
- job_name: 'kubernetes-pods'
kubernetes_sd_configs:
- role: pod
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app]
target_label: app
- job_name: 'consul'
consul_sd_configs:
- server: 'localhost:8500'
services: ['my_service']
- job_name: 'dns'
dns_sd_configs:
- names:
- 'my-service.example.com'
type: 'A'
rtype: 'A'
- job_name: 'ec2'
ec2_sd_configs:
- region: 'us-east-1'
- job_name: 'azure'
azure_sd_configs:
- subscription_id: 'your-subscription-id'
tenant_id: 'your-tenant-id'
client_id: 'your-client-id'
client_secret: 'your-client-secret'
job
标签来标识不同的服务类型或环境。relabel_configs
来处理服务发现返回的数据,将其转换为 Prometheus 需要的格式。通过合理配置服务发现,Prometheus 可以自动化地监控动态环境中的目标,从而提高系统的可靠性和灵活性。
在 Prometheus 中,relabel_configs
是一个强大的工具,用于对监控目标的标签进行处理和修改。有效地使用 relabel_configs
可以帮助你优化监控数据,增强查询能力,并确保监控系统的高效运作。以下是一些 relabel_configs
的最佳实践和配置示例。
示例:
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_unwanted_label]
action: drop
示例:
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app]
target_label: app
示例:
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
target_label: namespace
示例:
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app]
target_label: application
replacement
替换标签的值。示例:
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_version]
target_label: version
replacement: 'v1.0'
示例:
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_version]
target_label: version
regex: 'v(.*)'
replacement: '${1}'
示例:
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_environment]
action: keep
regex: 'production'
示例:
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_status]
action: drop
regex: 'inactive'
relabel_configs
:尽量避免复杂的 relabel_configs
,以防止性能问题。示例:
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_role]
target_label: role
action: replace
action
:选择最适合的 action
类型以高效处理标签。常见 action
类型:
replace
:替换标签值。drop
:删除目标。keep
:只保留匹配的目标。hashmod
:进行 hashmod 运算,用于分片等。示例:
relabel_configs:
# 第一阶段:添加标签
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app]
target_label: app
# 第二阶段:修改标签值
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_version]
target_label: version
regex: 'v(.*)'
replacement: '${1}'
# 第三阶段:过滤目标
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_environment]
action: keep
regex: 'production'
relabel_configs
配置。prometheus --config.file=prometheus.yml --dry-run
:检查配置文件的语法和逻辑错误。以下是一个综合示例,展示了如何使用 relabel_configs
来优化监控目标标签:
scrape_configs:
- job_name: 'kubernetes-pods'
kubernetes_sd_configs:
- role: pod
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
target_label: namespace
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app]
target_label: application
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_version]
target_label: version
regex: 'v(.*)'
replacement: '${1}'
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_environment]
action: keep
regex: 'production'
- source_labels: [__address__]
target_label: instance
relabel_configs
的简洁,避免复杂的配置。通过遵循这些最佳实践,你可以有效地利用 relabel_configs
优化 Prometheus 的监控数据,使查询和管理更加高效。
为了具体说明如何优化 Prometheus 的性能,我们可以通过几个实际的示例来展示不同的优化策略,包括配置优化、查询优化、存储优化、硬件优化等方面。
假设你有一个 Prometheus 实例,当前的抓取间隔设置为 15 秒。你注意到 Prometheus 的存储和处理负载很高,查询性能也受到影响。
配置更改:
global:
scrape_interval: 30s # 从 15s 增加到 30s
scrape_timeout: 10s
配置更改:
storage.tsdb.retention.time: 7d # 从默认的 15d 减少到 7d
你有一个复杂的 PromQL 查询,例如查询过去 1 小时的所有 HTTP 请求总量。查询执行时间较长,影响了 Prometheus 的性能。
rate()
函数的时间窗口缩短,减少计算量。原始查询:
sum(rate(http_requests_total[1h])) by (job)
优化后的查询:
sum(rate(http_requests_total[5m])) by (job) # 缩短时间窗口到 5 分钟
subquery
:使用子查询来减少计算量,尤其是在图形和数据点数量较多时。优化后的查询:
sum(rate(http_requests_total[5m:1m])) by (job) # 使用子查询来计算每分钟的平均值
你的 Prometheus 存储设备是机械硬盘(HDD),并且你注意到存储性能成为瓶颈。
实施方案:
配置更改:
storage.tsdb.max-block-duration: 2h # 将最大块持续时间设置为 2 小时
storage.tsdb.min-block-duration: 2h # 将最小块持续时间设置为 2 小时
你的 Prometheus 实例运行在一台具有 4 核 CPU 和 16GB 内存的服务器上,但在高负载下经常出现性能瓶颈。
实施方案:
实施方案:
你发现 Prometheus 的性能逐渐下降,怀疑是由于长期运行和数据积累导致的。
/metrics
端点监控自身性能指标。配置:
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus-self-monitoring'
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
配置:
groups:
- name: prometheus
rules:
- alert: HighQueryDuration
expr: rate(prometheus_engine_query_duration_seconds_sum[5m]) > 0.5
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "Prometheus query duration is high"
通过这些具体的优化措施,你可以显著提升 Prometheus 的性能和稳定性,更好地满足监控需求。
在 Prometheus 中实现高可用性(HA)对于确保监控系统的可靠性和稳定性至关重要。以下是几种常见的高可用解决方案和实现方法:
Prometheus 本身不支持内建的集群模式,但可以通过多实例部署和其他工具实现高可用性。
配置示例:
scrape_configs:
- job_name: 'example'
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
配置示例:
# Thanos Sidecar 配置
--tsdb.path=/prometheus
--http-address=0.0.0.0:10902
--grpc-address=0.0.0.0:10901
--objstore.config-file=/etc/thanos/bucket.yml
# Thanos Query 配置
--http-address=0.0.0.0:9090
--grpc-address=0.0.0.0:9091
--query.lookback-delta=2m
--store=thanos-store1:10901
--store=thanos-store2:10901
配置示例:
scrape_configs:
- job_name: 'federation'
scrape_interval: 5m
static_configs:
- targets: ['prometheus1:9090', 'prometheus2:9090']
prometheus tsdb
工具或其他备份工具定期备份 TSDB 数据。备份命令示例:
prometheus tsdb snapshot /path/to/backup
负载均衡配置示例(NGINX):
upstream prometheus {
server prometheus1:9090;
server prometheus2:9090;
}
server {
listen 80;
location / {
proxy_pass http://prometheus;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
}
}
DNS 配置示例:
prometheus.example.com. IN A 192.168.1.1
prometheus.example.com. IN A 192.168.1.2
Alertmanager 集群配置示例:
# alertmanager.yml
alertmanager:
- static_configs:
- targets: ['alertmanager1:9093', 'alertmanager2:9093']
通过以上这些高可用解决方案,你可以有效地提升 Prometheus 的可靠性,确保监控系统在故障或负载高峰时的稳定性。
完。