Prometheus项目中的storage和tsdb两个目录都和数据存储相关，但它们的职责和用途有所不同。
我们有充分的理由证明Prometheus是一个日益流行的开源工具。开源工具可以为应用程序和服务器提供监视和警报。 Prometheus的强大优势在于监视服务器端指标，并将其存储为时间序列数据。尽管Prometheus并不适合于应用程序性能管理，主动控制或用户体验监视（尽管GitHub扩展确实使Prometheus可以使用用户浏览器指标），但Prometheus作为监视系统的能力是很强的，并且能够通过联盟实现高可扩展性服务器的数量使Prometheus成为各种使用案例的强大选择。
在本文中，我们将研究如何使用 Grafana 监控 Spring Boot 应用程序。我们将研究整个设置并创建一个简单的仪表板来查看一些指标。
Prometheus是一个开源监控系统，可从您的服务中收集指标并将其存储在时间序列数据库中。Alertmanager是一种处理警报的工具，可以对相应的接收器进行重复数据删除，分组，发送警报。它可以处理客户端应用程序（如Prometheus）的警报，并支持许多接收器，包括电子邮件，PagerDuty，OpsGenie和Slack。
该文件定义了规则引擎的接口和主要结构,包括Rule,Record,RuleGroup等。它提供了规则的加载、匹配、评估和结果记录的功能。
Promtail 是负责收集日志发送给 loki 的代理程序，Promtail 默认通过一个 config.yaml 文件进行配置，其中包含 Promtail 服务端信息、存储位置以及如何从文件中抓取日志等配置。
第2章 Prometheus简介 ---- 2.1 Prometheus起源 Prometheus的灵感来自谷歌的Borgmon。它最初由前谷歌SRE Matt T.Proud开发，并转为一个研究项目。在Proud加入SoundCloud之后，他与另一位工程师Julius Volz合作开发了Prometheus。后来其他开发人员陆续加入了这个项目，并在SoundCloud内部继续开发，最终于2015年1月将其发布 Facebook发现85％的查询是针对26小时内的数据 ---- 2.2 Prometheus
promtool是Prometheus的一个命令行工具，它提供了一些功能来帮助用户进行Prometheus配置文件（如prometheus.yml）的检查、规则检查和调试，还可以用于查询Prometheus服务器以获取度量值等。
第8章 监控应用程序 首先，考虑的一些高级设计模式和原则 ---- 8.1 应用程序监控入门 应用程序开发中存在一种常见的反模式，即把监控和其他运维功能（如安全性）视为应用程序的增值组件而非核心功能。但监控（和安全性）应该是应用程序的核心功能。如果你要为应用程序构建规范或用户故事，则请把对应用程序每个组件的监控包含进去。不构建指标或监控将存在严重的业务和运营风险，这将导致 无法识别或诊断故障 无法衡量应用程序的运行性能 无法衡量应用程序或组件的业务指标以及成功与否，例如跟踪销售数据或交易价值 另一种常见的反
按照设计，Linkerd 仅在较短的固定时间窗口（目前为 6 小时）内保留指标数据。这意味着如果 Linkerd 的指标数据对您很有价值，您可能希望将其导出到成熟的指标存储中。
自动发现（Service Discovery）是 Prometheus 的一个关键功能，它允许 Prometheus 自动识别和监控新的目标，而无需手动配置每个目标。自动发现通常用于监控动态变化的环境，如容器编排平台（如 Kubernetes）、云服务（如 AWS、Azure）以及服务发现系统（如 Consul）中的应用程序和服务。
当应用程序在生产环境（以及您的其他环境）中运行时，监控其健康状况是明智之举。你想确保一切都在没有任何问题地运行，而了解这一点的唯一方法是衡量你的应用程序的健康状况。当出现问题时，您希望在客户注意到问题之前得到通知，也许您可以在客户注意到任何事情之前解决问题。在本文中，您将创建一个示例 Spring Boot 应用程序，您可以在 Spring Actuator、Micrometer、Prometheus 和 Grafana 的帮助下对其进行监控。这在下面的概述中可视化，其中 Spring Actuator 和 Micrometer 是 Spring Boot App 的一部分。
2.3 Prometheus数据模型 2.3.1 指标名称 2.3.2 标签 2.3.3 采样数据 2.3.4 符号表示 2.3.5 保留时间
通过一个完整例子，在基于 Echo 框架的微服务中添加 Prometheus 监控。
当某个应用程序在生产环境中运行时，监控其运行状况是必要的。通过实时了解应用程序的运行状况，你能在问题出现之前得到警告，也可以在客户注意到问题之前解决问题。
boot.yaml 文件描述了 Gin 框架启动的原信息，rk-boot 通过读取 boot.yaml 来启动 Gin。
通过一个完整例子，在基于 GoFrame 框架的微服务中添加 Prometheus 监控。
对于生产环境以及一个有追求的运维人员来说，哪怕是毫秒级别的宕机也是不能容忍的。对基础设施及应用进行适当的日志记录和监控非常有助于解决问题，还可以帮助优化成本和资源，以及帮助检测以后可能会发生的一些问题。前面我们介绍了使用 EFK 技术栈来收集和监控日志，本文我们将使用更加轻量级的 Grafana Loki 来实现日志的监控和报警，一般来说 Grafana Loki 包括3个主要的组件：Promtail、Loki 和 Grafana（简称 PLG），最为关键的是如果你熟悉使用 Prometheus 的话，对于 Loki 的使用也完全没问题，因为他们的使用方法基本一致的，如果是在 Kubernetes 集群中自动发现的还具有相同的 Label 标签。
（编者按：Prometheus 是一个开源监控系统，几乎所有云原生系统都以 Prometheus的指标格式输出运行时的监控信息。）
Grafana：一个监控仪表系统，可以根据提供的监控数据，生产可视化仪表盘，同时也具有告警通知功能。这里的监控数据来源，目前主要以Prometheus为主（也支持其它数据源），每次展现仪表盘时，都会向Prometheus服务发送一个查询请求，从而拿到监控数据并构建可视化仪表盘。
去年底我写了一个阿里云云监控的 Prometheus Exporter, 后续迭代的过程中有一些经验总结, 这篇文章就将它们串联起来做一个汇总, 讲讲为什么要写 Exporter 以及怎么写一个好用的 Exporter何为 Prometheus ExporterPrometheus 监控基于一个很简单的模型: 主动抓取目标的指标接口(HTTP 协议)获取监控指标, 再存储到本地或远端的时序数据库. Prometheus 对于指标接口有一套固定的格式要求, 格式大致如下: # HELP http_reques
Kubernetes 已成为一个被广泛采用的行业工具，对可观测性工具的需求也在不断增加。为此，OpenTelemetry 创建了许多不同的工具，来帮助 Kubernetes 用户观察他们的集群和服务。
Kubernetes自动弹性伸缩可以根据业务流量，自动增加或减少服务。这一功能在实际的业务场景中十分重要。在本文中，我们将了解Kubernetes如何针对应用产生的自定义指标实现自动伸缩。
Spring Cloud Sleuth是一个分布式跟踪解决方案，可以帮助开发人员诊断和调试分布式系统中的问题。而Prometheus是一个开源的监控系统和时间序列数据库，可用于记录和查询系统指标数据。将Spring Cloud Sleuth与Prometheus集成，可以帮助开发人员更好地理解其应用程序的性能，以及在必要时进行故障排除。
总结：两种启动方式都加了--web.enable-lifecycle 称为远程热加载配置文件，在修改了prometheus.yml后可以直接远程刷新配置。刷新命令为：curl -XPOST http://localhost:9090/-/reload 根据自己的服务启动端口以及ip进行相应修改。
我们知道监控是保证系统运行必不可少的功能，特别是对于 Kubernetes 这种比较庞大的系统来说，监控报警更是不可或缺，我们需要时刻了解系统的各种运行指标，也需要时刻了解我们的 Pod 的各种指标，更需要在出现问题的时候有报警信息通知到我们。
Kind是一个使用Docker容器“节点”运行本地Kubernetes集群的工具，可以用于本地开发或CI。它还提供了在Kubernetes集群中安装Falco并在本地使用它的简便方法。我们将使用Kind演示如何将Falco指标输出到Prometheus和Grafana。
Promtail 是 Loki 官方支持的日志采集端，在需要采集日志的节点上运行采集代理，再统一发送到 Loki 进行处理。除了使用 Promtail，社区还有很多采集日志的组件，比如 fluentd、fluent bit 等，都是比较优秀的。
Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发，是Google BorgMon监控系统的开源版本。
说明：Thanos是一组组件，组成一个高度可用的度量系统，具有无限的存储容量，无缝地添加到现有的Prometheus部署之上。Thanos利用Prometheus 2.0存储格式，在任何对象存储中高效地存储历史度量数据，同时保留快速查询延迟。此外，它还提供了一个跨所有Prometheus安装的全局查询视图，可以动态地合并来自Prometheus HA对的数据。项目具体目标是：度量的全局查询视图；度量的无限保留；组件的高可用性，包括Prometheus。Thanos由Cloud Native Computing Foundation（CNCF）托管。如果您是一家希望帮助塑造容器打包、动态调度和面向微服务的技术发展的公司，请考虑加入CNCF。有关谁参与以及Thanos扮演角色的详细信息，请阅读Thanos的建议书。
本次演示环境，我是在虚拟机上安装 Linux 系统来执行操作，以下是安装的软件及版本：
本文介绍如何去设计一个时序数据库，可以学习一下文章中提及的一些技术点。需要注意的是，本文编写的时间为2017年4月，因此文中需要改善的也是老版本的Prometheus存储存在的问题。
Prometheus的promql目录包含PromQL(Prometheus Query Language)的解析和执行代码:
在不断发展的软件开发世界中，可观察性使软件工程师能够实时洞察复杂的系统。OpenTelemetry 和 Prometheus 是著名的云原生计算基金会 (CNCF) 毕业项目，但用于监控和调试应用程序的可观察性工具不同。
题图来自 Prometheus TSDB (Part 1): The Head Block[1]
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
Kubernetes已经成为编排领域事实上的标准，同时Prometheus也成为基于Kubernetes平台之上、监控领域的标配。Prometheus能够收集业务metrics数据，Grafana界面展示，AlertManager告警，一站式的监控框架就此诞生。通过这一套框架可以在线监控服务运行状态，如果不正常，能够通过各种途径通知给相关人员；相关人员通过查看告警信息，通过日志分析出现问题具体原因。
用于收集和存储时间序列数据。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。 Prometheus Server 可以通过静态配置管理监控目标，也可以配合使用 Service Discovery 的方式动态管理监控目标，并从这些监控目标中获取数据。其次 Prometheus Server 需要对采集到的监控数据进行存储，Prometheus Server 本身就是一个时序数据库，将采集到的监控数据按照时间序列的方式存储在本地磁盘当中。最后Prometheus Server 对外提供了自定义的 PromQL 语言，实现对数据的查询以及分析。
磐基 PaaS 在去年 4 月起使用了当时 Prometheus 最新的 2.33.3 版本，到今年也一年多了，在此期间 Prometheus 已经升到 2.43.1 版本。其中在 2.39 版本对远程写部分做了一次重大优化和 bug 修复，刚好在我们的某个生产环境中使用到了该特性，特此记录下该次升级的过程。
在本指南中，我们将引导您了解如何将 Linkerd 安装到您的 Kubernetes 集群中。然后我们将部署一个示例应用程序来展示 Linkerd 的功能。
最近，在对公司容器云的日志方案进行设计的时候，发现主流的 ELK 或者 EFK 比较重，再加上现阶段对于 ES 复杂的搜索功能很多都用不上，最终选择了 Grafana 开源的 Loki 日志系统。下面我们来介绍下 Loki 的一些基本概念和架构。
其实，从整个版本的规划角度来看，Traefik Proxy 2.10 作为一个过渡版本，但同样丰富了不少内容：比如，提高了我们使用 Traefik Proxy 服务网格的能力，增强了 Prometheus 指标以及并简化了我们的 Nomad 配置等，具体可参考如下解析。
对于开发和运维人员来说, 监控大屏很棒, 让我们来做一个 Dashboard 吧！大家可能听说过一些 CLI 诊断工具， 比如 dotnet-counters，dotnet-dump 和 dotnet-trace, 那 dotnet-monitor 又是什么呢？简单理解就是把上面的几种诊断工具进行了包装, 并且暴露了 对应的 REST API, 让诊断变的更容易, 在去年, dotnet-monitor 还是一个实验性的诊断工具, 当时我也写了一篇文章介绍 dotnet-monitor,使用 dotnet-monitor 分析.NET 应用程序 , 而最近, .NET 团队宣布第一个 release 版本的 dotnet-monitor, 同时它也是 .NET 6 的内容, 也就是 dotnet-monitor 6.0.0 !
第4章 监控主机和容器 首先，我们将在每台主机上安装exporter，然后配置节点和Docker指标让Prometheus来抓取。基本主机资源监控 CPU 内存 磁盘 可用性 然后，我们利用收集的指标来构建一些聚合指标并保存为记录规则 最后，我们会简要介绍Grafana，并对收集的数据进行基本的可视化 回顾USE： 使用率（Utilization） 饱和度（Saturation） 错误（Error） USE方法可以概括为：针对每个资源，检查使用率、饱和度和错误。该方法对于监控那些受高使用率或饱和度的性能问题
ubuntu安装详见：Ubuntu16.04.5以lvm方式安装全记录 docker安装详见：Ubuntu16.04安装Docker docker-compose安装详见：Docker Compose实践
翻译自 How OpenTelemetry Works with Kubernetes 。
最近，在对公司容器云的日志方案进行设计的时候，发现主流的ELK或者EFK比较重，再加上现阶段对于ES复杂的搜索功能很多都用不上最终选择了Grafana开源的Loki日志系统，下面介绍下Loki的背景。
在我们之前的博客文章中，我们主要关注跟踪，这是0.14.0版本中的一个新特性。但是跟踪并不是我们在0.14.0中对监视功能进行的惟一改进。我们还对Prometheus的监控进行了一些重大改进。Strimzi几乎从一开始就支持Prometheus的Kafka指标。但是在0.14.0中，通过添加对Kafka导出器（Kafka Exporter ）的支持，我们做出了一些重大改进。Kafka导出器增加了Kafka代理中缺少的一些额外指标。在这篇博文中了解更多关于它们的信息。
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