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基于Prometheus监控

作者 金 戈沃趣科技技术专家传统监控系统面临的问题Prometheus的前身:BorgmonBorgmon介绍应用埋点服务发现指标采集与堆叠指标存储指标指标的查询规则计算Prometheus介绍架构监控部署服务端部署 指标存储Borgmon收集到了性能指标后,会把所有的存储在内存里,定时checkpoint到磁盘上,并且会周期性的打包到外部的系统TSDB。 架构Prometheus整体架构和Borgmon类似,组件如下,有些组件是可选的:Prometheus主服务器,用来收集和存储时间序列应用程序client代码短时jobs的push gateway 监控基于Prometheus指标采集,我们以MySQL为例,由于MySQL没有暴露采集性能指标的接口,我们可以单独启动一个mysql_exporter,通过mysql_exporter到MySQL 上抓去性能指标,并暴露出性能采集接口提供给Prometheus,另外我们可以启动node_exporter用于抓取主机的性能指标。

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Prometheus时序-报警的计算Prometheus时序-报警的计算

Prometheus时序-报警的计算在前面的文章中,笔者详细的阐述了Prometheus插入存储查询等过程。但作为一个监控神器,报警计算功能是必不可少的。 自然的Prometheus也提供了灵活强大的报警规则可以让我们自由去发挥。在本篇文章里,笔者就带读者去看下Prometheus内部是怎么处理报警规则的。 报警架构Prometheus只负责进行报警计算,而具体的报警触发则由AlertManager完成。 在本篇文章里,笔者并不会去设计alertManager,而是专注于Prometheus本身报警规则的计算逻辑。 100 for: 60s labels: severity: warning annotations: description: http request rate low这上面的规则即是http请求

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    Prometheus时序-的插入

    前言在之前的文章里,笔者详细的阐述了Prometheus时序在内存和磁盘中的存储结构。有了前面的铺垫,笔者就可以在本篇文章阐述下的插入过程。 监控的插入在这里,笔者并不会去讨论Promtheus向各个Endpoint抓取的过程。而是仅仅围绕着是如何插入Prometheus的过程做下阐述。 这样,查询就可见这些了,如下图所示: WAL由于Prometheus最近的是保存在内存里面的,未防止服务器宕机丢失。其在commit之前先写了日志WAL。 具体可见笔者之前的博客《Prometheus时序-磁盘中的存储结构》总结在这篇文章里,笔者详细描述了Prometheus的插入过程。 在下一篇文章里面,笔者会继续阐述Prometheus的查询过程。

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    Prometheus时序-的查询

    前言在之前的博客里,笔者详细阐述了Prometheus的插入过程。但我们最常见的打交道的是的查询。Prometheus提供了强大的Promql来满足我们千变万化的查询需求。 所以,Prometheus采取了距离指定时间戳之前最近的(Sample)。如下图所示: 当然,如果是距离当前时间戳1个小时的直观看来肯定不能纳入到我们的返回结果里面。 所以Prometheus通过一个指定的时间窗口来过滤(通过启动参--query.lookback-delta指定,默认5min)。 select获取对应的核心函就在querier.Select。 知道在哪些block里面,我们就可以着手进行计算VectorSelector的了。

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    Prometheus时序-报警的计算

    在前面的文章中,笔者详细的阐述了Prometheus插入存储查询等过程。但作为一个监控神器,报警计算功能是必不可少的。自然的Prometheus也提供了灵活强大的报警规则可以让我们自由去发挥。 在本篇文章里,笔者就带读者去看下Prometheus内部是怎么处理报警规则的。报警架构Prometheus只负责进行报警计算,而具体的报警触发则由AlertManager完成。 在本篇文章里,笔者并不会去设计alertManager,而是专注于Prometheus本身报警规则的计算逻辑。 100 for: 60s labels: severity: warning annotations: description: http request rate low这上面的规则即是http请求量 a.ActiveAt) >= r.holdDuration { 我们将报警置为需要发送 a.State = StateFiring a.FiredAt = ts } ...... }}上面代码逻辑如下图所示: 总结Prometheus

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    Prometheus时序-内存中的存储结构

    前言笔者最近担起了公司监控的重任,而当前监控最流行的即是Prometheus。按照笔者打破砂锅问到底的精神,自然要把这个开源组件源码搞明白才行。 今天,笔者就来介绍下Prometheus的存储结构。由于篇幅较长,所以笔者分为两篇,本篇主要是描述Prometheus监控在内存中的存储结构。下一篇,主要描述的是监控在磁盘中的存储结构。 而hash值是依labelSets的值而算出来。点的存储为了让Prometheus在内存和磁盘中保存更大的量,势必需要进行压缩。 *前缀的http_requests监控。为了这种正则,Prometheus还维护了一个标签所有可能的取值。 总结Prometheus作为当今最流行的时序,其中有非常多的值得我们借鉴的设计和机制。这一篇笔者主要描述了监控在内存中的存储结构。下一篇,将会阐述监控在磁盘中的存储结构,敬请期待!

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    Prometheus时序-磁盘中的存储结构

    前言之前的文章里,笔者详细描述了监控Prometheus内存中的结构。而其在磁盘中的存储结构,也是非常有意思的,关于这部分内容,将在本篇文章进行阐述。 000001 |-000002 ..... |-000021 |-index |-meta.json |-tombstones |-wal |-chunks_headBlock一个Block就是一个独立的小型 包括标签索引符号表等等。Block的实质就是将一段时间里的内存组织成文件形式保存下来。 笔者就通过一次的寻址来探究Prometheus的磁盘索引结构。 它设计成一条LabelIndex可以表示(多个标签组合)的所有。不过在Prometheus代码中只会采用存储一个标签对应所有值的形式。

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    ​修改prometheus实现存储报警规则和收集目标

    prometheus本身报警规则及服务发现策略基于文件配置很不方便,对于非K8S服务监控经常需要操作配置文件,不利于管理系统平台化建设。 从而实现报警及监控目标的配置UI化.MySQL配置使用以下环境变量定义MySQL元信息MYSQL_HOST #主机名ipMYSQL_PORT #端口MYSQL_USER #用户名MYSQL_PWD #密码MYSQL_DB #名因为使用 arules { rules:=make( groups=NewGroup(k,rule.yaml,interval, rules,shouldRestore,m.opts) }job及targer代码从获取信息生成

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    从Zabbix到Prometheus,同程艺龙监控系统的实践

    虽然目前开源的监控系统还是有不少的,但是最终评估下来,还是选择了更轻量化的Prometheus,能够快速满足我们监控的需求。 2、高性能监控以时间为维度统计情况较多,时序更适用于监控的存储,按时间索引性能更高,百万监控指标,每秒处理十万的点。 下面就将近我们是如何基于Prometheus来打造监控系统的。2、我们的监控系统架构简介其实我们在16年底开始使用到现在,中间也经历过几次架构演进。 这个步骤主要是实现了SQL指纹提取、分片名重写为逻辑名的操作。写入ES以后就可以用Kibana去查询。? 对接到面向开发的一站式平台,业务开发的同学可以查询自己有权限的,同时我们也集成了小米开源的SOAR,可以用这个工具来查看SQL的优化建议。??

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    基于Prometheus+Grafana监控SQL Server

    墨墨导读:本文整理了基于Prometheus+Grafana监控SQL Server的全过程,分享至此,希望对大家有帮助。 exporterdocker run -e SERVER=172.17.0.1 -e USERNAME=SA -e PASSWORD=qkD4x3yy -e DEBUG=app -p 4000:4000 --name prometheus-mssql-exporter 127.0.0.1:5000prometheus-mssql-exporter访问地址http:服务器ip:4000metrics 关联Prometheus配置一下prometheus.yml文件 效果图如下

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    Prometheus 高可用方案

    Prometheus 主机中,既然是从其它 Prometheus 主机汇总而来,那么量会很大,难以长久储存在主机本地,所以我们需要使用 Prometheus 的远程读写的功能,来远程保存至第三方 而这个用于汇总的 Prometheus 主机,我们也使用主备两台主机做高可用处理,不过与第三方之间需要用一个 adapter 工具,来做主备传输切换。如下图所示。 Prometheus 主机的发往第三方存储。  也就是说,这两台 Prometheus 主机都是会实时接收其它相同 Prometheus 主机的,然后只有其中一方的会被标识为 leader 的 adapter 发送到第三方存储中。 而主备切换的工具 keepalive 和 Prometheus-postgresql-adpter,以及远程 PostgreSQL+TimescaleDB,这些都可以替换成 Nginx proxy

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    使用 Prometheus + Grafana 打造 TiDB 监控整合方案

    拆分的目标:Prometheus 水平扩展,集中存储远程 集中存储方案:使用 prometheus-postgresql-adapter + TimescaleDB 进行存储 集中存储有什么问题 现行的 TiDB 监控框架概述 Prometheus 在 TiDB 中的应用 Prometheus 是一个拥有多维度模型的、灵活的查询语句的时序。 只当做一个 adapter,不进行存储,采集后的直接汇总到中 - Prometheus 本身就是一个时序,可以使用其他的替代,如 InfluxDB(开源版本不支持高可用)或者 TimescaleDB 将 Prometheus集中存储 Prometheus + Grafana 这一套监控系统,本质上和仓的模式非常类似,都是 + 报表展示的模式。 我们有两种方案将 metric 导入到中: 直接通过程序将 metirc 抽取到中; 通过 Prometheus 和相关的 adapter 将抽取到中:增加了一层中间件,组件多,但工作量少

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    Nginx+Grafana+Prometheus+Jmeter搭建可视化测试监控平台 (包括InfluxDB)

    指标导出到Prometheus(InfluxDB). 如果想要将可视化,那就需要在Grafana中配置源。这个插件的主要目的是将结果导出到(Prometheus)。 What is InfluxDBInfluxDB是一个用于存储和分析时间序列的开源。 What is GrafanaGrafana是大多 的开源分析和监控解决方案What is JMeter-Prometheus Plugin它是一个开源项目,该插件的工作是将JMeter运行的后的指标导出到 你需要在运行JMeter的任何地方安装JMeter-Prometheus插件,并将流简化到集中的Prometheus中,这将帮助你监视运行时指标。

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    初识 prometheus

    发送,然后有pushgateway向prometheus发送prometheus和其他监控的对比prometheus相对于其他软件的优势1,易于管理prometheus核心部分只有一个单独的用golang编写的二进制文件,不存在任何的第三方依赖(,缓存等) 3,强大的模型所有采集的监控均以指标(metric)的形式保存在内置的时间序列当中(TSDB)。所有的样本除来基本的指标名称以外,还包含一组用于描述该样本特征的标签。 prometheus vs InfluxDBInfluxDB 是一个开源的时序,主要用于存储,如果想搭建监控告警系统, 需要依赖其他系统。 InfluxDB 在存储水平扩展以及高可用方面做的更好, 毕竟核心是

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    grafana&prometheus生产级容器化监控-3:监控mysql

    生产级容器化监控-1:生产级容器化(2).前置准备容器化mysql实例,可以使用:https:github.comhepyuk8s-app-configtreemasteryamlmin-cluster-allinonemysql-min 同时,这样也可以设置不同的保存时间,比如对于mq来说,我希望保留更长时间的。 (4).使用mysqld-exporter监控mysql实例1.镜像选择使用percona公司的mysqld-exporter组件监控Mysql实例:https:github.comprometheusmysqld_exporter source_labels: action: keep regex: mysql;monitor2.datasource.yml相对路径:grafanaprovisioningdatasources将 prometheus-storage-mysql放到grafana的列表中: - name: prometheus-storage-mysql type: prometheus access: proxy

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    grafana&prometheus生产级容器化监控-1:生产级容器化

    (1).grafanaprometheus简单回顾prometheus是时序,相比传统更适合存储监控类;是一套开源的系统监控报警框架。 Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具,可以通过将采集的查询然后可视化的展示,并及时通知,支持多种源:Graphite,InfluxDB,OpenTSDB,Prometheus, 一般都使用prometheus作为其源。 exporter-rocketmq拉取监控,exporter-rocketmq收到请求后,再从rocketmq集群获取监控,分析处理后聚合成metircs的格式返回给prometheus存储。 这个目录下只有一个文件datasource.yml,定义grafana获取查询源,可以定义多个源,不同的图表dashboard可以使用不同的源。

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    grafana&prometheus生产级容器化监控-3:监控mysql

    生产级容器化监控-1:生产级容器化(2).前置准备容器化mysql实例,可以使用:https:github.comhepyuk8s-app-configtreemasteryamlmin-cluster-allinonemysql-min 同时,这样也可以设置不同的保存时间,比如对于mq来说,我希望保留更长时间的。 (4).使用mysqld-exporter监控mysql实例1.镜像选择使用percona公司的mysqld-exporter组件监控Mysql实例:https:github.comprometheusmysqld_exporter source_labels: action: keep regex: mysql;monitor2.datasource.yml相对路径:grafanaprovisioningdatasources将 prometheus-storage-mysql放到grafana的列表中: - name: prometheus-storage-mysql type: prometheus access: proxy

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    Prometheus HA详解

    ,高可用优点不会因为集群中某个节点down而导致Prometheus不可用,可以让算力下沉; 缺点是A-Prometheus和B-Prometheus这两个实例会定时去scrape,并且存储在各本地 ,这样导致会存储两份;? 联邦在多个中心部署Prometheus需要将多中心合在一起管理,使用联邦模式非常合适,如果担心单点,可以在联邦的基础上再扩展高可用; 优点集中式管理,报警,不需要为每个Prometheus 实例管理,如有些敏感节点报警要求高可以在Prometheus节点上加报警信息,可以按功能环境划分启动多个Prometheus采集实例; 缺点集中化,网络可能会延时,单点等问题;? 终级解决方案Prometheus 是支持远程读写TSDB,请看官方网站支持哪些的读写,因为有些只支持写而不支持读,你内网搭建TSDB集群,你所有启动的Prometheus实例都把写入到远程

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    prometheus的介绍及安装

    Prometheus 是什么?Prometheus是一套开源的监控&报警&时间序列的组合,起始是由SoundCloud公司开发的。 非常高效的存储平均一个采样占 ~3.5 bytes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。prometheus的架构? 对照图中的每一部分进行介绍:prometheus server主要负责的采集和存储,提供PromQL查询语言支持Retrieval:采样模块,prometheus的服务器在哪里拉取,检索拉取到的分发给 promethes与exporters直接进行通信的,这时候我们可以使用pushgateway由客户端主动push到pushgateway,在由prometheus拉取。 很多时候我们需要自定义一些组件来采集proDash使用rails开发的dashboard,用于可视化指标exporters支持其他源的指标导入到prometheus,支持,硬件,消息中间件

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    Prometheus监控实战》第2章 Prometheus简介

    时间序列通常由应用程序本身通过客户端或称为exporter(导出器)的代理来作为HTTP端点暴露Prometheus还有一个推送网关(push gateway),可用于接收少量——例如,来自无法拉取的目标 此外,Prometheus也支持其他仪表板----2.3 Prometheus模型Prometheus收集时间序列。为了处理这些,它使用一个多维时间序列模型。 默认情况下,它在其中保留15天的时间序列。 服务器的HTTP API,从而访问中的所有只有受信任的用户才能访问Prometheus命令行、配置文件、规则文件和运行时配置从Prometheus 2.0开始,默认情况下某些HTTP API的管理功能被禁用 核心exporter支持常见工具,如Web服务器、等。

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