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本文主要从架构分析到落地实践，详细介绍Prometheus原理和使用等等，最后通过企业案例，分享实践经验和注意事项，希望对您的学习有所帮助。
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Prometheus已经被广泛应用于数据中心监控，尤其是和Kubernetes结合的容器监控。本文主要从架构分析到落地实践，详细介绍Prometheus原理和使用。对比Prometheus与其他监控工具（Zabbix、Open-Falcon）的特点与使用场景。然后介绍Prometheus与Kubernetes集成，主要从监控和自动伸缩两个方面。最后通过企业案例，分享实践经验和注意事项。
Kubernetes从2014年开源以来，迅速成为容器管理的领头羊，它是Google Borg系统的开源实现。和Kubernetes一起火起来的还有另一个开源项目Prometheus，它是Google
BorgMon的开源实现。
2016年，由Google发起的Linux基金会旗下的原生云基金会（Cloud Native Computing
Foundation）将Prometheus纳入其第二大开源项目。Prometheus在开源社区也十分活跃，在GitHub上拥有两万多Star，并且系统每隔一两周就会有一个小版本的更新。
Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库。从字面上理解，Prometheus由两个部分组成，一个是监控报警系统，另一个是自带的时序数据库（TSDB）。
上图是Prometheus整体架构图，左侧是各种符合Prometheus数据格式的exporter，除此之外为了支持推动数据类型的Agent，可以通过Pushgateway组件，将Push转化为Pull。Prometheus甚至可以从其它的Prometheus获取数据，组建联邦集群。Prometheus的基本原理是通过HTTP周期性抓取被监控组件的状态，任意组件只要提供对应的HTTP接口并且符合Prometheus定义的数据格式，就可以接入Prometheus监控。
上侧是服务发现，Prometheus支持监控对象的自动发现机制，从而可以动态获取监控对象。
图片中间是Prometheus Server，Retrieval模块定时拉取数据，并通过Storage模块保存数据。PromQL为Prometheus提供的查询语法，PromQL模块通过解析语法树，调用Storage模块查询接口获取监控数据。图片右侧是告警和页面展现，Prometheus将告警推送到alertmanger，然后通过alertmanger对告警进行处理并执行相应动作。数据展现除了Prometheus自带的WebUI，还可以通过Grafana等组件查询Prometheus监控数据。
在Prometheus之前市面已经出现了很多的监控系统，如Zabbix、Open-Falcon等。那么Prometheus和这些监控系统有啥异同呢？我们先简单回顾一下这些监控系统。
Zabbix是由Alexei Vladishev开源的分布式监控系统，支持多种采集方式和采集客户端，同时支持SNMP、IPMI、JMX、Telnet、SSH等多种协议，它将采集到的数据存放到数据库中，然后对其进行分析整理，如果符合告警规则，则触发相应的告警。
Zabbix核心组件主要是Agent和Server，其中Agent主要负责采集数据并通过主动或者被动的方式采集数据发送到Server/Proxy，除此之外，为了扩展监控项，Agent还支持执行自定义脚本。Server主要负责接收Agent发送的监控信息，并进行汇总存储，触发告警等。
为了便于快速高效的配置Zabbix监控项，Zabbix提供了模板机制，从而实现批量配置的目的。
Zabbix Server将收集的监控数据存储到Zabbix Database中。Zabbix Database支持常用的关系型数据库，例如MySQL、PostgreSQL、Oracle等，默认MySQL。Zabbix
Web页面（PHP编写）负责数据查询。Zabbix由于使用了关系型数据存储时序数据，所以在监控大规模集群时常常在数据存储方面捉襟见肘。为此Zabbix
4.2版本后也开始支持时序数据存储，不过目前还不成熟。
Open-Falcon是小米开源的企业级监控工具，用Go语言开发而成，包括小米、滴滴、美团等在内的互联网公司都在使用它，是一款灵活、可扩展并且高性能的监控方案，主要组件包括了：
Falcon-agent：用Go语言开发的Daemon程序，运行在每台Linux服务器上，用于采集主机上的各种指标数据，主要包括CPU、内存、磁盘、文件系统、内核参数、Socket连接等，目前已经支持200多项监控指标。并且，Agent支持用户自定义的监控脚本。
Hearthbeat server：简称HBS心跳服务，每个Agent都会周期性地通过RPC方式将自己的状态上报给HBS，主要包括主机名、主机IP、Agent版本和插件版本，Agent还会从HBS获取自己需要执行的采集任务和自定义插件。
Transfer：负责接收Agent发送的监控数据，并对数据进行整理，在过滤后通过一致性Hash算法发送到Judge或者Graph。
Graph：RRD数据上报、归档、存储的组件。Graph在收到数据以后，会以RRDtool的数据归档方式来存储，同时提供RPC方式的监控查询接口。
Judge：告警模块，Transfer转发到Judge的数据会触发用户设定的告警规则，如果满足，则会触发邮件、微信或者回调接口。这里为了避免重复告警引入了Redis暂存告警，从而完成告警的合并和抑制。
Dashboard：面向用户的监控数据查询和告警配置界面。
下表通过多维度展现了他们的各自的优缺点：
从开发语言上看，为了应对高并发和快速迭代的需求，监控系统的开发语言已经慢慢从C语言转移到Go。不得不说，Go凭借简洁的语法和优雅的并发，在Java占据业务开发，C占领底层开发的情况下，准确定位中间件开发需求，在当前开源中间件产品中被广泛应用。
从系统成熟度上看，Zabbix是老牌的监控系统：Zabbix是在1998年出现的，系统功能比较稳定，成熟度较高。而Prometheus和Open-Falcon都是最近几年才诞生的，虽然功能还在不断迭代更新，但站在巨人的肩膀之上，在架构设计上借鉴了很多老牌监控系统的经验。
从系统扩展性方面看，Zabbix和Open-Falcon都可以自定义各种监控脚本，并且Zabbix不仅可以做到主动推送，还可以做到被动拉取，Prometheus则定义了一套监控数据规范，并通过各种exporter扩展系统采集能力。
从数据存储方面来看，Zabbix采用关系数据库保存，这极大限制了Zabbix采集的性能，Open-Falcon采用RDD数据存储，并且可以对接到OpenTSDB，而Prometheus自研一套高性能的时序数据库，在V3版本可以达到每秒千万级别的数据存储，通过对接第三方时序数据库扩展历史数据的存储。
从配置和维护的复杂度上看，Prometheus只有一个核心server组件，一条命令便可以启动，相比而言，其他系统配置相对麻烦，尤其是Open-Falcon。
从社区活跃度上看，目前Zabbix社区活跃度比较低，Open-Falcon虽然也比较活跃，但基本都是国内的公司参与，Prometheus在这方面占据绝对优势，社区活跃度最高，并且受到CNCF的支持，后期的发展值得期待。
从容器支持角度看，由于Zabbix出现得比较早，当时容器还没有诞生，自然对容器的支持也比较差。Open-Falcon虽然提供了容器的监控，但支持力度有限。Prometheus的动态发现机制，不仅可以支持Swarm原生集群，还支持Kubernetes容器集群的监控，是目前容器监控最好解决方案。Zabbix在传统监控系统中，尤其是在服务器相关监控方面，占据绝对优势。伴随着容器的发展，Prometheus开始成为主导及容器监控方面的标配，并且在未来可见的时间内被广泛应用。总体来说，对比各种监控系统的优劣，Prometheus可以说是目前监控领域最锋利的“瑞士军刀”了。
标格式分为两个部分：一份是指标名称，另一个是指标标签。标签可体现指标的维度特征，用于过滤和聚合。它通过标签名（label
name）和标签值（label value）这种键值对的形式，形成多种维度。例如，对于指标http_request_total，可以有{status="200",
method="POST"}和{status="200",
method="GET"}这两个标签。在需要分别获取GET和POST返回200的请求时，可分别使用上述两种指标；在需要获取所有返回200的请求时，可以通过http_request_total{status="200"}完成数据的聚合，非常便捷和通用。
指标类型有四种：
Counter（计数器）：计数统计，累计多长或者累计多少次等。它的特点是只增不减，譬如HTTP访问总量。
Gauge（仪表盘）：数据是一个瞬时值，如果当前内存用量，它随着时间变化忽高忽低。如果需要了解某个时间段内请求的响应时间，通常做法是使用平均响应时间，但这样做无法体现数据的长尾效应。例如，一个HTTP服务器的正常响应时间是30ms，但有很少几次请求耗时3s，通过平均响应时间很难甄别长尾效应。
Histogram（直方图）：服务端分位，不同区间内样本的个数，譬如班级成绩，低于60分的9个，低于70分的10个，低于80分的50个。
Summary（摘要）：客户端分位，直接在客户端通过分位情况，还是用班级成绩举例：0.8分位的是，80分，0.9分为85分，0.99分为的是98分。
Prometheus通过HTTP接口的方式从各种客户端获取数据，这些客户端必须符合Prometheus监控数据格式，通常有两种方式，一种是侵入式埋点监控，通过在客户端集成，如果Kubernetes
API直接通过引入Prometheus go client，提供/metrics接口查询kubernetes
API各种指标；另一种是通过exporter方式，在外部将原来各种中间件的监控支持转化为Prometheus的监控数据格式，如redis
exporter将Reids指标转化为Prometheus能够识别的HTTP请求。
HTTP返回Header和Body如上图所示，指标前面两行#是注释，标识指标的含义和类型。指标和指标的值通过空格分割，开发者通常不需要自己拼接这种个数的数据，
Prometheus提供了各种语言的SDK支持。
Prometheus并没有采用json的数据格式，而是采用text/plain纯文本的方式，这是它的特殊之处。
Prometheus为了支持各种中间件以及第三方的监控提供了exporter，大家可以把它理解成监控适配器，将不同指标类型和格式的数据统一转化为Prometheus能够识别的指标类型。
譬如Node exporter主要通过读取Linux的/proc以及/sys目录下的系统文件获取操作系统运行状态，reids
exporter通过Reids命令行获取指标，mysql exporter通过读取数据库监控表获取MySQL的性能数据。他们将这些异构的数据转化为标准的Prometheus格式，并提供HTTP查询接口。
Prometheus提供了两种数据持久化方式：一种是本地存储，通过Prometheus自带的TSDB（时序数据库），将数据保存到本地磁盘，为了性能考虑，建议使用SSD。但本地存储的容量毕竟有限，建议不要保存超过一个月的数据。Prometheus本地存储经过多年改进，自Prometheus
2.0后提供的V3版本TSDB性能已经非常高，可以支持单机每秒1000w个指标的收集。
Prometheus本地数据存储能力一直为大家诟病，但Prometheus本地存储设计的初衷就是为了监控数据的查询，Facebook发现85％的查询是针对26小时内的数据。所以Prometheus本地时序数据库的设计更多考虑的是高性能而非分布式大容量。
另一种是远端存储，适用于大量历史监控数据的存储和查询。通过中间层的适配器的转化，Prometheus将数据保存到远端存储。适配器实现Prometheus存储的remote
write和remote read接口，并把数据转化为远端存储支持的数据格式。目前，远端存储主要包括OpenTSDB、InfluxDB、Elasticsearch、M3DB等，其中M3DB是目前非常受欢迎的后端存储。
Prometheus数据展现除了自带的WebUI还可以通过Grafana，他们本质上都是通过HTTP
+ PromQL的方式查询Prometheus数据。和关系型数据库的SQL类似，Prometheus也内置了数据查询语言PromQL，它提供对时间序列数据丰富的查询，聚合以及逻辑运算的能力。
数据运算包括了：
+（加法）
-（减法）
*（乘法）
/（除法）
%（求余）
^（幂运算）
聚合包括了：
sum（求和）
min（最小值）
max（最大值）
avg（平均值）
stddev（标准差）
stdvar（标准差异）
count（计数）
count_values（对value进行计数）
bottomk（后n条）
topk（前n条）
quantile（分布统计）
如果需要获取某个时刻的数据可以通过curl 'http://Prometheus地址:9090/api/v1/query?query=up&time=xx'查询监控数据，其中query参数就是一个PromQL表达式。除此之外，还支持范围查询query_range，需要额外添加下面的参数：start（起始时间）、end（结束时间）、step=（查询步长）。
当接收到请求参数后，通过PromQL引擎解析PromQL，确定查询的数据序列和时间范围，通过tsdb接口获取对应数据块（chunks），最后根据聚合函数处理监控数据并返回。
如果监控数据达到告警阈值Prometheus Server会通过HTTP将告警发送到告警模块alertmanger。Prometheus告警配置也是通过yaml文件，核心是上面的expr表达式（告警规则）和查询一样也是一个PromQL表达式。for代表持续时间，如果在for时间内持续触发Prometheus才发出告警。
告警组件alertmanger地址是在Prometheus的配置文件中指定，告警经过alertmanger去重、抑制等操作，最后执行告警动作，目前支持邮件、slack、微信和webhook，如果是对接钉钉，便可以通过webhook方式触发钉钉的客户端发送告警。
为了扩展单个Prometheus的采集能力和存储能力，Prometheus引入了“联邦”的概念。多个Prometheus节点组成两层联邦结构，如图所示，上面一层是联邦节点，负责定时从下面的Prometheus节点获取数据并汇总，部署多个联邦节点是为了实现高可用以及数据汇聚存储。下层的Prometheus节点又分别负责不同区域的数据采集，在多机房的事件部署中，下层的每个Prometheus节点可以被部署到单独的一个机房，充当代理。
Improbable开源的Thanos提供了Prometheus集群化能力，感兴趣的朋友可以深入了解一下。
Prometheus的流行和Kubernetes密不可分，下面将介绍如何通过Prometheus监控Kubernetes集群。首先介绍Prometheus的自动发现机制。
Prometheus有两种方式配置监控对象，一种是通过静态文件配置，另一种是动态发现机制。
目前动态发现目前已经支持Kubernetes、etcd、Consul等多种服务，动态发现可以减少运维人员手动配置，在容器运行环境中尤为重要，容器集群通常在几千甚至几万的规模，如果每个容器都需要单独配置监控项不仅需要大量工作量，而且容器经常变动，后续维护更是异常麻烦。针对Kubernetes环境的动态发现，Prometheus通过Watch
Kubernetes API动态获取当前集群所有主机、容器以及服务的变化情况。
通过自动发现机制，Prometheus可以动态获取Node和Pod的变化，将Node exporter和cAdvisor加入监控。针对容器常用的监控指标包括：
CPU利用率：
rate(container_cpu_usage_seconds_total{
container_name="xxx", pod_name="xxx"
}[5m]
) |
内存用量（使用内存减去缓存）：
container_memory_usage_bytes{
container_name="xxx", pod_name="xxx"
}
-
container_memory_cache{
container_name="xxx", pod_name="xxx"
} |
网络发送速率：
rate(container_network_transmit_bytes_total{
pod_name="xxxx"
}[5m]
) |
网络接收速率：
rate(container_network_receive_bytes_total{
pod_name="xxxx"
}[5m]
) |
和其他的Kubernetes的Operator类似，Prometheus Operator通过定义下面四种Kubernetes的CRD资源，从而实现通过操作Kubernetes资源去管理Prometheus的监控和告警的目标。
Prometheus：Prometheus Deployment定义
ServiceMonitor：Prometheus监控对象的定义
PrometheusRule：告警规则
Alertmanager：Alertmanager Deployment定义
HPA是Kubernetes提供的水平伸缩服务，原生支持基于CPU利用率的扩缩容。如果用户希望根据自定义指标（如QPS）扩容，可以借助Kubernetes的custom
metrics API。
Kubernetes资源扩展通常由两种方式，一种是通过上面Operator使用的CRD，另一种是通过Aggregated
API Server（未来可能会被Kubebuilder代替）。custom-metrics-apiserver便是通过Aggregated
API扩展Kubernetes的custom metric接口。
HPA查询自定义监控数据的请求通过kube-apiserver代理到custom-metrics-apiserver，并通过prometheus-adapter转化为对Prometheus数据查询，从而实现自定义指标的扩缩容。
平台主要功能包括了服务管理（灰度发布、自动伸缩、多集群部署等）、镜像管理、监控告警、CICD、Nginx管理、Ceph存储等多个功能。其中监控和告警和自动伸缩都是基于Prometheus构建。
Prometheus采集的数据包括了主机性能监控、容器性能监控、Nginx访问流量、Kubernetes状态以及平台各个组件的性能指标。目前Prometheus本地数据指保留一个月，历史数据保存到M3DB中。
Prometheus一方面为页面提供性能指标查询，如nginx qps、容器CPU利用率，另一方便提供基于这些指标的性能告警，告警发送至alertmanger中，并通过alertmanger的webhook触发ipaas执行后续的告警处理（短信和邮件）。
为了支持容器的多指标、多集群自动伸缩，平台开发一套自动伸缩模块，通过cluster-mgr定时获取Prometheus监控指标，并模仿Kubernetes的HPA计算出目标的容器副本数，最后通过调用ipaas扩容多个集群的容器副本。
最后我个人想表达，Prometheus也并非银弹。
首先，Prometheus只针对性能和可用性监控，并不具备日志监控等功能，并不能通过Prometheus解决所有监控问题。
其次，Prometheus认为只有最近的监控数据才有查询的需要，所有Prometheus本地存储的设计初衷只是保持短期（一个月）的数据，并非针对大量的历史数据的存储。如果需要报表之类的历史数据，则建议使用Prometheus的远端存储如OpenTSDB、M3DB等。
Prometheus还有一个小瑕疵是没有定义单位，这里需要使用者自己去区分或者事先定义好所有监控数据单位，避免数据缺少单位问题。
Q&A
Q：现在有高可用方案吗？
A：Prometheus的联邦或者Improbable开源的Thanos都是高可用方案。
Q：Promethues占用内存很好，我们的环境下45w指标大概要占用8G左右的内存，经常出现Prometheus容器OOM，请问有什么办法可以优化内存占用吗？
A：数据指标如果确实比较大，可以考虑Prometheus的hash采集，分摊压力。在生产过程中很多指标都是可以省去的，譬如Kubernetes中的Sandbox容器的指标。
Q：Prometheus的push方式（push推送给pushgateway）和pull正常的方式方式的性能比较，谁更好呢？
A：pushgateway本身作为数据转发的代理，本身性能损耗很少。建议直接提供prometheus的pull支持。
Q：针对于一些公司自有业务的进程数据监控是依赖于自研的go-clent上报吗？还是说一些三方的client？
A：如果可以二次开发建议直接在代码里面加入Prometheus采集的支持，处理Go以外还有Java、Python的SDK支持。如果不能二次开发也可以在外部通过exporter方式。
Q：如果有多个副本CPU利用率，还是用container_name来算就有问题了吧？另外问一下，不同版本的Pod（比如发版之后）怎么比较其CPU利用率？另外Histogram的metrics有分析过吗？查询一个月的数据应该蛮有压力的吧还是做了优化，是否有必要？
A：多副本需要group。不同版本数据都在Prometheus存储，可以通过容器名称汇聚查询出来，一个月数据step可以调整的大一些。目前看一个月内的查询基本控制在2s以内。发版之后Pod
name名字是不一样的，一种方式是通过保持container name，另外一种方式是通过前缀，正则匹配，我用的后者，不过会出现很多空线条，因为前面版本不存在这个Pod
name标签的metrics，这个和多副本的container_name也算是有点冲突。metric名称应该是固定的，用正则匹配，不会有问题的，历史都会查出来，另外我发现histogram的metrics超过7天之后就没有什么参考价值了
所以对于查询一个月感觉意义不大，比如prometheus_http_request_duration_seconds，metrics还是重在实时性。
Q：时序数据库跟传统数据库的优势在哪？应该如何进行选型？
A：时序数据是保存随时间变化的量，查询也是时间维度，从而实现高压缩比。关系型数据优势在于数据管理。
Q：比如要做每日用户登录数统计，具体应该怎么做？需要哪些流程和步骤？
A：需要程序里面集成SDK，并提供查询累计登录用户的http接口，并在Prometheus配置这个target。 |
