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本文主要介绍Prometheus，从他的来源，架构以及一个具体的例子等方面来说明，以及沃趣围绕Prometheus做了哪些工作。
本文来自于CSDN，由火龙果软件Alice编辑、推荐。 |
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Prometheus是SoundCloud公司开源的监控系统，同时也是继Kubernetes之后，第二个加入CNCF的项目。Prometheus是一个优秀的监控系统，沃趣围绕着Prometheus先后开发了多个组件，包括基础告警组件，服务发现组件、各种采集的Exporters等，这些组件结合Prometheus支撑了沃趣大部分的监控业务。本文主要介绍Prometheus，从他的来源，架构以及一个具体的例子等方面来说明，以及沃趣围绕Prometheus做了哪些工作。
起源
SoundCloud公司的之前的应用架构是巨石架构，也就是所有的功能放在一个大的模块里，各个功能之间没有明显的界线。巨石架构的应用主要存在两方面的问题，一方面在于很难对其进行水平扩展，只能垂直扩展，但是单台机器的能力毕竟是有限的；另外一方面在于各个功能耦合在一块，新增一个功能需要在已有的技术栈上进行开发，并且要确保不会对已有的功能造成影响。于是他们转向了微服务架构，将原有的功能拆分成了几百个独立的服务，整个系统运行上千个实例。迁移到微服务架构给监控带来一定的挑战，现在不仅需要知道某个组件的运行的情况，还要知道服务的整体运行情况。他们当时的监控方案是：StatsD
+ Graphite + Nagios，StatsD结合Graphite构建监控图表，各个服务将样本数据推送给StatsD，StatsD将推送来的样本数据聚合在一起，定时地推送给Graphite，Graphite将样本数据保存在时序数据库中，用户根据Graphite提供的API，结合自身监控的需求，构建监控图表，通过图表分析服务的指标（例如，延迟，每秒的请求数，每秒的错误数等）。
那么这样一种方案能满足微服务架构对监控的要求么？什么要求呢：既能知道服务整体的运行情况，也能够保持足够的粒度，知道某个组件的运行情况。答案是很难，为什么呢？例如，我们要统计api-server服务响应POST
/tracks请求错误的数量，指标的名称为api-server.tracks.post.500，这个指标可以通过http状态码来测量，服务响应的状态码为500就是错误的。Graphite指标名称的结构是一种层次结构，api-server指定服务的名称，tracks指定服务的handler，post指定请求的方法，500指定请求响应的状态码，api-server服务实例将该指标推送给StatsD，StatsD聚合各个实例推送来的指标，然后定时推送给Graphite。查询api-server.tracks.post.500指标，我们能获得服务错误的响应数，但是，如果我们的api-server服务跑了多个实例，想知道某个实例错误的响应数，该怎么查询呢？问题出在使用这样一种架构，往往会将各个服务实例发送来的指标聚合到一块，聚合到一起之后，实例维度的信息就丢失掉了，也就无法统计某个具体实例的指标信息。
StatsD与Graphite的组合用来构建监控图表，告警是另外一个系统-Nagios-来做的，这个系统运行检测脚本，判断主机或服务运行的是否正常，如果不正常，发送告警。Nagios最大的问题在于告警是面向主机的，每个告警的检查项都是围绕着主机的，在分布式系统的环境底下，主机down掉是正常的场景，服务本身的设计也是可以容忍节点down掉的，但是，这种场景下Nagios依然会触发告警。
对比Prometheus，你会发现这两个系统非常相似。实际上，Prometheus深受Borgmon系统的影响，并且当时参与构建Google监控系统的员工加入了SoundCloud公司。总之，种种因素的结合，促使了Prometheus系统的诞生。
Prometheus的解决方案
那么，Prometheus是如何解决上面这些问题的？之前的方案中，告警与图表的构建依赖于两个不同的系统，Prometheus采取了一种新的模型，将采集时序数据作为整个系统的核心，无论是告警还是构建监控图表，都是通过操纵时序数据来实现的。Prometheus通过指标的名称以及label（key/value)的组合来识别时序数据，每个label代表一个维度，可以增加或者减少label来控制所选择的时序数据，前面提到，微服务架构底下对监控的要求：既能知道服务整体的运行情况，也能够保持足够的粒度，知道某个组件的运行情况。借助于这种多维度的数据模型可以很轻松的实现这个目标，还是拿之前那个统计http错误响应的例子来说明，我们这里假设api_server服务有三个运行的实例，Prometheus采集到如下格式的样本数据（其中intance
label是Prometheus自动添加上去的）：
api_server_http_requests_total{method="POST",
handler="/tracks",status="500",instance="sample1"}
-> 34
api_server_http_requests_total{method="POST",
handler="/tracks",status="500",instance="sample2"}
-> 28
api_server_http_requests_total{method="POST",
handler="/tracks",status="500",instance="sample3"}
-> 31 |
如果我们只关心特定实例的错误数，只需添加instance label即可，例如我们想要查看实例名称为sample1的错误的请求数，那么我就可以用apiserverhttprequeststotal
{ method="POST",handler="/tracks"
, status="500",instance="sample1"
} 这个表达式来选择时序数据，选择的数据如下：
api_server_http_requests_total{method="POST",
handler="/tracks",status="500",instance="sample1"}
-> 34 |
如果我们关心整个服务的错误数，只需忽略instance label去除，然后将结果聚合到一块，即可，例如
sum without(instance) ( apiserverhttprequeststotal
{method = "POST", handler =" /tracks",status="500"
}) 计算得到的时序数据为：
api_server_http_requests_total{method="POST",
handler="/tracks",status="500"}
-> 93 |
告警是通过操纵时序数据而不是运行一个自定义的脚本来实现的，因此，只要能够采集到服务或主机暴露出的指标数据，那么就可以告警。
架构
我们再来简单的分析一下Prometheus的架构，看一下各个组件的功能，以及这些组件之间是如何交互的。
Prometheus Server是整个系统的核心，它定时地从监控目标（Exporters）暴露的API中拉取指标，然后将这些数据保存到时序数据库中，如果是监控目标是动态的，可以借助服务发现的机制动态地添加这些监控目标，另外它还会暴露执行PromQL（用来操纵时序数据的语言）的API，其他组件，例如Prometheus
Web，Grafana可以通过这个API查询对应的时序数据。Prometheus Server会定时地执行告警规则，告警规则是PromQL表达式，表达式的值是true或false，如果是true，就将产生的告警数据推送给alertmanger。告警通知的聚合、分组、发送、禁用、恢复等功能，并不是Prometheus
Server来做的，而是Alertmanager来做的，Prometheus Server只是将触发的告警数据推送给Alertmanager，然后Alertmanger根据配置将告警聚合到一块，发送给对应的接收人。
如果我们想要监控定时任务，想要instrument任务的执行时间，任务执行成功还是失败，那么如何将这些指标暴露给Prometheus
Server？例如每隔一天做一次数据库备份，我们想要知道每次备份执行了多长时间，备份是否成功，我们备份任务只会执行一段时间，如果备份任务结束了，Prometheus
Server该如何拉取备份指标的数据呢？解决这种问题，可以通过Prometheus的pushgateway组件来做，每个备份任务将指标推送pushgateway组件，pushgateway将推送来的指标缓存起来，Prometheus
Server从Pushgateway中拉取指标。
例子
前面都是从比较大的层面——背景、架构——来介绍Prometheus，现在，让我们从一个具体的例子出发，来看一下如何借助Prometheus来构建监控图表、分析系统性能以及告警。
我们有个服务，暴露出四个API，每个API只返回一些简单的文本数据，现在，我们要对这个服务进行监控，希望借助监控能够查看、分析服务的请求速率，请求的平均延迟以及请求的延迟分布，并且当应用的延迟过高或者不可访问时能够触发告警，代码示例如下：
package main
import (
"math/rand"
"net/http"
"time"
"github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
"github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promauto"
"github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)
var (
Latency = promauto.NewHistogramVec(prometheus.HistogramOpts{
Help: "latency of sample app",
Name: "sample_app_latency_milliseconds",
Buckets: prometheus.ExponentialBuckets(10, 2,
9),
}, []string{"handler", "method"})
)
func instrumentationFilter(f http.HandlerFunc)
http.HandlerFunc {
return func(writer http.ResponseWriter, request
*http.Request) {
now := time.Now()
f(writer, request)
duration := time.Now().Sub(now)
Latency.With(prometheus.Labels{"handler":
request.URL.Path, "method": request.Method}).
Observe(float64(duration.Nanoseconds()) / 1e6)
}
}
// jitterLatencyFilter make request latency between
d and d*maxFactor
func jitterLatencyFilter(d time.Duration, maxFactor
float64,
f http.HandlerFunc) http.HandlerFunc
{
return func(writer http.ResponseWriter, request
*http.Request) {
time.Sleep(d + time.Duration(rand.Float64()*maxFactor*float64(d)))
f(writer, request)
}
}
func main() {
rand.Seed(time.Now().UnixNano())
http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
http.Handle("/a", instrumentationFilter(jitterLatencyFilter
(10*time.Millisecond,
256, func(w http.ResponseWriter,
r *http.Request)
{
w.Write([]byte("success"))
})))
http.Handle("/b", instrumentationFilter(jitterLatencyFilter
(10*time.Millisecond,
128, func(w http.ResponseWriter,
r *http.Request)
{
w.Write([]byte("success"))
})))
http.Handle("/c", instrumentationFilter(jitterLatencyFilter
(10*time.Millisecond,
64, func(w http.ResponseWriter,
r *http.Request)
{
w.Write([]byte("success"))
})))
http.Handle("/d", instrumentationFilter(jitterLatencyFilter
(10*time.Millisecond,
32, func(w http.ResponseWriter,
r *http.Request)
{
w.Write([]byte("success"))
})))
http.ListenAndServe(":5001", nil)
}
|
我们按照instrumentation、exposition、collection、query这样的流程构建监控系统，instrumentation关注的是如何测量应用的指标，有哪些指标需要测量；exposition关注的是如何通过http协议将指标暴露出来；collection关注的是如何采集指标；query关注的是如何构建查询时序数据的PromQL表达式。我们首先从instrumentation这里，有四个指标是我们关心的：
1.请求速率
2.请求的平均延迟
3.请求的延迟分布
4.访问状态
var (
Latency = promauto.NewHistogramVec(prometheus.HistogramOpts{
Help: "latency of sample app",
Name: "sample_app_latency_milliseconds",
Buckets: prometheus.ExponentialBuckets(10, 2,
9),
}, []string{"handler", "method"})
) |
首先将指标注册进来，然后追踪、记录指标的值。用Prometheus提供的golang客户端库可以方便的追踪、记录指标的值，我们将instrumentation
code放到应用的代码里，每次请求，对应的指标状态的值就会被记录下来。
client golang提供了四种指标类型，分别为Counter, Gauge, Histogram,
Summary，Counter类型的指标用来测量只会增加的值，例如服务的请求数；Gauge类型的指标用来测量状态值，即可以变大，也可以变小的值，例如请求的延迟时间；Histogram与Summary指标类似，这两个指标取样观察的值，记录值的分布，统计观察值的数量，累计观察到的值，可以用它来统计样本数据的分布。为了采集请求速率、平均延迟以及延迟分布指标，方便起见用Histogram类型的指标追踪、记录每次请求的情况，Histogram类型的指标与普通类型（Counter、Gauge）不同的地方在于会生成多条样本数据，一个是观察样本的总数，一个是观察样本值的累加值，另外是一系列的记录样本百分位数的样本数据。访问状态可以使用up指标来表示，每次采集时，Prometheus会将采集的健康状态记录到up指标中。
| http.Handle("/metrics",
promhttp.Handler()) |
instrumentation完成之后，下一步要做的就是exposition，只需将
Prometheus http handler 添加进来，指标就可以暴露出来。访问这个Handler返回的样本数据如下（省略了一些无关的样本数据）：
sample_app_latency_milliseconds_bucket{handler="/d",
method="GET",le="10"}
0
sample_app_latency_milliseconds_bucket{handler="/d",
method="GET",le="20"}
0
sample_app_latency_milliseconds_bucket{handler="/d",
method="GET",le="40"}
0
sample_app_latency_milliseconds_bucket{handler="/d",
method="GET",le="80"}
0
sample_app_latency_milliseconds_bucket{handler="/d",
method="GET",le="160"}
0
sample_app_latency_milliseconds_bucket{handler="/d",
method="GET",le="320"}
0
sample_app_latency_milliseconds_bucket{handler="/d",
method="GET",le="640"}
1
sample_app_latency_milliseconds_bucket{handler="/d",
method="GET",le="1280"}
1
sample_app_latency_milliseconds_bucket{handler="/d",
method="GET",le="2560"}
1
sample_app_latency_milliseconds_bucket{handler="/d",
method="GET",le="+Inf"}
1
sample_app_latency_milliseconds_sum{handler="/d",
method="GET"}
326.308075
sample_app_latency_milliseconds_count{handler="/d",
method="GET"}
1 |
仅仅将指标暴露出来，并不能让prometheus server来采集指标，我们需要进行第三步collection，配置prometheus
server发现我们的服务，从而采集服务暴露出的样本数据。我们简单地看下prometheus server的配置，其中，global指定采集时全局配置，
scrape_interval指定采集的间隔， evaluation_interval指定 alerting
rule（alerting rule是PromQL表达式，值为布尔类型，如果为true就将相关的告警通知推送给Alertmanager）也就是告警规则的求值时间间隔，scrape_timeout指定采集时的超时时间；alerting指定Alertmanager服务的地址；scrape_configs指定如何发现监控对象，其中jobname指定发现的服务属于哪一类，staticconfigs指定服务静态的地址，前面我们也提到，Prometheus支持动态服务发现，例如文件、kubernetes服务发现机制，这里我们使用最简单的静态服务发现机制。
# my global
config
global:
scrape_interval: 2s # Set the scrape interval
to every 15
seconds. Default is every 1 minute.
evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every
15 seconds.
The default is every 1 minute.
# scrape_timeout is set to the global default
(10s).
rule_files:
- rule.yaml
# Alertmanager configuration
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets:
- localhost:9093
scrape_configs:
- job_name: sample-app
scrape_interval: 3s
static_configs:
- targets:
- sample:5001 |
采集完指标，就可以利用Prometheus提供的PromQL语言来操纵采集的时序数据，例如，我们想统计请求的平均速率，可以用这个表达式
irate(sampleapplatencymillisecondssum[1m]) / irate(sampleapplatencymillisecondscount[1m])来计算。
有了时序数据之后，就可以借助Grafana来构建监控图表，具体怎么配置Grafana图表在这里就不展开了，核心点是利用PromQL表达式选择、计算时序数据。
Prometheus的告警是通过对Alerting Rule求值来实现的，alerting rule是一系列的PromQL表达式，alerting
rule保存在配置文件中。我们想要对应用的延迟以及可用状态进行告警，当应用过高或者不可访问时就触发告警，规则可以如下这样定义：
- name: sample-up
rules:
- alert: UP
expr: up{instance="sample:5001"} ==
0
for: 1m
labels:
severity: page
annotations:
summary: Service health
- alert: 95th-latency
expr: histogram_quantile(0.95, rate(sample_app_latency
_milliseconds_bucket[1m]))
> 1000
for: 1m
labels:
severity: page
annotations:
summary: 95th service latency |
其中UP指定服务的可用状态，95th-latency指定95%的请求大于1000毫秒就触发告警。Prometheus定时的对这些规则进行求值，如果条件满足，就将告警通知发送给Alertmanger，Alertmanger会根据自身路由配置，对告警进行聚合，分发到指定的接收人，我们想通过邮箱接收到告警，可以如下进行配置：
global:
smtp_smarthost: <your_smtp_server>
smtp_auth_username: <your_username>
smtp_from: <from>
smtp_auth_password: <secret>
smtp_require_tls: false
resolve_timeout: 5m
route:
receiver: me
receivers:
- name: me
email_configs:
- to: example@domain.com
templates:
- '*.tmpl' |
这样，我们就可以通过邮箱收到告警邮件了。
相关的工作
无论是监控图表相关的业务，还是告警相关的业务，都离不开相关指标的采集工作，沃趣是一家做数据库产品的公司，我们花费了很多的精力去采集数据库相关的指标，从Oracle到MySQL，再到SQL
Server，主流的关系型数据库的指标都有采集。对于一些通用的指标，例如操作系统相关的指标，我们主要是借助开源的Exporters来采集的。沃趣的产品是软、硬一体交付的，其中有大量硬件相关的指标需要采集，因此，我们也有专门采集硬件指标的Expoters。
沃趣大部分场景中，要监控的服务都是动态的。比如，用户从平台上申请了一个数据库，需要增加相关的监控服务，用户删除数据库资源，需要移除相关的监控服务，要监控的数据库服务处于动态的变化之中。沃趣每个产品线的基础架构都不相同，数据库服务有跑在Oracle
RAC上的，有跑在ZStack的，有跑在Kubernetes上的。对于跑在Kubernetes上的应用来说，并需要担心Prometheus怎么发现要监控的服务，只需要配置相关的服务发现的机制就可以了。对于其他类型的，我们主要借助Prometheus的file_sd服务发现机制来实现，基于文件的服务发现机制是一种最通用的机制，我们将要监控的对象写到一个文件中，Prometheus监听这个文件的变动，动态的维护要监控的对象，我们在file_sd基础上构建了专门的组件去负责服务的动态更新，其他应用调用这个组件暴露的API来维护自身想要监控的对象。
Prometheus本身的机制的并不能满足我们业务上对告警的要求，一方面我们需要对告警通知进行统计，但是Alertmanager本身并没有对告警通知做持久化，服务重启之后告警通知就丢失掉了；另外一方面用户通过Web页面来配置相关的告警，告警规则以及告警通知的路由需要根据用户的配置动态的生成。为了解决这两方面的问题，我们将相关的业务功能做成基础的告警组件，供各个产品线去使用。针对Alertmanager不能持久化告警通知的问题，基础告警组件利用Alertmanager
webhook的机制来接收告警通知，然后将通知保存到数据库中；另外用户的告警配置需要动态的生成，我们定义了一种新的模型来描述我们业务上的告警模型。
总结
Promtheus将采集时序数据作为整个系统的核心，无论是构建监控图表还是告警，都是通过操纵时序数据来完成的。Prometheus借助多维度的数据模型，以及强大的查询语言满足了微服务架构底下对监控的要求：既能知道服务整体的运行情况，也能够保持足够的粒度，知道某个组件的运行情况。沃趣站在巨人的肩旁上，围绕Prometheus构建了自己的监控系统，从满足不同采集要求的Exporters到服务发现，最后到基础告警组件，这些组件结合Prometheus，构成了沃趣监控系统的核心。
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