【Prometheus】Prometheus的特点、数据采集方式、架构、数据模型详解

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所属的专栏：Prometheus监控系统零基础到进阶
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1、Prometheus的特点

1.1 多维数据模型

Prometheus 采⽤多维度的数据模型，可以对不同维度的数据进⾏监控和分析，同时PromQL可以对数据进⾏复杂的计算、过滤和查询等操作。
当使⽤Prometheus 监控⼀个 Web 服务时，通常需要收集的数据包括：服务地址以及端⼝、请求uri、请求的⽅法、请求的次数、以及请求状态码等指标。
在 Prometheus 的多维数据模型中，我们可以通过定义不同的标签来为"同⼀个指标"添加不同的维度。
例如，我们可以定义 http_total 为⼀个指标名称，它⽤于记录 HTTP 的总请求数，同时使⽤实例（instance）、路径（path）、⽅法（method）等标签来为该指标添加不同的维度。

假设我们有两个实例，分别是 ip1 和 ip2，我们可以⽤以下⽅式记录数据：

# 这⾥我们记录了每个实例上的 HTTP 请求总数，并通过不同的标签来记录请求、路径以及⽅法等
http_total{instance="ip1", path="/api", method="GET"} 500
http_total{instance="ip1", path="/api", method="POST"} 200
http_total{instance="ip2", path="/user", method="GET"} 1000
http_total{instance="ip2", path="/user", method="POST"} 300

有了这些指标对应的数据后，我们就可以通过PromQL来对数据进⾏各种统计和分析，例如，可以查询ip1这个实例上的 HTTP 请求数的总和

sum(http_total{instance="ip1"})
# 结果展示
{} 700

当然也可以查询某个路径上的请求⽅法分布情况，
例如：统计所有http请求中
path=“/api” 的总次数，然后基于method标签进⾏分组，可以拿到请求/api这个接⼝，GET⽅法请求了多少次，POST⽅法请求了多少次。

sum (http_total{path="/api"}) by (method)
# 结果展示
{method="GET"} 500
{method="POST"} 200

总之，通过多维数据模型，我们可以为每个指标添加不同的维度，同时也可以根据不同的维度进⾏数据的灵活查询与聚合等操作。

1.2 强⼤的PromQL

PromQL（Prometheus Query Language）是 Prometheus 的核⼼特性，它提供了强⼤且灵活的查询功能。相⽐之下，许多传统的监控系统只能进⾏简单的数据过滤和阈值判断，⽽缺乏类似的查询语⾔。
当我们需要特定的数据在原始数据中没有时，许多监控系统会在数据采集阶段（即在源头收集数据的阶段）进⾏处理。然⽽，数据采集阶段并不适合进⾏所有的计算场景。

以机器内存监控为例，我们可以从 /proc/meminfo 获得各种相关数据，如 MemAvailable 和 MemTotal 。但是操作系统并不直接提供“内存使⽤率”相关的指标。
在Zabbix中，你需要在数据源（被监控端）预先计算出内存使⽤率，然后传递给Zabbix服务器进⾏监控和告警。
而在Prometheus中，我们可以利⽤其查询语⾔PromQL在中⼼服务器上直接计算内存使⽤率： MemAvailable / MemTotal * 100 ，这种设计理念使Prometheus在处理复杂计算和告警场景
时具有更⾼的灵活性。
数据采集阶段专注于收集原始数据，⽽复杂的计算由中⼼服务器（即Prometheus）处理。

通过PromQL可以轻松解决如下问题：
预测在12⼩时后，磁盘空间是否会被占满？
CPU占⽤率前5位的服务有哪些？(过滤)
过去1分钟的系统负载超过了其 CPU 核⼼数两倍的实例有哪些？

4.3 ⾼效的数据存储
Prometheus 使⽤专⽤的时间序列数据库。这种数据库⾮常强⼤，能够“容纳和处理”数以百万计的监控指标。这些监控指标，都按照时间顺序排列并储存，每个数据点都配有⼀个时间戳。
所有的监控数据都精确地记录在这个时间点上。所以当你想要查看某个特定时间点的数据时，你可以直接提取对应的时间点，快速地找到所需的数据。⽆需遍历整个数据库。

Prometheus不仅拥有⾼效的查询能⼒，⽽且还具有出⾊的存储效率，这主要
得益于它所采⽤的压缩算法。该算法使得每个数据点所占⽤的存储空间约3.5字节。
这种优化的存储⽅式⼤幅的降低了IO操作，以及存储的成本。
根据官⽅的数据，百万条的时间序列数据，每30秒记录⼀次，并且需要保留60天的历史数据，仅需要200GB左右的存储空间。这种⾼效的存储⽅式使Prometheus能够轻松处理⼤规模数据，同时维持低成本。

1.4 多种服务发现

在实际应⽤中，我们监控的实例或者服务经常会发⽣动态变化，如容器实例的
创建和销毁等，因此Prometheus提供了多种服务发现⽅式来应对这种挑战。
这些⽅式包括：
1、静态服务配置：可以通过配置⽂件指定固定地址和端⼝，对⽬标服务进⾏监控。
2、基于配置⽂件的发现机制：以配置⽂件作为发现的源头，通过监控这些⽂件的变动来动态调整监控⽬标的增加或减少。
通常会配合如像Ansible这样的⼯具⼀起使⽤，对配置⽂件进⾏批量更新，只需要让Prometheus
重新加载这些配置，就能⾃动适应新的监控环境。
3、基于注册中⼼的发现机制：在微服务架构中，常常会使⽤Consul等服务注册中⼼来管理所有的服务。
Prometheus可以读取Consul中的服务列表，从⽽⾃动发现并开始监控所有注册的服务。
4、基于公有云API的发现机制：当你需要监控公有云上的RDS服务时，⼀条条配置⾮常麻烦，这个时候就可以使⽤Prometheus基于公有云的OpenAPI进⾏服务发现。
例如，配置Prometheus⾃动拉取AWS账号下所有RDS实例的列表，从⽽实现对所有数据库实例的监控
5、基于 Kubernetes 的发现机制：在Kubernetes环境中，Prometheus可以通过调⽤kube-apiserver获取集群中的Node、Pod、Endpoint、Ingress等信息。
例如，如果你在Kubernetes集群中部署了⼀个新的应⽤，Prometheus可以⾃动发现并开始监控这个新的Pod。
6、基于 DNS、HTTP等等服务发现，使⽤的不多，就不⼀⼀展开
https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/

1.5 可扩展的架构

Prometheus⽀持横向扩展，可以通过部署多个实例、使⽤ “远程存储“ 或者使⽤Prometheus联邦等⽅式实现⾼可⽤和⾼性能的监控系统。
例如，为了应对⼤规模监控需求，可以部署多个Prometheus实例并将它们配置为监控不同的服务或资源。
同时，可以使⽤Prometheus将这些实例的数据汇总到⼀个中⼼实例中，实现统⼀的监控视图。

1.6 总结

综上所述Prometheus 具有灵活性、强⼤的查询语⾔、服务发现⾃动化、数据采集⾼效、架构可扩展等特点，是⼀款⾮常适合⽤于⼤规模监控系统的开源软件。

2、Prometheus数据采集

2.1 Prometheus数据采集⽅式

在传统的Zabbix监控系统中，通常是需要在被监控的节点上安装Agent代理程序。由Agent代理程序定期收集指标数据，并将其发送到监控服务器，完成数据采集。

在Prometheus中，被监控端⽆需安装专⻔的Agent。它只需要“被监控端通过HTTP协议开放出符合Prometheus规范的指标数据”，Prometheus就能够顺利完成数据抓取。

但是，并不是所有的应⽤或服务都能直接⽀持HTTP协议并提供符合Prometheus所兼容的指标格式。
因此，Prometheus设计了三种主要的数据抓取机制，即Instrumentation、Exporter和PushGateway

1、 Instrumentation ：被监控端通过HTTP暴露出Prometheus格式的数据，Prometheus就可以直接采集，这就是所谓的Instrumentation。像 Kubernetes、Haproxy、Zookeeper、RabbitMQ、Etcd 等应⽤程序原⽣就⽀持暴露指标，可以直接被Prometheus所监控。
对于Python、Java、Go这些开发语⾔编写的业务应⽤，开发⼈员可以直接引⽤Prometheus客户端库来编写代码，让应⽤程序原⽣就能⽀持暴露需要监控的指标数据，这些指标数据可以直接被Prometheus采集。
这就相当于应⽤程序本身具备了与Prometheus 通信的能⼒，⽆需额外的中间件来转换数据。

2、 Exporter（导出器） ：有些应⽤程序并不原⽣⽀持通过 HTTP 协议暴露指标数据。对于这类应⽤，我们可以使⽤ Exporter 来代为采集指标。
Exporter 是⼀个独⽴的运⾏程序，负责从⽬标应⽤中采集原始格式的数据，并将其转换为 Prometheus 可以理解的格式，然后通过HTTP协议暴露出来，供Prometheus抓取指标。
简单来说，Exporter 就像⼀个翻译官，将⽬标应⽤程序的数据翻译成 Prometheus 可以读懂的语⾔。

3、PushGateway（推送⽹关） ：对于那些⽣命周期较短或者不⽅便被Prometheus 主动拉取数据的应⽤程序（如短暂运⾏的脚本任务）可以使⽤PushGateway。
让这些短暂运⾏的脚本程序，将对应的指标数据主动推送到PushGateway，然后 Prometheus 从 PushGateway 中抓取(pull)这些数据。PushGateway 就像⼀个中间站，存储这些短暂任务产⽣的指标数据，等待Prometheus 来抓取。

数据抓抓取：Prometheus仅支持Pull模型，主动抓去，并不支持PushInstrumentation：haproxy、exporter：类似于zabbix-agent、node_exporter、mysqld_exporter、nginx_exporter、jvm_exporter、tomcat_...pushgateway：  它支持短暂的脚本--push给 pushgateway    <--- pull  --- prometheus

2.2 Prometheus作业与实例

在Prometheus中，被监控的每⼀个对象都称为实例（Instance） 实例代表着⼀个独⽴的监控⽬标，它由IP地址加端⼝号组合⽽成，如 localhost:9090 。
在Prometheus的配置中，这些实例也可以被称
为”⽬标（Target）“或者“端点（Endpoint）”
为了⽅便管理这些⽬标实例，我们通常会将功能相似或者类型相同的（实例Instance）归纳到⼀个“作业（Job）”中。

实例（Instances）：实例指的是⼀个被监控的端点。它通常是指向⼀个运⾏的服务或应⽤程序的进程，每个实例都以host:port进⾏标识。例如，⼀个MySQL数据库服务运⾏在 10.0.0.51:3306 上，那么它就是⼀个实例。

作业（Jobs）：作业是⼀组具有相同类型的实例集合。例如，多个分布在不同服务器上MySQL应⽤，你可以将这些实例归类为同⼀个 mysql 的Job作业，而后按照Job分组后的维度进⾏分析。

在Prometheus的数据模型中，job和instance是两个核⼼的标签，它们会⾃动
附加到所有收集的时间序列数据上。如下所示：

# 查询
cpu_usage
# 结果
cpu_usage{job="node-exporter",instance="10.0.0.7"} 14.04
cpu_usage{job="node-exporter",instance="10.0.0.8"} 12.04
cpu_usage{job="node-exporter",instance="10.0.0.9"} 16.04

3、Prometheus架构

3.1 Prometheus⽣态组件

Prometheus最为核⼼的功能就是“数据采集”和“数据存储”。但是，仅有这两项功能并不能构成⼀个完整的监控系统。
因此，Prometheus需要与其他的组件进⾏结合，从而实现数据的分析、展示和告警，因此⼀个完整意义上的监控系统⼤体需要如下5个组成部分：

1、数据采集：Prometheus采⽤Pull模式主动向被监控端抓取指标数据。被监控端可以是直接暴露出的应⽤程序指标数据，也可以是通过安装Exporter来抓取和暴露应⽤程序的数据。只要是以Prometheus格式提供的指标数据，都可以被Prometheus抓取。

2、数据存储：Prometheus会将抓取到的数据，存储在本地的时间序列数据库中，以防止数据丢失。

3、数据查询和分析：Prometheus内置了强⼤的查询语⾔PromQL，⽤户可以通过PromQL查询存储在Prometheus上的时序数据，进⾏实时查询和分析。
同时PromQL⽀持多种聚合操作和数学运算，可以对数据进⾏深⼊分析。

4、告警系统：Prometheus的告警分为了两个部分组成，告警规则和Alertmanager。
告警规则定义在Prometheus服务器中，根据⽤户指定的条件触发告警。当告警触发时，Prometheus服务器会将告警信息发送给Alertmanager。
Alertmanager会对告警信息进⾏去重、分组，然后将告警消息通过媒介发送给接收者（如邮件、钉钉等）。

5、数据可视化：Prometheus内置了⼀个简单的图形界⾯，⽤户可以在Web浏览器中使⽤PromQL查询时序数据，并将查询结果以图形的形式展示出来。
此外，Prometheus还可以与第三⽅可视化⼯具（如Grafana）集成，提供更丰富的可视化功能。

3.2 Prometheus⼯作逻辑

了解Prometheus⽣态中的各个组件后，我们可以概括其⼯作流程：⽬标发现、数据抓取、存储、分析、告警和展示。
这些步骤共同构成了Prometheus强⼤的监控和告警系统。

1、⽬标发现：在开始监控之前，Prometheus需要确定监控⽬标。它可以通过静态的配置⽂件指定，或者利⽤服务发现机制动态地发现需要监控的服务。
例如，在Kubernetes环境中，Prometheus能够⾃动识别并监控集群中的服务，
确保随着集群的变化，监控⽬标始终是最新的。

2、数据抓取：有了明确的监控⽬标后，Prometheus通过HTTP协议定期从这些⽬标的 /metrics 端点抓取指标数据。这些端点暴露了各种监控指标。

3、数据存储：数据抓取后会存储在本地的时间序列数据库中。

4、数据分析：数据⼀旦被存储，就可以⽤PromQL查询语⾔，对其进⾏分析。
⽆论是实时监控还是历史数据分析，PromQL都能提供丰富的数据聚合功能，以洞察系统的状况。

5、告警：Prometheus根据预定义的规则进⾏评估。当监控的指标达到告警阈值时，Prometheus会将告警信息发送给Alertmanager，由Alertmanager进⾏告警处理并通知。

6、数据可视化：Prometheus⾃带了简单的UI。但对于更⾼级的数据可视化需求，通常会整合Grafana这样的⼯具来为⽤户提供直观的数据展现⽅式。

4、Prometheus数据模型

4.1 数据模型基础

Prometheus中最为重要的是，对指标进⾏抓取和存储，这些存储下来的数据可以帮助我们分析趋势，或预测未来。
为了更有⾼效的存储和查询这些数据，Prometheus使⽤了⼀种叫"时间序列"的数据格式进⾏存储，所谓时间序列就是按照时间顺序记录所采集到的指标以及指标数据。
而每个时间序列都是由“⼀个指标名称加⼀堆标签”所组成的⼀条唯⼀序列标识，其格式 ：

<metric_name>{<label_name>=<label_value>, <label_name>=<label_value>, ...} @<timestamp> <value>

举个例⼦：我们连续记录和测量“植物的⾼度”。在这个例⼦中：
1、metrics_name：记录“植物的⾼度”。
2、label_name和label_value：记录植物的其他信息，例如植物的种类为向⽇葵，所种植的位置是阳台，等等信息，这些这些额外的信息就被称为标签，它们会附加在指标上，帮助我们更好地分类和理解数据的意义。
3、timestamp和value：每次测量植物的⾼度，会记录下测量的⽇期（即时间戳）和那⼀天植物的⾼度（即值）。

通过这种⽅式，Prometheus可以跟踪，随时间变化的任何指标，并且可以通过标签来分类和组织这些数据。

4.2 指标名称MetricName

在监控系统中，我们需要抓取的指标⾮常多，如CPU使⽤率、内存使⽤情况、⽹络流量等。我们使⽤ MetricsName 来区分这些不同指标。
这些指标名称⼀般由⼩写字⺟、数字和下划线构成。例如， cpu_usage 这个指标代表CPU的使⽤率，它的值为 15.05 ，则表示当前CPU的使⽤率为 15.05% 。

但是，cpu_usage 这个指标并没有具体表明它是针对是哪个节点的 CPU 使⽤率，也没有指出是哪个 CPU 核⼼的使⽤率。
因此，为了区分，并确定不同节点上各个 CPU 核⼼的使⽤率，我们需要引⼊label（标签）这⼀机制。

4.3 指标标签Labels

标签以键值对的形式存在，为指标添加了详细信息和上下⽂（元数据）。例如，在我们之前提及的指标 cpu_usage 中，为了区分来⾃不同节点的 CPU使⽤情况，我们可以利⽤标签。
给每个节点的指标添加⼀个 instance 标签，就可以在查询和分析时，区分开每个节点的cpu使⽤率。
假设我们现在两个节点，名称分别为 node01.oldxu.net 和 node02.oldxu.net ，我们可以为各⾃的 cpu_usage 指标添加指定的 instance 标签：

当然标签除了区分节点之外，我们还可以使⽤标签来继续描述其他维度，例如CPU的各个核⼼的使⽤率。
我们可以添加⼀个 core 的标签来区分每个节点的CPU核⼼使⽤情况：

通过使⽤标签，我们能在 Prometheus 中查询和分析数据。例如，我们想查询node1上各个CPU核⼼使⽤情况，或者查询node02节点CPU的第0个核⼼使⽤情况

# 查询node01节点的各CPU核⼼使⽤率
cpu_usage{instance="node01.oldxu.net"}
# 结果
cpu_usage{instance="node01.oldxu.net",core="0"} 7.535
cpu_usage{instance="node01.oldxu.net",core="1"} 7.535
# 查询node02节点，核⼼为0的CPU使⽤率
cpu_usage{instance="node02.oldxu.net",core="0"}
# 结果
cpu_usage{instance="node01.oldxu.net",core="0"} 8.025