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prometheus server 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 Discoverv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PrometheusServer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。 1.取 Prometheus Server通过服务发现组件周期性地从上面介绍的]ob、Exporter、Pushgateway这3个组件中通过HTTP轮询的形式拉取监控指标数据。 2.存储 抓取到的监控数据通过一定的规则清理和数据整理(抓取前使用服务发现提供的relabel configs方法抓取后使用作业内的metrics relabel configs方法)会把得到的结果存储到新的时间序列中进行持久化。多年来存储模块经历了多次重新设计Prometheus 20版的存储系统是第三次迭代。该存储系统每秒可以处理数百万个样品的摄入使得使用一台Prometheus服务器监控数千台机器成为可能。使用的压缩算法可以在真实数据上实现每个样本1.3B。建议使用SSD但不是严格要求 Prometheus的存储分为本地存储和远程存储 本地存储:会直接保留到本地磁盘性能上建议使用SSD且不要保存超过一个月的数据。记住任何版本的Prometheus都不支持NFS。一些实际生产案例告诉我们Prometheus存储文件如果使用NFS则有损坏失历史数据的可能 远程存储: 适用于存储大量的监控数据。Prometheus支持的远程存储包括OpenTSDB、InfluxDB.Elasticsearch、Graphite、 CrateDB、Kakfa、 PostgresQL、TimescaleDB、TiKV等。远程存储需要配合中间层的适配器进行转换主要涉及Prometheus中的remote _write和remote_read接口。在实际生产中远程存储会出现各种各样的问题需要不断地进行优化、压测、架构改造甚至重写上传数据逻辑的模块等工作。 3.查询 Prometheus持久化数据以后客户端就可以通过PromQL语句对数据进行查询了 Prometheus Server内置的Express Browser Ul通过这个U可以直接通过PromQL实现数据的查询以及可视化。 Prometheus Server的联邦集群能力可以使其从其他的Prometheus Server实例中获取数据因此在大规模监控的情况下可以通过联邦集群以及功能分区的方式对Prometheus Server进行扩展。 Exporters
使用工具来收集数据与skywalking中的埋点和探针概念类似。 Exporter将监控数据采集的端点通过HTTP服务的形式暴露给Prometheus ServerPrometheus Server通过访问该Exporter提供的Endpoint端点即可获取到需要采集的监控数据 般来说可以将Exporter分为2类: 直接采集: 这一类Exporter直接内置了对Prometheus监控的支持比如cAdvisorKubernetesEtcdGokit等都直接内置了用于向Prometheus暴露监控数据的端点。 间接采集: 间接采集原有监控目标并不直接支持Prometheus因此我们需要通过Prometheus提供的ClientLibrary编写该监控目标的监控采集程序。例如: MysalExporter]MX ExporterConsulExporter等 通俗来说的话就是先打井才能开始拿水用。
AlxrtManager 在Prometheus Server中支持基于PromQL创建告警规则如果满足PromQL定义的规则则会产生一条告警而告警的后续处理流程则由AlertManager进行管理。在AlertManager中我们可以与邮件Slack等等内置的通知方式进行集成也可以通过Webhook自定义告警处理方式。AlertManager即Prometheus体系中的告警处理中心。 总结其实就是告警的管理器。
PushGateway 由于Prometheus数据采集基于Pull模型进行设计因此在网络环境的配置上必须要让Prometheus Server能够直接与Exporter进行通信。 当这种网络需求无法直接满足时就可以利用PushGateway来进行中转。可以通过PushGatewav将内部网络的监控数据主动Push到Gateway当中。而Prometheus Server则可以采用同样Pull的方式从PushGateway中获取到监控数据。
Service Discovery Prometheus通过服务发现机制对云以及容器环境下的监控场景提供了完善的支持.服务发现的方式有两种:配置文件和服务动态感知 1.配置文件 Prometheus会周期性地从文件中读取最新的target信息。 对于支持文件的服务发现实践场景下可以衍生为与自动化配置管理工具 (Ansible、CronJob、Puppet. SaltStack等)结合使用。 2.通过服务动态感知 Prometheus还支持多种常见的服务发现组件如Kubernetes、DNS、Zookeeper、Azure、 EC2和GCE等。例如Prometheus可以使用Kubernetes的API获取容器信息的变化 (如容器的创建和删除)来动态更新监控对象 通过服务发现的方式管理员可以在不重启Prometheus服务的情况下动态发现需要监控的target实例信息。
