构建企业级监控平台系列（二十六）：Prometheus 高可用架构 Thanos 实践

2023-11-03 12:23:21 浏览数 (1)

前面介绍了 Prometheus AlertManager、Alertmanager 配置实现钉钉告警、Pushgateway、基于K8S服务发现、监控常见服务、配置 Grafana 展示与报警、高可用集群方案相关的知识点，今天我将详细的为大家介绍Prometheus 高可用架构 Thanos相关知识，希望大家能够从中收获多多！如有帮助，请点在看、转发朋友圈支持一波！！！

前面文章中有简单提到 Prometheus 的高可用方案，尝试了联邦、Remote Write 之后，我们最终选择了 Thanos 作为监控配套组件，利用其全局视图来管理我们的多地域、300 集群的监控数据。更多关于企业级监控平台系列的学习文章，请参阅：构建企业级监控平台，本系列持续更新中。

Prometheus 官方的高可用有几种方案：

  • HA：即两套 Prometheus 采集完全一样的数据，外边挂负载均衡
  • HA 远程存储：除了基础的多副本 Prometheus，还通过 Remote write 写入到远程存储，解决存储持久化问题
  • 联邦集群：即 Federation，按照功能进行分区，不同的 Shard 采集不同的数据，由 Global 节点来统一存放，解决监控数据规模的问题。

使用官方建议的多副本 联邦仍然会遇到一些问题，本质原因是 Prometheus 的本地存储没有数据同步能力，要在保证可用性的前提下再保持数据一致性是比较困难的，基本的多副本 Proxy 满足不了要求，比如：

  • Prometheus 集群的后端有 A 和 B 两个实例，A 和 B 之间没有数据同步。A 宕机一段时间，丢失了一部分数据，如果负载均衡正常轮询，请求打到A 上时，数据就会异常。
  • 如果 A 和 B 的启动时间不同，时钟不同，那么采集同样的数据时间戳也不同，就多副本的数据不相同。就算用了远程存储，A 和 B 不能推送到同一个 TSDB，如果每人推送自己的 TSDB，数据查询走哪边就是问题
  • 官方建议数据做 Shard，然后通过 Federation 来实现高可用，但是边缘节点和 Global 节点依然是单点，需要自行决定是否每一层都要使用双节点重复采集进行保活。也就是仍然会有单机瓶颈。
  • 另外部分敏感报警尽量不要通过 Global 节点触发，毕竟从 Shard 节点到 Global 节点传输链路的稳定性会影响数据到达的效率，进而导致报警实效降低。

目前大多数的 Prometheus 的集群方案是在存储、查询两个角度上保证数据的一致:

  • 存储角度：如果使用 Remote Write 远程存储， A 和 B 后面可以都加一个 Adapter，Adapter 做选主逻辑，只有一份数据能推送到 TSDB，这样可以保证一个异常，另一个也能推送成功，数据不丢，同时远程存储只有一份，是共享数据。
  • 存储角度：仍然使用 Remote Write 远程存储，但是 A 和 B 分别写入 TSDB1 和 TSDB2 两个时序数据库，利用 Sync 的方式在 TSDB1 和 TSDB2 之间做数据同步，保证数据是全量的。
  • 查询角度：上边的方案需要自己实现，有侵入性且有一定风险，因此大多数开源方案是在查询层面做文章，比如 Thanos 或者 Victoriametrics，仍然是两份数据，但是查询时做数据去重和 join。只是 Thanos是通过 Sidecar 把数据放在对象存储，Victoriametrics 是把数据 Remote Write 到自己的 Server 实例，但查询层 Thanos Query 和 Victor的 Promxy 的逻辑基本一致，都是为全局视图服务。

实际需求

随着我们的集群规模越来越大，监控数据的种类和数量也越来越多：如Master/Node 机器监控、进程监控、4 大核心组件的性能监控，POD 资源监控、kube-stats-metrics、K8S events监控、插件监控等等。除了解决上面的高可用问题，我们还希望基于 Prometheus 构建全局视图，主要需求有：

  • 长期存储：1 个月左右的数据存储，每天可能新增几十G，希望存储的维护成本足够小，有容灾和迁移。考虑过使用 Influxdb，但 Influxdb 没有现成的集群方案，且需要人力维护。最好是存放在云上的 TSDB 或者对象存储、文件存储上。 - 无限拓展：我们有300 集群，几千节点，上万个服务，单机 Prometheus 无法满足，且为了隔离性，最好按功能做 Shard，如 Master 组件性能监控与 POD 资源等业务监控分开、主机监控与日志监控也分开。或者按租户、业务类型分开（实时业务、离线业务）。
  • 全局视图：按类型分开之后，虽然数据分散了，但监控视图需要整合在一起，一个 Grafana 里 n 个面板就可以看到所有地域 集群 POD 的监控数据，操作更方便，不用多个 Grafana 切来切去，或者 Grafana 中多个 Datasource 切来切去。
  • 无侵入性：不要对已有的 Prometheus 做过多的修改，因为 Prometheus 是开源项目，版本也在快速迭代，我们最早使用过 1.x，可1.x 和 2.x的版本升级也就不到一年时间，2.x 的存储结构查询速度等都有了明显提升，1.x 已经没人使用了。因此我们需要跟着社区走，及时迭代新版本。因此不能对 Prometheus 本身代码做修改，最好做封装，对最上层用户透明。

在调研了大量的开源方案(Cortex/Thanos/Victoria/StackDriver..)和商业产品之后，我们选择了 Thanos，准确的说 Thanos 只是监控套件，与原生 Prometheus 结合，满足了长期存储 无限拓展 全局视图 无侵入性的需求。更多关于企业级监控平台系列的学习文章，请参阅：构建企业级监控平台，本系列持续更新中。

Thanos 架构

Sidecar模式

Thanos 的默认模式：sidecar 方式。

绑定部署在Prometheus 实例上，当进行查询时，由thanos sidecar返回监控数据给Thanos QueryT对数据进行聚合与去重。最新的监控数据存放于Prometheus 本机（适用于Sidecar数量少，单个prometheus集群，查询响应快的场景）。

Receive模式

Prometheus 实例实时将数据 push 到 Thanos Receiver，最新数据也得以集中起来，然后 Thanos Query 也不用去所有 Sidecar 查最新数据了，直接查 Thanos Receiver 即可（适用于集群规模大，多个prometheus节点，跨集群查询响应慢的场景）。

thanos组件

  • 边车组件（Sidecar）：连接 Prometheus，并把 Prometheus 暴露给查询网关（Querier/Query），以供实时查询，并且可以上传 Prometheus 数据给云存储，以供长期保存
  • 查询网关（Querier/Query）：实现了 Prometheus API，与汇集底层组件（如边车组件 Sidecar，或是存储网关 Store Gateway）的数据
  • 存储网关（Store Gateway）：将对象存储的数据暴露给 Thanos Query 去查询。
  • 压缩器（Compactor）：将对象存储中的数据进行压缩和降低采样率，加速大时间区间监控数据查询的速度。
  • 接收器（Receiver）：从 Prometheus 的 remote-write WAL（Prometheus 远程预写式日志）获取数据，暴露出去或者上传到云存储
  • 规则组件（Ruler）：对监控数据进行评估和告警，还可以计算出新的监控数据，将这些新数据提供给 Thanos Query 查询并且/或者上传到对象存储，以供长期存储。
  • 存储（Bucket）：主要用于展示对象存储中历史数据的存储情况，查看每个指标源中数据块的压缩级别，解析度，存储时段和时间长度等信息。

Thanos 组件与配置

下面会介绍如何组合 Thanos 组件，来快速实现你的 Prometheus 高可用，因为是快速介绍，和官方的 quick start有一部分雷同，不过会给出推荐配置。

第1步：确认已有的 Prometheus

thanos 是无侵入的，只是上层套件，因此你还是需要部署你的 Prometheus，这里不再赘述，默认你已经有一个单机的 Prometheus 在运行，可以是 pod 也可以是主机部署，取决于你的运行环境，我们是在 k8s 集群外，因此是主机部署。Prometheus 采集的是地域A的监控数据。你的 Prometheus 配置可以是。

启动配置：

代码语言：javascript复制
./prometheus
--config.file=prometheus.yml 
--log.level=info 
--storage.tsdb.path=data/prometheus 
--web.listen-address='0.0.0.0:9090' 
--storage.tsdb.max-block-duration=2h 
--storage.tsdb.min-block-duration=2h 
--storage.tsdb.wal-compression 
--storage.tsdb.retention.time=2h 
--web.enable-lifecycle

web.enable-lifecycle一定要开，用于热加载时 reload 你的配置，retention 保留 2 小时，Prometheus 默认 2 小时会生成一个 block，Thanos 会把这个 block 上传到对象存储。更多关于企业级监控平台系列的学习文章，请参阅：构建企业级监控平台，本系列持续更新中。

采集配置：prometheus.yml

代码语言：javascript复制
global:
  scrape_interval:     60s
  evaluation_interval: 60s
  external_labels:
     region: 'A'
     replica: 0

rule_files:
scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['0.0.0.0:9090']

  - job_name: 'demo-scrape'
    metrics_path: '/metrics'
    params:
    ...

这里需要声明 external_labels，标注你的地域。如果你是多副本运行，需要声明你的副本标识，如 0号，1，2 三个副本采集一模一样的数据，另外2个 Prometheus 就可以同时运行，只是 replica 值不同而已。这里的配置和官方的 Federation方案差不多。

对 Prometheus 的要求：

  • 2.2.1 版本以上
  • 声明你的 external_labels
  • 启用 –-web.enable-admin-api
  • 启用 -–web.enable-lifecycle
第2步：部署 Sidecar 组件

关键的步骤来了，最核心莫过于 sidecar 组件。sidecar是 k8s 中的一种模式。Sidecar 组件与 Prometheus server 部署于同一个 pod 中。他有两个作用：

  • 1.它使用 Prometheus 的 Remote Read API，实现了 Thanos 的 Store API。这使后面要介绍的Query 组件可以将 Prometheus 服务器视为时间序列数据的另一个来源，而无需直接与 Prometheus API交互（这就是 Sidecar 的拦截作用）
  • 2.可选配置：在 Prometheus 每2小时生成一次 TSDB 块时，Sidecar 将 TSDB 块上载到对象存储桶中。这使得 Prometheus 服务器可以以较低的保留时间运行，同时使历史数据持久且可通过对象存储查询。

当然，这不意味着 Prometheus 可以是完全无状态的，因为如果它崩溃并重新启动，您将丢失2个小时的指标，不过如果你的 Prometheus 也是多副本，可以减少这 2h 数据的风险。

sidecar配置：

代码语言：javascript复制
./thanos sidecar 
--Prometheus.url="http://localhost:8090" 
--objstore.config-file=./conf/bos.yaml 
--tsdb.path=/home/work/opdir/monitor/Prometheus/data/Prometheus/

配置很简单，只需要声明 Prometheus.url 和数据地址即可。objstore.config-file 是可选项。如果你要把数据存放在对象存储（这也是推荐做法），就配置下对象存储的账号信息。

Thanos 默认支持谷歌云/AWS 等，以 谷歌云为例，配置如下：

代码语言：javascript复制
type: GCS
config:
  bucket: ""
  service_account: ""

因为 Thanos 默认还不支持我们的云存储，因此我们在 Thanos 代码中加入了相应的实现，并向官方提交了 PR。

需要注意的是：别忘了为你的另外两个副本 1号 和 2号 Prometheus 都搭配一个 sidecar。如果是 pod运行可以加一个 container，127 访问，如果是主机部署，指定 Prometheus 端口就行。

另外 sidecar 是无状态的，也可以多副本，多个 sidecar 可以访问一份 Prometheus 数据，保证 sidecar 本身的拓展性，不过如果是 pod 运行也就没有这个必要了，sidecar 和 Prometheus 同生共死就行了。

sidecar 会读取 Prometheus 每个 block 中的 meta.json 信息，然后扩展这个 json 文件，加入了 Thanos 所特有的 metadata 信息。而后上传到块存储上。上传后写入 thanos.shipper.json 中。更多关于企业级监控平台系列的学习文章，请参阅：构建企业级监控平台，本系列持续更新中。

第3步：部署 query 组件

sidecar 部署完成了，也有了3个一样的数据副本，这个时候如果想直接展示数据，可以安装 query 组件。

Query 组件（也称为“查询”）实现了 Prometheus 的 HTTP v1 API，可以像 Prometheus 的 graph一样，通过 PromQL 查询 Thanos 集群中的数据。 简而言之，sidecar 暴露了 StoreAPI，Query 从多个 StoreAPI 中收集数据，查询并返回结果。Query 是完全无状态的，可以水平扩展。

配置：

代码语言：javascript复制
./thanos query 
--http-address="0.0.0.0:8090" 
--store=relica0:10901 
--store=relica1:10901 
--store=relica2:10901 
--store=127.0.0.1:19914

store 参数代表的就是刚刚启动的 sidecar 组件，启动了 3 份，就可以配置三个relica0、relica1、relica2，10901 是 sidecar 的默认端口。 http-address 代表 query 组件本身的端口，因为他是个 web 服务，启动后，页面是这样的：

和 Prometheus 几乎一样对吧，有了这个页面你就不需要关心最初的 Prometheus 了，可以放在这里查询。

点击 store，可以看到对接了哪些 sidecar。

query 页面有两个勾选框，含义是：

  • 1.deduplication：是否去重。默认勾选代表去重，同样的数据只会出现一条，否则 replica0 和 1、2 完全相同的数据会查出来 3 条。
  • 2.partial response：是否允许部分响应，默认允许，这里有一致性的折中，比如 0、1、2 三副本有一个挂掉或者超时了，查询时就会有一个没有响应，如果允许返回用户剩下的 2 份，数据就没有很强的一致性，但因为一个超时就完全不返回，就丢掉了可用性，因此默认允许部分响应。
第4步：部署 store gateway 组件

你可能注意到了，在第 3 步里，./thanos query有一条–store是 xxx:19914，并不是一直提到的 3 副本，这个 19914 就是接下来要说的 store gateway组件。

在第 2 步的 sidecar 配置中，如果你配置了对象存储 objstore.config-file，你的数据就会定时上传到 bucket 中，本地只留 2 小时，那么要想查询 2 小时前的数据怎么办呢？数据不被 Prometheus 控制了，应该如何从 bucket 中拿回来，并提供一模一样的查询呢？

Store gateway 组件：store gateway 主要与对象存储交互，从对象存储获取已经持久化的数据。与sidecar一样，store gateway也实现了 store api，query 组可以从 store gateway 查询历史数据。

配置如下：

代码语言：javascript复制
./thanos store 
--data-dir=./thanos-store-gateway/tmp/store 
--objstore.config-file=./thanos-store-gateway/conf/bos.yaml 
--http-address=0.0.0.0:19904 
--grpc-address=0.0.0.0:19914 
--index-cache-size=250MB 
--sync-block-duration=5m 
--min-time=-2w 
--max-time=-1h

grpc-address 就是 store api 暴露的端口，也就是 query 中–store 是 xxx:19914的配置。

因为Store gateway需要从网络上拉取大量历史数据加载到内存，因此会大量消耗 cpu 和内存，这个组件也是 thanos 面世时被质疑过的组件，不过当前的性能还算可以，遇到的一些问题后面会提到。

Store gateway也可以无限拓展，拉取同一份 bucket 数据。 放个示意图，一个 Thanos 副本，挂了多个地域的 store 组件。

其中一个地域的数据统计：查询一个月历史数据速度还可以，主要是数据持久化没有运维压力，随意扩展，成本低。

到这里，Thanos 的基本使用就结束了，至于 compact 压缩和 bucket 校验，不是核心功能，compact的资源消耗也特别大，rule组件我们没有使用，就不做介绍了。更多关于企业级监控平台系列的学习文章，请参阅：构建企业级监控平台，本系列持续更新中。

第5步：查看数据

有了多地域多副本的数据，就可以结合 Grafana 做全局视图了，比如：

按地域和集群查看 ETCD 的性能指标：

按地域、集群、机器查看核心组件监控，如多副本 Master 机器上的各种性能。

数据聚合在一起之后，可以将所有视图都集中展示，比如还有这些面板：

  • 机器监控：node-exporter、process-exporter
  • POD资源使用: Cadvisor
  • Docker、kube-proxy、kubelet 监控
  • scheduler、controller-manager、etcd、apiserver 监控
  • kube-state-metrics 元信息
  • K8S Events
  • mtail 等日志监控

一些问题

Prometheus 压缩

压缩：官方文档有提到，使用 sidecar 时，需要将 Prometheus 的 --storage.tsdb.min-block-duration 和 --storage.tsdb.max-block-duration 这两个值设置为2h，两个参数相等才能保证Prometheus 关闭了本地压缩，其实这两个参数在 Prometheus -help 中并没有体现，Prometheus 作者也说明这只是为了开发测试才用的参数，不建议用户修改。而 Thanos 要求关闭压缩是因为 Prometheus 默认会以2，25，25*5的周期进行压缩，如果不关闭，可能会导致 thanos 刚要上传一个 block，这个 block 却被压缩中，导致上传失败。

不过你也不必担心，因为在 sidecar 启动时，会检查这两个参数，如果不合适，sidecar会启动失败。

store-gateway

store-gateway: store 组件资源消耗是最大的，毕竟他要拉取远程数据，并加载到本地供查询，如果你想控制历史数据和缓存周期，可以修改相应的配置，如:

代码语言：javascript复制
--index-cache-size=250MB 
--sync-block-duration=5m  
--min-time=-2w  最大查询 1 周
--max-time=-1h

store-gateway 默认支持索引缓存，来加快 TSDB 块的查找速度，但有时候启动会占用了大量的内存，在 0.11.0之后的版本做了修复。

Prometheus 2.0 已经对存储层进行了优化。例如按照时间和指标名字，连续的尽量放在一起。而 store gateway可以获取存储文件的结构，因此可以很好的将指标存储的请求翻译为最少的 object storage 请求。对于那种大查询，一次可以拿成百上千个 Chunks 数据。

而在 store 的本地，只有 Index 数据是放入 Cache 的，Chunk 数据虽然也可以，但是就要大几个数量级了。目前，从对象存储获取 Chunk 数据只有很小的延时，因此也没什么动力去将 Chunk 数据给 Cache起来，毕竟这个对资源的需求很大。

store-gateway中的数据：

每个文件夹中其实是一个个的索引文件 index.cache.json。更多关于企业级监控平台系列的学习文章，请参阅：构建企业级监控平台，本系列持续更新中。

compactor组件

Prometheus 数据越来越多，查询一定会越来越慢，Thanos 提供了一个 compactor 组件来处理，他有两个功能。

  • 一个是做压缩，就是把旧的数据不断的合并。
  • 一个是降采样，他会把存储的数据，按照一定的时间，算出最大，最小等值，会根据查询的间隔，进行控制，返回采样的数据，而不是真实的点，在查询特别长的时间的数据的时候，看的主要是趋势，精度是可以选择下降的。

注意的是 Compactor 并不会减少磁盘占用，反而会增加磁盘占用（做了更高维度的聚合）。

thanos 组件的优化并不是万能的，因为业务数据总在增长，这时候可能要考虑业务拆分了。我们需要对业务有一定的划分，不同的业务监控放在不同bucket里（需要改造或者多部署几个 sidecar）。例如有5个 bucket ，再准备5个 store gateway 进行代理查询。减少单个 store 数据过大的问题。

第二个方案是时间切片，也就是上面提到的 store gateway，可以选择查询多长时间的数据。store gateway配置支持两种表达式，一种是基于相对时间的，例如–max-time 是3d前到5d前的。一种是基于绝对时间的，如19年3月1号到19年5月1号。例如想查询3个月的数据，一个 store 可以代理一个月的数据，那么就需要部署3个store来合作。

query 的去重

query 组件启动时，默认会根据 query.replica-label 字段做重复数据的去重，你也可以在页面上勾选deduplication 来决定。query 的结果会根据你的 query.replica-label的 label 选择副本中的一个进行展示。可如果 0，1，2 三个副本都返回了数据，且值不同，query 会选择哪一个展示呢？

Thanos 会基于打分机制，选择更为稳定的 replica 数据, 具体逻辑在：https://github.com/thanos-io/thanos/blob/55cb8ca38b3539381dc6a781e637df15c694e50a/pkg/query/iter.go。

thanos使用

Thanos Querier

使用thanos querier调试PromQL和prometheus上调试别无二致，最主要的一点是记得选择“Use Deldupication“ 删除重复数据。

Grafana

grafana创建数据源时，由于thanos-query和grafana同属一个namespace，所以url地址填写thanos-query:9090即可。如果位于不同namespace，url地址填写为：http://(servicename).(namespace).svc.cluster.local:9090。

然后从grafana官网dashboard导入对应的dashboard即可。

以上就是今天要讲解目前比较流行的方案：Thanos，它完全兼容 Prometheus API，提供统一查询聚合分布式部署 Prometheus 数据的能力，同时也支持数据长期存储到各种对象存储（比如 S3、阿里云 OSS 等）以及降低采样率来加速大时间范围的数据查询。

参考来源：http://www.xuyasong.com/?p=1925 https://www.cuiliangblog.cn/detail/article/30

prometheus 高可用 架构 监控 实践

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