prometheus-简介及安装

监控是整个产品周期中最重要的一环，及时预警减少故障影响免扩大，而且能根据历史数据追溯问题。

对系统不间断实时监控

实时反馈系统当前状态

保证业务持续性运行

• 监控系统

监控方案	告警	特点	适用
Zabbix	Y	大量定制工作	大部分的互联网公司
open-falcon	Y	功能模块分解比较细，显得更复杂	系统和应用监控
Prometheus Grafana	Y	扩展性好	容器，应用，主机全方面监控

市场上主流的开源监控系统基本都是这个流程：

l  数据采集：对监控数据采集

l  数据存储：将监控数据持久化存储，用于历时查询

l  数据分析：数据按需处理，例如阈值对比、聚合

l  数据展示：Web页面展示

l  监控告警：电话，邮件，微信，短信

要监控什么

硬件监控	1）通过远程控制卡：Dell的IDRAC 2）IPMI（硬件管理接口）监控物理设备。 3）网络设备：路由器、交换机 温度，硬件故障等。
系统监控	CPU，内存，硬盘利用率，硬件I/O，网卡流量，TCP状态，进程数
应用监控	Nginx、Tomcat、PHP、MySQL、Redis等，业务涉及的服务都要监控起来
日志监控	系统日志、服务日志、访问日志、错误日志，这个现成的开源的ELK解决方案，会在下一章讲解
安全监控	1）可以利用Nginx Lua实现WAF功能，并存储到ES，通过Kibana可视化展示不同的攻击类型。 2）用户登录数，passwd文件变化，其他关键文件改动
API监控	收集API接口操作方法（GET、POST等）请求，分析负载、可用性、正确性、响应时间
业务监控	例如电商网站，每分钟产生多少订单、注册多少用户、多少活跃用户、推广活动效果（产生多少用户、多少利润）
流量分析	根据流量获取用户相关信息，例如用户地理位置、某页面访问状况、页面停留时间等。监控各地区访问业务网络情况，优化用户体验和提升收益

Prometheus概述

Prometheus（普罗米修斯）是一个最初在SoundCloud上构建的监控系统。自2012年成为社区开源项目，拥有非常活跃的开发人员和用户社区。为强调开源及独立维护，Prometheus于2016年加入云原生云计算基金会（CNCF），成为继Kubernetes之后的第二个托管项目。

https://prometheus.io

https://github.com/prometheus

作为新一代的监控框架，Prometheus 具有以下特点：

• 多维数据模型：由度量名称和键值对标识的时间序列数据
• PromSQL：一种灵活的查询语言，可以利用多维数据完成复杂的查询
• 不依赖分布式存储，单个服务器节点可直接工作
• 基于HTTP的pull方式采集时间序列数据
• 推送时间序列数据通过PushGateway组件支持
• 通过服务发现或静态配置发现目标
• 多种图形模式及仪表盘支持

Prometheus适用于以机器为中心的监控以及高度动态面向服务架构的监控。

Prometheus组成及架构

• Prometheus Server：收集指标和存储时间序列数据，并提供查询接口
• ClientLibrary：客户端库
• Push Gateway：短期存储指标数据。主要用于临时性的任务
• Exporters：采集已有的第三方服务监控指标并暴露metrics
• Alertmanager：告警
• Web UI：简单的Web控制台

数据模型

Prometheus将所有数据存储为时间序列；具有相同度量名称以及标签属于同一个指标。

每个时间序列都由度量标准名称和一组键值对（也成为标签）唯一标识。

时间序列格式：

<metric name>{<label name>=<label value>, ...}

示例：api_http_requests_total{method="POST", handler="/messages"}

指标类型

• Counter：递增的计数器
• Gauge：可以任意变化的数值
• Histogram：对一段时间范围内数据进行采样，并对所有数值求和与统计数量
• Summary：与Histogram类似

指标和实例

实例：可以抓取的目标称为实例（Instances）

作业：具有相同目标的实例集合称为作业（Job）

代码语言：javascript复制

scrape_configs:
    - job_name: 'prometheus'
      static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
   - job_name: 'node'
      static_configs:
      - targets: ['192.168.1.10:9090']

Prometheus部署

二进制 部署

下载最新版本的Prometheus，然后解压缩并运行它：

https://prometheus.io/download/

https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/getting_started/

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tar xvfz prometheus-*.tar.gz
cd prometheus-*
mv prometheus-* /usr/local/prometheus

系统服务

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[Unit]
Description=https://prometheus.io

[Service]
Restart=on-failure
ExecStart=/usr/local/prometheus/prometheus --config.file=/usr/local/prometheus/prometheus.yml

[Install]
WantedBy=multi-user.target

常用命令

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启动prometheus
./prometheus --config.file=prometheus.yml

检测配置文件
./promtool check config prometheus.yml

重新加载配置文件
kill -hup PID

Docker容器部署

https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/installation/

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prometheus.yml通过运行以下命令将您从主机绑定：
docker run -p 9090:9090 -v /tmp/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml 
       prom/prometheus

或者为配置使用额外的卷：
docker run -p 9090:9090 -v /prometheus-data 
       prom/prometheus --config.file=/prometheus-data/prometheus.yml

访问Web

http://localhost:9090访问自己的状态页面

可以通过访问localhost:9090验证Prometheus自身的指标：localhost:9090/metrics

配置Prometheus监控本身

Prometheus从目标机上通过http方式拉取采样点数据, 它也可以拉取自身服务数据并监控自身的健康状况

当然Prometheus服务拉取自身服务采样数据，并没有多大的用处，但是它是一个好的DEMO。保存下面的Prometheus配置，并命名为：prometheus.yml:

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global:
  scrape_interval:     15s # 默认情况下，每15s拉取一次目标采样点数据。

  # 我们可以附加一些指定标签到采样点度量标签列表中, 用于和第三方系统进行通信, 包括：federation, remote storage, Alertmanager
  external_labels:
    monitor: 'codelab-monitor'

# 下面就是拉取自身服务采样点数据配置
scrape_configs:
  # job名称会增加到拉取到的所有采样点上，同时还有一个instance目标服务的host：port标签也会增加到采样点上
  - job_name: 'prometheus'

    # 覆盖global的采样点，拉取时间间隔5s
    scrape_interval: 5s

    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

 全局配置文件

global：全局配置

alerting：告警配置

rule_files：告警规则

scrape_configs：配置数据源，称为target，每个target用job_name命名。又分为静态配置和服务发现

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global:
  # 默认抓取周期，可用单位ms、smhdwy #设置每15s采集数据一次，默认1分钟
  [ scrape_interval: <duration> | default = 1m ]
  # 默认抓取超时
  [ scrape_timeout: <duration> | default = 10s ]
  # 估算规则的默认周期# 每15秒计算一次规则。默认1分钟
  [ evaluation_interval: <duration> | default = 1m ]
  # 和外部系统（例如AlertManager）通信时为时间序列或者警情（Alert）强制添加的标签列表
  external_labels:
    [ <labelname>: <labelvalue> ... ]
 
# 规则文件列表
rule_files:
  [ - <filepath_glob> ... ]
 
# 抓取配置列表
scrape_configs:
  [ - <scrape_config> ... ]
 
# Alertmanager相关配置
alerting:
  alert_relabel_configs:
    [ - <relabel_config> ... ]
  alertmanagers:
    [ - <alertmanager_config> ... ]
 
# 远程读写特性相关的配置
remote_write:
  [ - <remote_write> ... ]
remote_read:
  [ - <remote_read> ... ]

scrape_configs

根据配置的任务（job）以http/s周期性的收刮（scrape/pull）

指定目标（target）上的指标（metric）。目标（target）

可以以静态方式或者自动发现方式指定。Prometheus将收刮（scrape）的指标（metric）保存在本地或者远程存储上。

使用scrape_configs定义采集目标

配置一系列的目标，以及如何抓取它们的参数。一般情况下，每个scrape_config对应单个Job。

目标可以在scrape_config中静态的配置，也可以使用某种服务发现机制动态发现。

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# 任务名称，自动作为抓取到的指标的一个标签
job_name: <job_name>
 
# 抓取周期
[ scrape_interval: <duration> | default = <global_config.scrape_interval> ]
# 每次抓取的超时
[ scrape_timeout: <duration> | default = <global_config.scrape_timeout> ]
# 从目标抓取指标的URL路径
[ metrics_path: <path> | default = /metrics ]
# 当添加标签发现指标已经有同名标签时，是否保留原有标签不覆盖
[ honor_labels: <boolean> | default = false ]
# 抓取协议
[ scheme: <scheme> | default = http ]
# HTTP请求参数
params:
  [ <string>: [<string>, ...] ]
 
# 身份验证信息
basic_auth:
  [ username: <string> ]
  [ password: <secret> ]
  [ password_file: <string> ]
# Authorization请求头取值
[ bearer_token: <secret> ]
# 从文件读取Authorization请求头
[ bearer_token_file: /path/to/bearer/token/file ]
 
# TLS配置
tls_config:
  [ <tls_config> ]
 
# 代理配置
[ proxy_url: <string> ]
 
# DNS服务发现配置
dns_sd_configs:
  [ - <dns_sd_config> ... ]
# 文件服务发现配置
file_sd_configs:
  [ - <file_sd_config> ... ]
# K8S服务发现配置
kubernetes_sd_configs:
  [ - <kubernetes_sd_config> ... ]
 
# 此Job的静态配置的目标列表
static_configs:
  [ - <static_config> ... ]
 
# 目标重打标签配置
relabel_configs:
  [ - <relabel_config> ... ]
# 指标重打标签配置
metric_relabel_configs:
  [ - <relabel_config> ... ]
 
# 每次抓取允许的最大样本数量，如果在指标重打标签后，样本数量仍然超过限制，则整个抓取认为失败
# 0表示不限制
[ sample_limit: <int> | default = 0 

relabel_configs

relabel_configs ：允许在采集之前对任何目标及其标签进行修改

重新标签的意义？

• 重命名标签名
• 删除标签
• 过滤目标

action：重新标签动作

• replace：默认，通过regex匹配source_label的值，使用replacement来引用表达式匹配的分组
• keep：删除regex与连接不匹配的目标 source_labels
• drop：删除regex与连接匹配的目标 source_labels
• labeldrop：删除regex匹配的标签
• labelkeep：删除regex不匹配的标签
• hashmod：设置target_label为modulus连接的哈希值source_labels
• labelmap：匹配regex所有标签名称。然后复制匹配标签的值进行分组，replacement分组引用（{1},{2},…）替代

基于文件的服务发现

支持服务发现的来源：

• azure_sd_configs
• consul_sd_configs
• dns_sd_configs
• ec2_sd_configs
• openstack_sd_configs
• file_sd_configs
• gce_sd_configs
• kubernetes_sd_configs
• marathon_sd_configs
• nerve_sd_configs
• serverset_sd_configs
• triton_sd_configs

Prometheus也提供了服务发现功能，可以从consul，dns，kubernetes，file等等多种来源发现新的目标。其中最简单的是从文件发现服务。

https://github.com/prometheus/prometheus/tree/master/discovery

服务发现支持： endpoints，ingress，kubernetes，node，pod，service

监控linux服务器

node_exporter：用于*NIX系统监控，使用Go语言编写的收集器。

使用文档：https://prometheus.io/docs/guides/node-exporter/

GitHub：https://github.com/prometheus/node_exporter

exporter列表：https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters/

监控cpu、内存、硬盘

收集到 node_exporter 的数据后，我们可以使用 PromQL 进行一些业务查询和监控，下面是一些比较常见的查询。

注意：以下查询均以单个节点作为例子，如果大家想查看所有节点，将 instance="xxx" 去掉即可。

代码语言：javascript复制

CPU使用率：
100 - (avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) by (instance) * 100)
内存使用率：
100 - (node_memory_MemFree_bytes node_memory_Cached_bytes node_memory_Buffers_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes * 100
磁盘使用率：
100 - (node_filesystem_free_bytes{mountpoint="/",fstype=~"ext4|xfs"} / node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/",fstype=~"ext4|xfs"} * 100)

监控服务状态

使用systemd收集器：

--collector.systemd.unit-whitelist=". "  从systemd中循环正则匹配单元 --collector.systemd.unit-whitelist="(docker|sshd|nginx).service"白名单，收集目标

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/usr/bin/node_exporter --collector.systemd --collector.systemd.unit-whitelist=(docker|sshd|nginx).service

node_systemd_unit_state{name=“docker.service”}               只查询docker服务

node_systemd_unit_state{name=“docker.service”,state=“active”}   返回活动状态，值是1

node_systemd_unit_state{name=“docker.service”} == 1当前服务状态

Granfana炫图展示数据

Grafana是一个开源的度量分析和可视化系统。

https://grafana.com/grafana/download

Grafana支持查询普罗米修斯。自Grafana 2.5.0（2015-10-28）以来，包含了Prometheus的Grafana数据源。

监控Docker服务器

cAdvisor（Container Advisor）用于收集正在运行的容器资源使用和性能信息。

https://github.com/google/cadvisor

https://grafana.com/dashboards/193

运行单个cAdvisor来监控整个Docker主机

代码语言：javascript复制

docker run 
  --volume=/:/rootfs:ro 
  --volume=/var/run:/var/run:ro 
  --volume=/sys:/sys:ro 
  --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro 
  --volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro 
  --publish=8080:8080 
  --detach=true 
  --name=cadvisor 
  google/cadvisor:latest

使用Prometheus监控cAdvisor

cAdvisor将容器统计信息公开为Prometheus指标。默认情况下，这些指标在/metrics HTTP端点下提供。可以通过设置-prometheus_endpoint命令行标志来自定义此端点。

要使用Prometheus监控cAdvisor，只需在Prometheus中配置一个或多个作业，这些作业会在该指标端点处刮取相关的cAdvisor流程。

监控MySQL

mysql_exporter：用于收集MySQL性能信息。

https://github.com/prometheus/mysqld_exporter

https://grafana.com/dashboards/7362

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登录mysql为exporter创建账号：
mysql>CREATE USER 'exporter'@'localhost' IDENTIFIED BY 'XXXXXXXX' WITH MAX_USER_CONNECTIONS 3;
mysql>GRANT PROCESS, REPLICATION CLIENT, SELECT ON *.* TO 'exporter'@'localhost';

# cat .my.cnf 
[client]
user=exporter
password=exporter123

# ./mysqld_exporter --config.my-cnf=.my.cnf
  - job_name: mysql
    static_configs:
    - targets:
      - 192.168.31.66:9104

告警

使用prometheus进行告警分为两部分：Prometheus Server中的告警规则会向Alertmanager发送。然后，Alertmanager管理这些告警，包括进行重复数据删除，分组和路由，以及告警的静默和抑制。

部署Alertmanager

在Prometheus平台中，警报由独立的组件Alertmanager处理。通常情况下，我们首先告诉Prometheus Alertmanager所在的位置，然后在Prometheus配置中创建警报规则，最后配置Alertmanager来处理警报并发送给接收者（邮件，webhook、slack等）。

地址1：https://prometheus.io/download/

地址2：https://github.com/prometheus/alertmanager/releases

设置告警和通知的主要步骤如下：

1. 部署Alertmanager
2. 配置Prometheus与Alertmanager通信
3. 在Prometheus中创建告警规则

配置Prometheus与Alertmanager通信

代码语言：javascript复制

# vi prometheus.yml
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
       - 127.0.0.1:9093

在Prometheus中创建告警规则

https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/alerting_rules/

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# vi prometheus.yml
rule_files:
   - "rules/*.yml"

# vi rules/node.yml
groups:
- name: example# 报警规则组名称
  rules:
# 任何实例5分钟内无法访问发出告警
  - alert: InstanceDown
    expr: up == 0
    for: 5m#持续时间 ， 表示持续一分钟获取不到信息，则触发报警
    labels:
      severity: page# 自定义标签
    annotations:
      summary: "Instance {{ $labels.instance }} down"# 自定义摘要
      description: "{{ $labels.instance }} of job {{ $labels.job }} has been down for more than 5 minutes."# 自定义具体描述

告警状态

一旦这些警报存储在Alertmanager，它们可能处于以下任何状态：

• Inactive：这里什么都没有发生。
• Pending：已触发阈值，但未满足告警持续时间（即rule中的for字段）
• Firing：已触发阈值且满足告警持续时间。警报发送到Notification Pipeline，经过处理，发送给接受者。

这样目的是多次判断失败才发告警，减少邮件。

告警分配

route属性用来设置报警的分发策略，它是一个树状结构，按照深度优先从左向右的顺序进行匹配。

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route:
  receiver: 'default-receiver'  
  group_wait: 30s
  group_interval: 5m
  repeat_interval: 4h
  group_by: [cluster, alertname]
# 所有不匹配以下子路由的告警都将保留在根节点，并发送到“default-receiver”
  routes:
# 所有service=mysql或者service=cassandra的告警分配到数据库接收端
  - receiver: 'database-pager'
    group_wait: 10s
    match_re:
      service: mysql|cassandra
# 所有带有team=frontend标签的告警都与此子路由匹配
# 它们是按产品和环境分组的，而不是集群
  - receiver: 'frontend-pager'
    group_by: [product, environment]
    match:
      team: frontend 

group_by：报警分组依据

group_wait：为一个组发送通知的初始等待时间，默认30s

group_interval：在发送新告警前的等待时间。通常5m或以上

repeat_interval：发送重复告警的周期。如果已经发送了通知，再次发送之前需要等待多长时间。通常3小时或以上

主要处理流程：

1. 接收到Alert，根据labels判断属于哪些Route（可存在多个Route，一个Route有多个Group，一个Group有多个Alert）。
2. 将Alert分配到Group中，没有则新建Group。
3. 新的Group等待group_wait指定的时间（等待时可能收到同一Group的Alert），根据resolve_timeout判断Alert是否解决，然后发送通知。
4. 已有的Group等待group_interval指定的时间，判断Alert是否解决，当上次发送通知到现在的间隔大于repeat_interval或者Group有更新时会发送通知。

告警收敛（分组、抑制、静默）

告警面临最大问题，是警报太多，相当于狼来了的形式。收件人很容易麻木，不再继续理会。关键的告警常常被淹没。在一问题中，alertmanger在一定程度上得到很好解决。

Prometheus成功的把一条告警发给了Altermanager，而Altermanager并不是简简单单的直接发送出去，这样就会导致告警信息过多，重要告警被淹没。所以需要对告警做合理的收敛。

告警收敛手段：

分组（group）：将类似性质的警报分类为单个通知

抑制（Inhibition）：当警报发出后，停止重复发送由此警报引发的其他警报

静默（Silences）：是一种简单的特定时间静音提醒的机制

Prometheus一条告警怎么触发的

报警处理流程如下：

1. Prometheus Server监控目标主机上暴露的http接口（这里假设接口A），通过上述Promethes配置的'scrape_interval'定义的时间间隔，定期采集目标主机上监控数据。
2. 当接口A不可用的时候，Server端会持续的尝试从接口中取数据，直到"scrape_timeout"时间后停止尝试。这时候把接口的状态变为“DOWN”。
3. Prometheus同时根据配置的"evaluation_interval"的时间间隔，定期（默认1min）的对Alert Rule进行评估；当到达评估周期的时候，发现接口A为DOWN，即UP=0为真，激活Alert，进入“PENDING”状态，并记录当前active的时间；
4. 当下一个alert rule的评估周期到来的时候，发现UP=0继续为真，然后判断警报Active的时间是否已经超出rule里的‘for’ 持续时间，如果未超出，则进入下一个评估周期；如果时间超出，则alert的状态变为“FIRING”；同时调用Alertmanager接口，发送相关报警数据。
5. AlertManager收到报警数据后，会将警报信息进行分组，然后根据alertmanager配置的“group_wait”时间先进行等待。等wait时间过后再发送报警信息。
6. 属于同一个Alert Group的警报，在等待的过程中可能进入新的alert，如果之前的报警已经成功发出，那么间隔“group_interval”的时间间隔后再重新发送报警信息。比如配置的是邮件报警，那么同属一个group的报警信息会汇总在一个邮件里进行发送。
7. 如果Alert Group里的警报一直没发生变化并且已经成功发送，等待‘repeat_interval’时间间隔之后再重复发送相同的报警邮件；如果之前的警报没有成功发送，则相当于触发第6条条件，则需要等待group_interval时间间隔后重复发送。
8. 同时最后至于警报信息具体发给谁，满足什么样的条件下指定警报接收人，设置不同报警发送频率，这里有alertmanager的route路由规则进行配置

编写告警规则案例

代码语言：javascript复制

# cat rules/general.yml 
groups:
- name: general.rules
  rules:
  - alert: InstanceDown
    expr: up == 0
    for: 2m
    labels:
      severity: error
    annotations:
      summary: "Instance {{ $labels.instance }} 停止工作"
      description: "{{ $labels.instance }}: job {{ $labels.job }} 已经停止5分钟以上."


# cat rules/node.yml
groups:
- name: node.rules
  rules:
  - alert: NodeFilesystemUsage
    expr: 100 - (node_filesystem_free_bytes{fstype=~"ext4|xfs"} / node_filesystem_size_bytes{fstype=~"ext4|xfs"} * 100) > 80
    for: 2m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "{{$labels.instance}}: {{$labels.mountpoint }} 分区使用过高"
      description: "{{$labels.instance}}: {{$labels.mountpoint }} 分区使用大于 80% (当前值: {{ $value }})"
  - alert: NodeMemoryUsage
    expr: 100 - (node_memory_MemFree_bytes node_memory_Cached_bytes node_memory_Buffers_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes * 100 > 80
    for: 2m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "{{$labels.instance}}: 内存使用过高"
      description: "{{$labels.instance}}: 内存使用大于 80% (当前值: {{ $value }})"
  - alert: NodeCPUUsage
    expr: 100 - (avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) by (instance) * 100) > 80
    for: 2m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "{{$labels.instance}}: CPU使用过高"
      description: "{{$labels.instance}}: CPU使用大于 80% (当前值: {{ $value }})"

# cat rules/reload.yml 
groups:
- name: prometheus.rules
  rules:
  - alert: AlertmanagerReloadFailed
    expr: alertmanager_config_last_reload_successful == 0
    for: 10m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "{{$labels.instance}}: Alertmanager配置重新加载失败"
      description: "{{$labels.instance}}: Alertmanager配置重新加载失败"
  - alert: PrometheusReloadFailed
    expr: prometheus_config_last_reload_successful == 0
    for: 10m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "{{$labels.instance}}: Prometheus配置重新加载失败"
      description: "{{$labels.instance}}: Prometheus配置重新加载失败"

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