Prometheus 简介
Prometheus 最初是 SoundCloud 构建的开源系统监控和报警工具，是一个独立的开源项目，于2016年加入了 CNCF 基金会，作为继 Kubernetes 之后的第二个托管项目。
特征
Prometheus 相比于其他传统监控工具主要有以下几个特点：
具有由 metric 名称和键/值对标识的时间序列数据的多维数据模型 有一个灵活的查询语言 不依赖分布式存储，只和本地磁盘有关 通过 HTTP 的服务拉取时间序列数据 也支持推送的方式来添加时间序列数据 还支持通过服务发现或静态配置发现目标 多种图形和仪表板支持
组件
Prometheus 由多个组件组成，但是其中许多组件是可选的：
Prometheus Server：用于抓取指标、存储时间序列数据 exporter：暴露指标让任务来抓 pushgateway：push 的方式将指标数据推送到该网关 alertmanager：处理报警的报警组件 adhoc：用于数据查询 大多数 Prometheus 组件都是用 Go 编写的，因此很容易构建和部署为静态的二进制文件。
架构
下图是 Prometheus 官方提供的架构及其一些相关的生态系统组件：
prometheus 联邦使用
通过Remote Storage可以分离监控样本采集和数据存储，解决Prometheus的持久化问题。这一部分会重点讨论如何利用联邦集群特性对Promthues进行扩展，以适应不同监控规模的变化
对于大部分监控规模而言，我们只需要在每一个数据中心(例如：EC2可用区，Kubernetes集群)安装一个Prometheus Server实例，就可以在各个数据中心处理上千规模的集群。同时将Prometheus Server部署到不同的数据中心可以避免网络配置的复杂性
如上图所示，在每个数据中心部署单独的Prometheus Server，用于采集当前数据中心监控数据。并由一个中心的Prometheus Server负责聚合多个数据中心的监控数据。这一特性在Promthues中称为联邦集群。
联邦集群的核心在于每一个Prometheus Server都包含额一个用于获取当前实例中监控样本的接口/federate。对于中心Prometheus Server而言，无论是从其他的Prometheus实例还是Exporter实例中获取数据实际上并没有任何差异
代码语言：shell复制scrape_configs:
- job_name: 'federate'
scrape_interval: 15s
honor_labels: true
metrics_path: '/federate'
params:
'match[]':
- '{job="prometheus"}'
- '{__name__=~"job:.*"}'
- '{__name__=~"node.*"}'
static_configs:
- targets:
- 'xxxxxxx:9090'
- 'xxxxxxx:9090'
为了有效的减少不必要的时间序列，通过params参数可以用于指定只获取某些时间序列的样本数据，例如
```bash
"http://192.168.77.11:9090/federate?match[]={job="prometheus"}&match[]={__name__=~"job:.*"}&match[]={__name__=~"node.*"}"
通过URL中的match[]参数指定我们可以指定需要获取的时间序列。match[]参数必须是一个瞬时向量选择器，例如up或者{job=“api-server”}。配置多个match[]参数，用于获取多组时间序列的监控数据。
horbor_labels配置true可以确保当采集到的监控指标冲突时，能够自动忽略冲突的监控数据。如果为false时，prometheus会自动将冲突的标签替换为”exported_“的形式
