前言

软件的开发不仅仅在于解决业务，它还需要程序尽可能的运行下去，这就涉及到了服务的稳定性。稳定性涉及很多因素，硬件软件都需要保证。为了能让这些条件更加充足，我们需要不断的收集数据，分析数据，监控数据，进而优化能优化的点。Prometheus 在这方面就为我们提供了很好的监控方案。

什么是 Prometheus？

Prometheus 是一个开源的监控和报警系统，它将我们关心的指标值通过 PULL 的方式获取并存储为时间序列数据。如果单从它的收集功能来讲，我们也可以通过 mysql、redis 等方式实现。然而，这些数据是在每时每刻产生的，其庞大的规模需要我们好好的考虑其存储方式。另外，这些监控数据大多数时候是跟统计相关的，比如数据与时间的分布情况等，这需要有专业的度量知识。而这些正是 Prometheus 的擅长所在。

由于 Prometheus 的关注重点在于指标值以及时间点这两个因素，所以外部程序对它的接入成本非常的低。这种易用性可以让我们对数据进行多维度、多角度的观察和分析，使得监控的效果更加具体化，例如内存消耗、网络利用率、请求连接数等。

除此之外，Prometheus 还具备了操作简单、可拓展的数据收集和强大的查询语言等特性，这些特性能帮助我们在问题出现的时候，快速告警并定位错误。所以现在很多微服务基础设施都会选择接入 Prometheus，像 k8s、云原生等。

Prometheus 的整体架构

Prometheus 为了保证它的拓展性、可靠性，在除了提供核心的 server 外还提供了很多生态组件，为了不增加理解的复杂度，我们先从上帝视角，看看它的核心 Prometheus server：

可以看到，Prometheus server 的处理链路很清晰，其实就是数据收集-数据存储-数据查询。当然，一个完善的系统肯定会衍生出许多组件来支撑它的特性。所以我们会看到，在 Prometheus 架构里还存在着其他的组件，例如：

• Pushgateway：为监控节点提供 Push 功能，再由 Prometheus server 到 Pushgateway 集中 Pull 数据。

• Targets Discover：根据服务发现获取监控节点的地址。

• PromQL：针对指标数据查询的语言，类似 SQL。

• Alertmanager：根据配置规则以及指标分析，提供告警服务。

最后，Prometheus 的整体架构如下：

指标(Metrics)

上面提到 Prometheus 的核心关注点在于指标（Metrics），指标我们可以简单的理解为一个度量值，这个值可以是 CPU 负载、内存使用、请求连接数等。它们来源于操作系统、应用服务、设备数据等，会随着时间的变化而有所不同。为了能让这些指标更好的体现出度量内涵，Prometheus 提供了四种指标类型：

• Counter（计数器）：只增不减的计数器

• Gauge（仪表盘）：可增可减，任意变化的仪表盘

• Histogram（直方图）：将指标进行量化平均，得到类似在 0~10ms 之间的请求数有多少，而 10~20ms 之间的请求数又有多少的直方图

• Summary（摘要）：histogram 在客户端是简单的分桶和分桶计数，由于 prometheus 服务端基于这么有限的数据做百分位估算，不是很准确，summary 就是解决百分位准确的问题而来的。

实际上，在 Prometheus 里指标的组成有几部分：指标名、labels、指标值。 （labels 就是我们经常提到的维度）。例如，下面就是一个关于 http 的计数器类型指标数据：

# HELP prometheus_http_requests_total Counter of HTTP requests.# TYPE prometheus_http_requests_total counterprometheus_http_requests_total{code="200",handler="/api/v1/label/:name/values"} 7prometheus_http_requests_total{code="200",handler="/api/v1/query"} 19prometheus_http_requests_total{code="200",handler="/api/v1/query_range"} 27prometheus_http_requests_total{code="200",handler="/graph"} 11prometheus_http_requests_total{code="200",handler="/metrics"} 8929prometheus_http_requests_total{code="200",handler="/static/*filepath"} 52prometheus_http_requests_total{code="302",handler="/"} 1prometheus_http_requests_total{code="400",handler="/api/v1/query_range"} 6

需要注意的是，Prometheus 需要收集的数据是随着时间的增长而增长的，所以它一般不建议保留长期的指标数据，默认保留 15 天。如果监控的数据发现问题，那么需要我们配置告警发现，快速处理。

Prometheus 配置

关于 Prometheus 的使用相信网上有很多详细教程，此处不再说明。我们来看下它的关键配置文件：prometheus.yml：

global:  scrape_interval:     15s  evaluation_interval: 15s
rule_files:  # - "first_rules.yml"  # - "second_rules.yml"
scrape_configs:  - job_name: 'prometheus'    static_configs:    - targets: ['localhost:9090']

可以看到，主要分为了三部分：全局配置（例如数据收集时间间隔）、告警规则、监控节点。告警规则是基于 PromQL 表达式触发条件的，如：

groups:  - name: example    rules:    - alert:  InstanceDown    expr: up == 0    for: 1m    labels:      severity: critical    annotations:      summary: Instance has been down for more than 5 minutes

PromQL

PromQL 是 Prometheus 内置的数据查询语言，就像 Mysql 的 SQL 语句一样，为我们提供了丰富的查询功能，可应用在面板上查询过滤、告警规则里的表达式等。下面我们就来初步认识下 PromQL。

PromQL 是面向指标查询的，前面我们说过，指标是由指标名、labels、指标值组成的，所以当我们想要查询某个指标时，便可以在浏览器访问 http://localhost:9090/graph 后输入如下表达式：

prometheus_http_requests_total

然后就可以看到相关的指标值了：

像上面这种查询表达式返回的结果被称之为 瞬时向量，即返回结果里每个标签的每个指标只会存在单个值。如果我们想要按时间范围来查询的话，那么就需要使用区间向量表达式了，通过 [] 来选择我们的时间。例如：

prometheus_http_requests_total[1m]

表示查询最近 1 分钟的样本数据

除了瞬时向量、区间向量，PromQL 的返回还有 标量（一个浮点型的数据值）、字符串类型，根据这些结果类型，我们就也做更多的操作了。

运算符

PromQL 支持我们对指标结果进行运算，比如：

• 算术运算符：+（加法）、–（减法）、*（乘法）、/（除）、%（模）、^（幂）。

• 比较运算符：>（大于）、<（小于）、==（等于）、!=（不等于）、>=（大于或等于）、<=（小于或等于）

• 逻辑运算符：and（与）、or（或）、unless（排除）

• 聚合运算：sum（和）、min（最小）、avg（平均）、count（总数）、stddev（计算维度上的总体标准偏差）、stdvar（计算维度上的总体标准方差）等

有了这些运算符，我们就可更灵活的处理指标值了。

数据过滤

当然，我们也可以对数据进行过滤，在 PromQL 里主要有以下两种过滤表达式：

• 完全匹配：即 = 和 != 的用法

• 正则匹配：携带了正则表达式，可以用 =~ 和!~ 分表表示正向和反向匹配

例如：process_cpu_seconds_total{job="Node Exporter"} 将筛选标签 job = Node Exporter 的指标数据。

数据存储

Prometheus 2.x 默认将时间序列数据库保存在本地磁盘中，当然，我们也可以将数据保存到第三方的存储服务中。

本地存储

Prometheus 按照两个小时为一个时间窗口，将两小时内产生的数据存储在一个块（Block）中。每个块都是一个单独的目录，里面包含了对应时间窗口内的所有样本数据（chunks），元数据文件（meta.json）以及索引文件（index）。

其中索引文件会将指标名称和标签索引到样板数据的时间序列中。此期间如果通过 API 删除时间序列，删除记录会保存在单独的逻辑文件 tombstone 当中。

而样本数据所在的块则会被直接保存在内存中，不会持久化到磁盘中。为了确保 Prometheus 发生崩溃或重启时能够恢复数据，Prometheus 启动时会通过预写日志（write-ahead-log(WAL)）重新记录，从而恢复数据。

预写日志文件保存在 wal 目录中，每个文件大小为 128MB。wal 文件包括还没有被压缩的原始数据，所以比常规的块文件大得多。一般情况下，Prometheus 会保留三个 wal 文件，但如果有些高负载服务器需要保存两个小时以上的原始数据，wal 文件的数量就会大于 3 个。

远程存储

受限于可拓展性和持久性，Prometheus 的本地存储仅限于单个节点，所以 Prometheus 并没有提供集群的存储解决方案，而是提供了一系列的接口，以便和远程存储系统相结合，比如当我们在 prometheus.yml 配置文件里配置了 Remote Write(远程写) 的 URL 地址后，Prometheus 就会将采集到的样本数据通过 HTTP 的形式发送给适配器，后续用户就可以在适配器里对接外部服务了。外部服务可以是真正的存储系统，也可以是云存储、消息队列等。

和Remote Write(远程写) 一样，当我们在配置文件里配置了 Remote Read(远程读) 的 URL 地址后，就会通过 HTTP 的形式到 Adaptor 里查询数据，然后 Adaptor 再去第三方存储服务里获取数据转发回来。

Prometheus 缺点

由于 Prometheus 是以指标为关键数据，所以当我们想要对数据进行一条链路的走向时，是达不到的。而且它的数据是面向时间顺序的，如果我们想要提供一些报表处理，那是挺难的。

另外，由于 Prometheus 是奔着简单易拓展目的设计的，所以在分布式存储、集群、多租户等方面基本没有涉及，它更专注于实时监控。

总结

系统监控其实是每一个成熟架构都需要考虑的重点，它是基础设施里的重要组成部分，能让我们提前发现问题，解决问题。而 Prometheus 作为流行的开源监控系统，现在逐渐成为了标准，所以提前熟悉它，使用它，还是大有收益的，毕竟保证业务的稳定性，也是我们开发工作的一部分呢。

参考

• [1]what is prometheus?
  

• [2]一篇文章带你理解和使用prometheus的指标
  

• [3]prometheus 中文文档
  

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