Prometheus[1] 是一个开源的监控和报警系统，用于收集和处理时间序列数据。它通常与其他工具（如 Grafana[2]）结合使用，以提供可视化和分析功能。然而，Prometheus 本身的存储能力有限，因此在处理大量时间序列数据时，需要使用外部存储来扩展其功能。GreptimeDB[3] 是一个专门为时间序列数据设计的分布式数据库，具有高性能、高可用性和可扩展性等特点。在本教程中，我们将学习如何设置 GreptimeDB 作为 Prometheus 的长期存储。

1. 安装 GreptimeDB

首先需要安装 GreptimeDB，用户可以从官方网站下载适合你操作系统的二进制文件，并按照安装说明进行安装。在本教程中，我们将使用 Docker 来安装 GreptimeDB 单机版：

docker run -p 127.0.0.1:4000-4003:4000-4003 \-v "$(pwd)/greptimedb:/tmp/greptimedb" \--name greptime --rm \greptime/greptimedb:v0.9.1 standalone start \--http-addr 0.0.0.0:4000 \--rpc-addr 0.0.0.0:4001 \--mysql-addr 0.0.0.0:4002 \--postgres-addr 0.0.0.0:400

如果一切正常，可以打开浏览器访问 http://localhost:4000/dashboard/ ，将会看到 GreptimeDB 内置的 Dashboard，可以查看表信息、查询等。

如果你的数据规模较大，我们推荐你使用 GreptimeDB 集群版本，它具备无限水平扩展能力，请阅读这篇性能报告。

更多 GreptimeDB 安装说明请阅读文档[4]。

2. 配置 Prometheus

接下来，需要配置 Prometheus 以使用 GreptimeDB 作为长期存储。

首先从 https://github.com/prometheus/prometheus/releases/tag/v2.53.1 选择对应的操作系统和处理器架构版本下载 Prometheus。

比如我使用的是 Mac Arm64 系统：

curl -fsSL -O \  https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.53.1/prometheus-2.53.1.darwin-arm64.tar.gz

解压后，进入 Prometheus 安装目录：

tar zxvf prometheus-2.53.1.darwin-arm64.tar.gzcd prometheus-2.53.1.darwin-arm64

打开 Prometheus 的配置文件（prometheus.yml），在末尾添加以下内容：

remote_write:  - url: http://localhost:4000/v1/prometheus/write?db=publicremote_read:  - url: http://localhost:4000/v1/prometheus/read?db=public

我们默认写入的数据库的是 public。

3. 启动 Prometheus

完成配置后启动 Prometheus，在命令行中，执行以下命令：

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

如果一切正常，刷新 http://localhost:4000/dashboard/ 页面，将会看到 Prometheus 的数据已经写入了：

用户也可以使用 SQL 来查询这些数据，点击左侧菜单 + 号打开一个查询界面，输入 SQL 语句：

select * from go_info order by greptime_timestamp desc limit 10;

更多关于 Prometheus 到 GreptimeDB 的数据模型映射请阅读文档[5]。

4. 配置 Grafana 直接访问 GreptimeDB

在前三步完成后，GreptimeDB 已经配置为 Prometheus 的长期存储后端。

第四步是额外彩蛋，因为 GreptimeDB 原生支持 PromQL，事实上用户可以让 Grafana 直接连接 GreptimeDB，而不需要通过 Prometheus Remote Read 协议中转一道，这样带来的性能更好、延迟更低。

首先通过 Docker 启动一个 Grafana：

docker run -d -p 3000:3000 --name=grafana --rm grafana/grafana-oss

打开浏览器 http://localhost:3000/login 访问并登录 Grafana，默认账户名和密码都是 admin。

创建一个数据源[6]，选择 Prometheus 数据源：

通过下列命令查看 GreptimeDB 容器的 IP:

docker inspect greptime |grep IPAddress

假设输出是：

            "SecondaryIPAddresses": null,            "IPAddress": "172.17.0.3",                    "IPAddress": "172.17.0.3",

那么可以将 GreptimeDB server URL 设置为：http://172.17.0.3:4000/v1/prometheus，请修改成你那边输出的正确 IP。

save & test 应该一切正常。

接下来我们去创建一个 Dashboard，我们选择导入一个，进入菜单[7]。

因为本文只采集了 Prometheus 的指标，所以我们选择导入 Prometheus 2.0 Overview[8] 作为 Prometheus 自身的监控大盘：

导入 URL 填写：https://grafana.com/grafana/dashboards/3662-prometheus-2-0-overview/

选择我们刚刚创建的 Prometheus 数据源：

如果一切顺利，你应该可以看到 Prometheus 的监控大盘：

感谢阅读，更多关于 GreptimeDB 的信息，请阅读官方文档[9]。

如果你不想自己托管一个 GreptimeDB，欢迎尝试全托管的数据库服务 GreptimeCloud[10]。

Reference

[1] https://prometheus.io/

[2] https://grafana.com/

[3] https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb

[4] https://docs.greptime.com/getting-started/installation/overview

[5] https://docs.greptime.com/user-guide/write-data/prometheus#prometheus-metrics-in-greptimedb

[6] http://localhost:3000/connections/datasources/new

[7] http://localhost:3000/dashboard/import

[8] https://grafana.com/grafana/dashboards/3662-prometheus-2-0-overview/

[9] https://docs.greptime.com/

[10] https://greptime.com/product/cloud

关于 Greptime

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