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图解 | 监控系统 Prometheus 的原理原创

220168

这是悟空的第 171 篇原创文章

官网:www.passjava.cn

本篇将会以图解的方式剖析 Prometheus 的原理。本文主要内容如下:

image1.png

一、Prometheus 是什么?

ELK Stack 日志收集和检索平台想必大家应该比较熟悉,Elasticsearch + Filebeat + Logstash + Kibana。
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ELK 架构

而 Prometheus 就相当于一整个 ELK,但是它其实并不是适合存储大量日志,也不适合长期存储(默认存储 15 天)。它的优势是查看最近的趋势数据,以及告警机制。下图是 Prometheus 架构图:
image3.png
Prometheus architecture,来自官网
Prometheus 它是从应用程序中实时获取时间序列数据,然后通过功能强大的规则引擎,帮助你识别监控环境所需的信息。

Prometheus作为一个基于度量的系统,不适合存储事件或者日志等,它更多地展示的是趋势性的监控。如果用户需要数据的精准性,可以考虑ELK或其他日志架构。

Prometheus 特点

  • 一款开源监控工具。
  • 基于时间序列数据库TSDB存储,golang 实现
  • Soundcloud 公司研发,源于谷歌borgmon
  • 多维度(标签)
  • 使用拉模式(Pull-based) 获取数据
  • 白盒&黑盒的监控都支持,DevOps友好
  • Metrics & Alert模式,不是 loggging/tracing
  • 社区生态丰富(多语言,各种exporters)
  • 单机性能
    • 消费百万级时间序列
    • 支持上千个 targets

Prometheus 的不足

Prometheus 主要针对性能和可用性监控,不适用于针对日志(Log)、事件(Event)、调用链(Tracing)等的监控。

关注的是近期的数据,默认存储 15 天的监控数据。

二、Prometheus 指标收集

下图是 Prometheus WebUI 界面,里面展示了 Targets 和 Endpoint,说明了当前哪些目标服务是可以被 Prometheus 抓取的。
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  • Endpoint:端点,可以抓取的指标来源。
  • Target:目标,包含了端点地址,端口的状态等信息。
    下面是 Prometheus 抓取目标的配置:

  - job_name: mysqld
    static_configs:
      - targets: ['192.168.0.100:9104']
        labels:
          instance: mysql-exporter
  • Job:代表了一组相同角色或功能的目标。
  • Instance:在当前主机上运行的 exporter 监控程序被称为一个实例。

抓取到目标的指标数据后,会生成时间序列数据,然后存储在 Prometheus 服务器本地,也可以设置从服务器发送数据到外部存储器或其他时间序列数据库。

三、Prometheus 采集方式

Prometheus 抓取数据可以通过直接采集和间接采集两种。
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直接采集和简介采集

直接采集就是埋点式的,比如你自己的应用程序用 Prometheus 客户端的代码自己去埋点。比如 etcd、kubenetes、docker 这种就是直接采集,它已经将埋点埋好了,把 metrics 断点暴露出来了。这些就是对 Prometheus 友好的,已经埋好点了,直接用 Prometheus 抓取就好了。

但是对于一些黑盒系统,比如操作系统、Redis、MySQL 这种,它们是成熟的产品,我们一般不会拿过来改,这种时候我们一般采用间接采集的方式。

四、Exporter 监控程序

当 Prometheus 使用间接采集的方式时,需要用到 Exporter,中文翻译过来就是出口商,我们可以理解为将数据从内部导出来。
Exporter 是 Prometheus 中的一个概念,类似一个边车或者 Agent,如下图所示。
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间接采集方式中的 exporter

Exporter 它用来对黑盒系统进行采集,它会从黑盒中抓取数据,然后将 metrics 端点暴露出来供 Prometheus 抓取。Prometheus 就可以间接的通过 Exporter 抓取这些 target 上的数据。

Exporter本质上是将收集的数据转化为对应的文本格式,并提供 HTTP 接口,供 Prometheus 定期采集数据。

Exporter 有很多,比如针对操作系统的 Node-Exporter,对于 MySQL 的 mysql-exporter 等等
Linux 服务器内部部署了一个 node-exporter 服务,来收集 Linux 服务器上的磁盘、内存等数据。然后暴露了一个端口,Prometheus 通过这个端口来抓取数据。

而 MySQL 服务器上的 mysql-exporter 也是类似,mysql-exporter 其实不必部署到要监控的 MySQL 服务器上,可以独立部署到不同机器上。
从 Prometheus 的客户端界面上也可以看到正在抓取哪些 Targets,而这些 targets 都是通过 exporter 暴露端口的。

image7.png
从这个官网链接中看到很多 Exporter

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

五、PromQL

PromQL 看名字很 SQL 很像,它其实是另外一种查询语言。

Prometheus提供了一种功能强大的表达式语言 PromQL(Prometheus Query Language)。PromQL允许用户实时选择和汇聚时间序列数据,是 Prometheus 自己开发的数据查询 DSL(领域特定语言),使用这个查询语言能够进行各种聚合、分析和计算,使管理员能够根据指标更好地了解系统性能。

如下图所示,PromQL 内置在 Prometheus 中。通过 Prometheus WebUI、Grafana 和 API Clients 来进行查询。
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下面是 Prometheus WebUI 界面:
image9.png
下面是 Grafana 的界面,通常我们会配合 Grafana 一起来监控。
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六、监控告警

发送告警

Prometheus 告警规则触发后,告警规则被触发后,才会将信息发送给独立组件 Alertmanager 上,经过对告警的处理后,最终通过接收器(如Email)通知用户。(告警规则是在 Prometheus server 端定义的)
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在 Prometheus 监控体系中,指标的采集存储与告警是分开的。
我们使用 Prometheus server 采集各类监控指标,然后基于PromQL对这些指标定义阈值告警规则(Rules)。

Prometheus server对告警规则周期性地进行计算,如果满足告警触发条件,便生成一条告警信息,并将其推送到Alertmanager组件。
收到告警信息后,Alertmanager会处理告警,进行分组(grouping)并将它们路由(routing)到正确的接收器(receiver),如Email、钉钉等,最终把异常事件的通知发送给接收者。

七、总结
通过图解的方式,分别介绍了 Prometheus 的优势和劣势、指标收集、采集方式、Exporter、PromQL、监控告警,希望能给大家云原生的监控之路上带来一些启发~

- END -
关于我
8 年互联网开发经验,擅长微服务、分布式、架构设计。目前在一家大型上市公司从事基础架构和性能优化工作。
InfoQ 签约作者、蓝桥签约作者、阿里云专家博主、51CTO 红人。

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