Prometheus是一个开源的监控系统,其设计目标为在云原生架构中实现高效可靠的监控告警系统。相比传统的监控系统,Prometheus使用基于标签的时间序列数据模型,提供了非常灵活和可扩展的查询和告警功能,支持多维度的实时监控。这篇文章将从多个方面介绍Prometheus的基本架构、数据模型、查询语言、告警、可视化和使用案例等内容。
一、Prometheus架构
Prometheus的架构相对简单,主要分为以下几个组件:
- 数据采集器(Prometheus server):对外提供api接口,定时拉取目标服务的监控数据,进行持久化存储、数据去重和聚合,支持备份和集群扩展等功能。
- 客户端(Exporter):负责将指标数据(如cpu、memory、i/o等)暴露给采集器,支持http、grpc、udp等多种协议方式。
- 告警器(Alertmanager):负责接收Prometheus发送的告警数据,支持内容模板化、静默期、多渠道通知等丰富的告警功能。
- 可视化界面:Prometheus提供了多种可视化方案,如Graphana、Kibana、Prometheus自身支持的UI等。
下面是一个简单的Prometheus架构示意图:
+-------------------------------------------------+ | | | Data Source | | | +---------+---------+---------+---------+---------+ | | | | Node1 Node2 Node3 NodeN
二、数据模型
Prometheus使用基于标签的时间序列数据模型。每个数据由以下几部分构成:
- 标签(labels):为数据附加自定义标注信息,可以是key=value形式
- 指标(metric):标识一个需要收集并监控的指标,如CPU、内存等
- 采样值(value):每个样本点都是一个时间戳和一个数值
基于这种数据模型,可以轻松实现多维度的实时监控,例如同一个指标包括不同的标签,如CPU使用率(CPU usage)可以拆分成不同的标签,如CPU usage{mode="idle"}、CPU usage{mode="system"}等。
三、查询语言
Prometheus使用PromQL(Prometheus Query Language)作为其查询语言。与SQL不同的是,PromQL有以下几个特点:
- 聚合函数:除了基本的查询和过滤操作,PromQL还支持多种聚合函数(如avg、sum、min、max、stddev等)
- 时间范围:PromQL支持按时间范围查询数据,比如1小时的数据、2天的数据、1周数据等。
- 数学操作:PromQL支持对多个查询数据进行数学运算,支持加减乘除、逻辑运算等。
以下是几个PromQL常用的示例:
CPU使用率:100 - (avg by (instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) 内存使用率:(node_memory_MemTotal - node_memory_MemFree - node_memory_Buffers - node_memory_Cached) / node_memory_MemTotal 带标签查询:up{job="blackbox"} 区间查询:sum(http_requests_total) by (service, status) offset 5m 数学运算:rate(container_cpu_usage_seconds_total{pod_name="my-pod"}[5m]) * 100
四、告警机制
Prometheus提供了灵活可配置的告警机制,支持以下几种告警模式:
- 静态告警:在配置文件中定义规则,并指定级别、时间间隔、通知渠道等参数。
- 动态告警:PromQL查询结果偏离阈值时,自动触发。支持时间窗口、持续时间、最大次数等参数。
- 无状态告警:指无需维护告警的状态,仅需当条件满足时发起通知即可。
Prometheus告警器(Alertmanager)与Prometheus server集成紧密,支持自定义渠道、模板化等功能,具有非常强大的告警处理能力。
五、可视化方案
除了Prometheus自身提供的图表组件外,还可以使用第三方组件进行更加灵活的数据可视化和监控。目前比较流行的可视化工具有Grafana、Kibana、Prometheus自带的UI等。
以下是一个Grafana集成Prometheus的示例:
// grafana.ini中增加prometheus的数据源配置 [datasource.prometheus] type = prometheus url = http://prometheus.server:9090 // 新建一个dashboard并添加数据源为prometheus { "id": null, "title": "Promotheus Dashboard", "panels": [ { "id": 1, "title": "CPU Usage", "type": "graph", "datasource": "prometheus", "targets": [ { "expr": "100 - (avg by (instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode=\\"idle\\"}[5m])) * 100)", "legendFormat": "{{instance}}", "refId": "A" } ] } ], "refresh": "10s" }
六、使用案例
Prometheus在监控领域的应用非常广泛,下面几个案例简单介绍了Prometheus在不同场景下的应用。
- 微服务环境下的监控:Prometheus可以很好的与Kubernetes、Docker、Istio等框架集成,提供了对容器、服务、网络等方面的监控和告警能力。
- 分布式系统的监控:Prometheus支持多数据中心的一个统一视图,可以帮助实现对系统各个组件的实时、全局监控。
- 大规模数据监控:由于Prometheus设计的时间序列模型和支持快速且高效的查询机制,其可以处理高达数百万指标的极高度警告水平。
以上仅是Prometheus的一部分应用场景,还有其他监控场景,如压力测试、网络安全、业务监控等等。Prometheus是一个非常灵活和可扩展的开源监控平台,能够适应不同规模、不同需求的复杂监控情况。