摘要：Prometheus是一个开源的系统监控和警报工具包，最初是在SoundCloud上构建的。Prometheus自2012年面市至今，许多公司和组织都在使用，因此其拥有非常活跃的开发人员和用户社区。现在Prometheus是一个独立的开源项目，并在2016年加
Prometheus是一个开源的系统监控和警报工具包，最初是在SoundCloud上构建的。Prometheus自2012年面市至今，许多公司和组织都在使用，因此其拥有非常活跃的开发人员和用户社区。现在Prometheus是一个独立的开源项目，并在2016年加入了Cloud NativeComputing Foundation，成为继Kubernetes之后的第二个托管的项目。
Prometheus之所以流行，是因为其本身具有以下特性：
多维度的数据模型，可以通过指标名称和键值对定义时间序列数据。
支持PromQL查询语言，在多维数据模型中可以灵活地查询数据。
不依赖分布式的存储方式，单个服务器节点可以自主抓取数据。
通过HTTP PULL方式收集时间序列数据。
通过中间网关完成时间序列推送。
可以通过服务或静态配置发现监控目标。
支持多种图形和仪表板。
Prometheus框架如图8.1所示。
Prometheus是一个生态系统，里面包含了许多组件。其中，Prometheus Server用于抓取数据和存储时间序列数据，Pushgateway可以作为一个中转站运行短时间的任务，Alertmanager可以用来处理报警，Prometheus Web UI提供了Web接口，可用于简单的可视化、语句执行或者服务状态监控。
Prometheus可以针对纯数字的时间序列数据提供多维度的收集与查询功能，并且对外依赖特别少。如果要求查询的数据完全准确的话，则不建议使用Prometheus。
Prometheus的度量类型有以下4种：
Counter：某个指标的累计数据。
Gauge：某个指标的瞬时采集数据。
Histogra：一次抓取时返回的多个数据值，包括
_bucket{le=""}、
_sum和_count（等价于
_bucket{le="+Inf"}）。
Summary：与Histogra类似，一次抓取也可以返回多个数据，包括
{quantile=""}、_sum和
_count。
Prometheus可以看作是一个监控平台，通过监控目标暴露出来的HTTP端点进行指标数据的抓取。本节将讲解如何安装和配置Prometheus，以及如何通过Prometheus监控应用程序。
（1）下载Prometheus包。下载地址为https://prometheus.io/download/，选择适合自己的包即可。下载之后，将安装包解压到本地。
（2）修改配置文件。解压Prometheus包后，路径下有一个名为prometheus.yml的配置文件，内容如下：
# my global config
global:
scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every
15
seconds. Default is every 1 minute.
evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds.
The
default is every 1 minute.
# scrape_timeout is set to the global default (10s).
# Alertmanager configuration
alerting:
alertmanagers:
-static_configs:
-targets:
# -alertmanager:9093
# Load rules once and periodically evaluate them according to
the global
'evaluation_interval'.
rule_files:
# -"first_rules.yml"
# -"second_rules.yml"
# A scrape configuration containing exactly one endpoint to
scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
# The job name is added as a label `job=` to any
timeseries
scraped from this config.
-job_name: 'prometheus'
# metrics_path defaults to '/metrics'
# scheme defaults to 'http'.
static_configs:
-targets: ['localhost:9090']
配置文件中的global是全局配置，alerting.alertmagagers配置的是报警信息，rules_files是其他配置文件，scape_configs是一些定时抓取的URL。抓取配置可以发现应用程序暴露的端点信息，例如：
-job_name: 'user'
static_configs:
-targets: ['localhost:8081']
# HELP go_gc_duration_seconds A summary of the pause duration
of garbage
collection cycles.
# TYPE go_gc_duration_seconds summary
go_gc_duration_seconds{quantile="0"} 0
go_gc_duration_seconds{quantile="0.25"} 0
go_gc_duration_seconds{quantile="0.5"} 0
go_gc_duration_seconds{quantile="0.75"} 0.0010005
go_gc_duration_seconds{quantile="1"} 0.0089951
go_gc_duration_seconds_sum 0.0139949
go_gc_duration_seconds_count 13
# HELP go_goroutines Number of goroutines that currently
exist.
# TYPE go_goroutines gauge
go_goroutines 35
# HELP go_info Information about the Go environment.
# TYPE go_info gauge
go_info{version="go1.15.6"} 1
# HELP go_memstats_alloc_bytes Number of bytes allocated and
still in
use.
# TYPE go_memstats_alloc_bytes gauge
go_memstats_alloc_bytes 2.9598424e+07
# HELP go_memstats_alloc_bytes_total Total number of bytes
allocated,
even if freed.
# TYPE go_memstats_alloc_bytes_total counter
go_memstats_alloc_bytes_total 8.1223112e+07
# HELP go_memstats_buck_hash_sys_bytes Number of bytes used
by the
profiling bucket hash table.
# TYPE go_memstats_buck_hash_sys_bytes gauge
go_memstats_buck_hash_sys_bytes 1.470448e+06
图8.2 Prometheus管理界面
通过执行表达式，可以查询到想要的抓取数据。如图8.3所示为与查询时间序列http_server_requests_seconds_bucket相关的数据。
图8.3 Prometheus查询
可以选择以图表的方式展示查询结果，如图8.4所示。
图8.4 Prometheus指标统计
Prometheus存储的数据是以时间序列的方式展示的，通常定义metrics时会包括一个名称和多个键值对的标签，通用示例如下：
{=, ...}
例如，如果一个metrics名为api_http_requests_total，标签键值对是method="POST"和handler="/messages"，则一个时间序列如下：
api_http_requests_total{method="POST", handler="/messages"}
更多的查询例子，可以参考Prometheus官方文档。
来源：大数据架构师
