深入prometheus：基於雲原生的監控平台

Prometheus是一個開源的監控系統，其設計目標為在雲原生架構中實現高效可靠的監控告警系統。相比傳統的監控系統，Prometheus使用基於標籤的時間序列數據模型，提供了非常靈活和可擴展的查詢和告警功能，支持多維度的實時監控。這篇文章將從多個方面介紹Prometheus的基本架構、數據模型、查詢語言、告警、可視化和使用案例等內容。

一、Prometheus架構

Prometheus的架構相對簡單，主要分為以下幾個組件：

• 數據採集器（Prometheus server）：對外提供api接口，定時拉取目標服務的監控數據，進行持久化存儲、數據去重和聚合，支持備份和集群擴展等功能。
• 客戶端（Exporter）：負責將指標數據（如cpu、memory、i/o等）暴露給採集器，支持http、grpc、udp等多種協議方式。
• 告警器（Alertmanager）：負責接收Prometheus發送的告警數據，支持內容模板化、靜默期、多渠道通知等豐富的告警功能。
• 可視化界面：Prometheus提供了多種可視化方案，如Graphana、Kibana、Prometheus自身支持的UI等。

下面是一個簡單的Prometheus架構示意圖：

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  |                                                 |
  |            Data Source                            |
  |                                                 |
  +---------+---------+---------+---------+---------+
            |         |         |         |
        Node1      Node2     Node3     NodeN

二、數據模型

Prometheus使用基於標籤的時間序列數據模型。每個數據由以下幾部分構成：

• 標籤（labels）：為數據附加自定義標註信息，可以是key=value形式
• 指標（metric）：標識一個需要收集並監控的指標，如CPU、內存等
• 採樣值（value）：每個樣本點都是一個時間戳和一個數值

基於這種數據模型，可以輕鬆實現多維度的實時監控，例如同一個指標包括不同的標籤，如CPU使用率（CPU usage）可以拆分成不同的標籤，如CPU usage{mode=”idle”}、CPU usage{mode=”system”}等。

三、查詢語言

Prometheus使用PromQL（Prometheus Query Language）作為其查詢語言。與SQL不同的是，PromQL有以下幾個特點：

• 聚合函數：除了基本的查詢和過濾操作，PromQL還支持多種聚合函數（如avg、sum、min、max、stddev等）
• 時間範圍：PromQL支持按時間範圍查詢數據，比如1小時的數據、2天的數據、1周數據等。
• 數學操作：PromQL支持對多個查詢數據進行數學運算，支持加減乘除、邏輯運算等。

以下是幾個PromQL常用的示例：

  CPU使用率：100 - (avg by (instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)
  內存使用率：(node_memory_MemTotal - node_memory_MemFree - node_memory_Buffers - node_memory_Cached) / node_memory_MemTotal
  帶標籤查詢：up{job="blackbox"}
  區間查詢：sum(http_requests_total) by (service, status) offset 5m
  數學運算：rate(container_cpu_usage_seconds_total{pod_name="my-pod"}[5m]) * 100

四、告警機制

Prometheus提供了靈活可配置的告警機制，支持以下幾種告警模式：

• 靜態告警：在配置文件中定義規則，並指定級別、時間間隔、通知渠道等參數。
• 動態告警：PromQL查詢結果偏離閾值時，自動觸發。支持時間窗口、持續時間、最大次數等參數。
• 無狀態告警：指無需維護告警的狀態，僅需當條件滿足時發起通知即可。

Prometheus告警器（Alertmanager）與Prometheus server集成緊密，支持自定義渠道、模板化等功能，具有非常強大的告警處理能力。

五、可視化方案

除了Prometheus自身提供的圖表組件外，還可以使用第三方組件進行更加靈活的數據可視化和監控。目前比較流行的可視化工具有Grafana、Kibana、Prometheus自帶的UI等。

以下是一個Grafana集成Prometheus的示例：

  // grafana.ini中增加prometheus的數據源配置
  [datasource.prometheus]
  type = prometheus
  url = http://prometheus.server:9090
  
  // 新建一個dashboard並添加數據源為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在監控領域的應用非常廣泛，下面幾個案例簡單介紹了Prometheus在不同場景下的應用。

• 微服務環境下的監控：Prometheus可以很好的與Kubernetes、Docker、Istio等框架集成，提供了對容器、服務、網絡等方面的監控和告警能力。
• 分布式系統的監控：Prometheus支持多數據中心的一個統一視圖，可以幫助實現對系統各個組件的實時、全局監控。
• 大規模數據監控：由於Prometheus設計的時間序列模型和支持快速且高效的查詢機制，其可以處理高達數百萬指標的極高度警告水平。

以上僅是Prometheus的一部分應用場景，還有其他監控場景，如壓力測試、網絡安全、業務監控等等。Prometheus是一個非常靈活和可擴展的開源監控平台，能夠適應不同規模、不同需求的複雜監控情況。