Prometheus中文手冊詳解

一、什麼是Prometheus

Prometheus 是一款開源的監控系統，於2012年由 SoundCloud 開發並在2015年正式開源。

Prometheus 最初的設計目標是為了解決在 Kubernetes 上部署的多維度、多級別的服務器群集集群監控問題。但是隨着時間的推移和社區的壯大，現在它已經成為一款通用的監控系統，可以監控大規模的服務器、主機和應用程序。

Prometheus 通過 HTTP 協議從被監控目標收集指標數據，並儲存在具有時間序列數據庫的本地存儲中。Prometheus 使用靈活的查詢語言 PromQL 查詢所收集的指標，並使用圖表和警報規則將它們可視化並發送警報。

二、Prometheus架構詳解

Prometheus 包含以下三個核心組件：

1. Prometheus server

Prometheus server 是數據收集器和實際儲存數據的組件，它的主要功能是定期抓取並存儲指標數據，並提供了 PromQL 查詢語言接口以查詢這些數據。

2. Exporters

Exporters 是一種“橋接器”，它們可以將各種數據源（如應用程序、數據庫或操作系統）中的指標數據轉換為 Prometheus 可以接受的格式。

3. Client libraries

Client libraries 是 Prometheus 可用的各種應用程序語言的第一方庫，它們允許在應用程序中嵌入一個特定的 HTTP 請求處理程序和指標記錄器，以便應用程序可以直接將指標數據發布到 Prometheus 實例。

三、Prometheus的中文意思

Prometheus 一詞源於古希臘神話中的智慧神，後來被認為是人類文明的創造者和啟蒙者。因此，Prometheus 被認為是“為監控而生”的一個神（Prometheus is the god for monitoring）。在人們的常規印象中，Prometheus 被認為是一種用於“剝奪”主機或應用程序內部的指標信息的工具，“盜竊”應用程序代碼並以某種方式處理和存儲這些數據，以便管理員可以更好地管理他們的應用程序。

四、Prometheus監控

Prometheus 監控核心時刻保持着時間序列數據庫。它可以對規則定義（rules）進行計算，以便生成新的時間序列並最終使用這些時間序列生成的圖形（graph）和警報（alert）。

Prometheus 能夠監控的範圍是非常廣泛的，包括：

• 應用程序監控：HTTP 請求速率和響應時間、CPU 和內存使用情況等…
• 主機監控：CPU、內存、磁盤使用率，網絡流量等…
• 容器監控：Docker、Kubernetes、雲服務等…

五、Prometheus是什麼神

在大規模應用程序中，需要考慮的因素比較多，如縮放，分發和負載均衡等。因此，Prometheus 設計靈活而強大，以便應對這些需求。

Prometheus 以下列方式為用戶服務：

• 提供解決領域特定問題所需的功能，而同時又保持了高度可操控性。
• 提供易於使用的查詢語言和可視化工具，從而使數據變得使用簡單。
• 提供一個強大的查詢引擎和每個指標的時間序列數據庫，使用戶可以輕鬆查詢響應時間、成功率、負載均衡度等關鍵指標。
• 提供了一種以聲明式方式定義警報的機制，該機制可以基於定製的警報來完全自動化操作。

六、Prometheus架構

Prometheus 的架構基於經典的拉模型，通過 HTTP 協議從被監控目標收集指標數據。Prometheus server 確保收集器和實際儲存數據的工作，抓取並存儲指標數據，並提供了 PromQL 查詢語言接口讓你查詢你需要的數據。

七、Prometheus簡介

Prometheus 是一款開源監控系統，具有通用性和擴展性，其核心設計保證了有效穩定的及時數據存儲，基於 PromQL 查詢語言靈活方便地查詢儲存的數據。同時，Prometheus 提供高效的警報機制，可以提高監控通知的質量和靈敏度。

八、Prometheus官網

更多關於 Prometheus 的信息和相關資源可以在官方網站得到: https://prometheus.io/

九、示例代碼

from prometheus_client import Summary, Counter, Histogram, Gauge

# 創建計時器
REQUEST_TIME = Summary('request_processing_seconds',
                       'Time spent processing request')

# 定義裝飾函數
def process_request(request):
  # 計算程序運行時間
  start_time = time.time()
  # 儲存程序計數器的數據
  request_count.inc()
  try:
      # 程序處理代碼部分
      return "Hello World!"
  finally:
      # 程序結束時間
      end_time = time.time()
      request_time.observe(end_time - start_time)

# 給客戶端發送指標數據
@app.route('/metrics')
def metrics():
  return Response(generate_latest(), mimetype='text/plain')