Prometheus基础知识介绍
本文会让你了解Prometheus是什么，并让你理解它在监控领域的适用场景。
Prometheus起源
Prometheus的灵感来自谷歌的Borgmon。它最初由前谷歌SRE Matt T. Proud开发，并转为一个研究项目。在Proud加入SoundCloud之后，他与另一位工程师Julius Volz合作开发了Prometheus。后来其他开发人员陆续加入了这个项目，并在SoundCloud内部继续开发，最终于2015年1月公开发布。
与Borgmon一样，Prometheus主要用于提供近实时的，针对动态云环境下的和基于容器的微服务、服务和应用程序的检测监控。SoundCloud是这些架构模式的早期采用者，Prometheus的建立是为了满足这些需求。如今，Prometheus被更多的公司广泛使用，通常也是满足类似的监控需求，但也用来监控传统架构的资源。
Prometheus专注于现在正在发生的事情，而不是追踪数周或数月前的数据。它基于这样一个前提，即大多数监控查询和警报都是从最近的，通常是一天内的数据生成的。Facebook在其内部时间序列数据库Gorilla的论文中验证了这一观点。Facebook发现85％的查询是针对26小时内的数据。Prometheus假定你尝试修复的问题可能是最近出现的，因此最有价值的是最近时间的数据，这反映在强大的查询语言和通常有限的监控数据保留期上。
Prometheus是用开源编程语言Go编写的，并在Apache 2.0许可证下授权。它孵化于云原生云计算基金会（Cloud Native Computing Foundation）。
Prometheus架构
Prometheus还有一个推送网关（push gateway），可用于接收少量数据 - 例如，来自无法拉取的目标数据，比如临时作业或者防火墙后面的目标。
Prometheus架构
图文字翻译：Alert manager：Alertmanager；My Service：服务；Exporters run here：Exporter在这运行
指标收集
Prometheus称其可以抓取的指标来源为端点（endpoint）。端点通常对应于单个进程、主机、服务或应用程序。为了抓取端点数据，Prometheus定义了名为目标（target）的配置。这是执行抓取所需的信息 - 例如，如何进行连接，要应用哪些元数据，连接需要哪些身份验证，或定义抓取将如何执行的其他信息。一组目标被称为作业（job）。作业通常是具有相同角色的目标组 - 例如，负载均衡器后面的Apache服务器集群，它们实际上是一组相似的进程。
生成的时间序列数据将被收集并存储在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。
服务发现
可以通过多种方式处理要监控的资源的发现，包括：
用户提供的静态资源列表
基于文件的发现。例如，使用配置管理工具生成在Prometheus中可以自动更新的资源列表
自动发现。例如，查询Consul等数据存储，在Amazon或Google中运行实例，或使用DNS SRV记录生成资源列表
聚合和警报
服务器还可以查询和聚合时间序列数据，并创建规则来记录常用的查询和聚合。这允许你从现有的时间序列创建新的时间序列，例如计算变化率和比率或求和等聚合。这样就不必重新创建常用的聚合，例如用于调试，并且预计算可能比每次需要时运行查询性能更好。
Prometheus还可以定义警报规则。这些是为系统配置在满足条件时触发警报的标准，例如，资源时间序列开始显示异常的CPU使用率。Prometheus服务器没有内置警报工具，而是将警报从Prometheus服务器推送到名为警报管理器（Alertmanager）的单独服务器。Alertmanager可以管理、整合和分发各种警报到不同目的地 - 例如，它可以在发出警报时发送电子邮件，并能够防止重复发送。
查询数据
Prometheus服务器还提供了一套内置查询语言PromQL，一个表达式浏览器以及用于浏览服务器上数据的图形界面。
Prometheus表达式浏览器
自治
每个Prometheus服务器都设计为尽可能自治，旨在支持扩展到数千台主机的数百万个时间序列的规模。数据存储格式被设计尽可能降低磁盘的使用率，并在查询和聚合期间快速检索时间序列。
提示：为了速度和可靠性，建议Prometheus服务器充分使用内存（Prometheus在内存中做很多事）和SSD磁盘。关于SSD使用可以参考注释链接视频。
冗余和高可用性
冗余和高可用性侧重弹性而不是数据持久性。Prometheus团队建议将Prometheus服务器部署到特定环境和团队，而不是仅部署一个单体Prometheus服务器。如果你确实要部署高可用HA模式，则可以使用两个或多个配置相同的Prometheus服务器收集时间序列数据，并且所有生成的警报都由可消除重复警报的高可用Alertmanager集群处理。
Prometheus冗余架构
图文字翻译：Alert manager：Alertmanager；My Service：服务提示：我们将在第7章中介绍如何实现此配置。
可视化
可视化通过内置表达式浏览器提供，并与开源仪表板Grafana集成。此外，Prometheus也支持其他仪表板。
Prometheus数据模型
指标名称
时间序列名称通常可以描述收集的时间序列数据的一般性质 - 例如，websitevisitstotal为网站访问的总数。
名称可以包含ASCII字符、数字、下划线和冒号。
指标标签
标签为Prometheus数据模型提供了维度。它们为特定时间序列添加上下文。例如，totalwebsitevisits时间序列可以使用能够识别网站名称、请求IP或其他特殊标识的标签。Prometheus可以在一个时间序列、一组时间序列或者所有相关的时间序列上进行查询。
标签共有两大类：监控标签（instrumentation label）和目标标签（target label）。监控标签来自被监控的资源 - 例如，对于与HTTP相关的时间序列，标签可能会显示所使用的特定HTTP谓词。这些标签在被抓取之前被添加到时间序列中，例如由客户端或exporter。目标标签更多地与架构相关 - 它们可能会识别时间序列所在的数据中心。目标标签在Prometheus抓取期间和之后添加。
时间序列由名称和标签标识（尽管从技术上讲，名称本身也是名为name的标签）。如果你在时间序列中添加或更改标签，Prometheus会将其视为新的时间序列。
提示：你可以理解label就是键/值形式的标签，并且新的标签会创建新的时间序列。
标签名称可以包含ASCII字符、数字和下划线。
提示：带有__前缀的标签名称保留给Prometheus内部使用。
采样数据
时间序列的真实值是采样（sample）的结果，它包括两部分：
一个float64类型的数值
一个毫秒精度的时间戳
符号表示
结合这些元素，我们可以看到Prometheus如何将时间序列表示为符号（notation）。
代码清单2.1时间序列符号：
<time series name>{<label name>=<label value>, ...}
例如，带有标签的totalwebsitevisits时间序列可能如下所示。
代码清单2.2时间序列示例：
total_website_visits{site="MegaApp", location="NJ", instance=" webserver",job="web"}
首先是时间序列名称，后面跟着一组键/值对标签。通常所有时间序列都有一个instance标签标识源主机或应用程序，以及一个job标签，包含了特定时间序列的作业名称。
注：这与OpenTSDB使用的符号大致相同，这是受到了Borgmon的影响。
保留时间
Prometheus专为短期监控和警报需求而设计。默认情况下，它在其数据库中保留15天的时间序列数据。如果要保留更长时间的数据，建议将所需数据发送到第三方平台。Prometheus能够写入外部数据存储，我们将在第7章中看到更多相关内容。
安全模型
不受信任的用户将能够访问Prometheus服务器的HTTP API，从而访问数据库中的所有数据。
只有受信任的用户才能访问Prometheus命令行、配置文件、规则文件和运行时配置。
提示：从Prometheus 2.0开始，默认情况下某些HTTP API的管理功能被禁用。
因此，Prometheus及其组件不提供任何服务器端身份验证、授权或加密。如果你在一个需要更加安全的环境中工作，则需要自己实施安全控制 - 例如，通过反向代理访问Prometheus服务器或者正向代理exporter。由于不同版本的配置潜在地会发生较大变化，本书没有记录如何执行这些操作。
Prometheus生态
Prometheus项目还包括一系exporter，用于监控应用程序和服务，并在端点上公开相关指标以进行抓取。核心exporter支持常见工具，如Web服务器、数据库等。许多其他exporter都是开源的，你可以从Prometheus社区查看。
Prometheus还发布了一系列客户端库，支持监控多种语言编写的应用程序和服务。它们包括主流编程语言，如Python、Ruby、Go和Java。其他客户端库也可以从开源社区获取。
小结
