文章目录
- Prometheus概念
- 收集数据
- 安装
- Prometheus运作方式[猜测]
- 使用每个组件
- 使用客户端
- 使用Prometheus
- 使用告警
- 效果图
- 最后
Prometheus概念
普罗米修斯是专注于做监控的一个开源软件，它集成了收集，监控和告警三个大的模块。
收集数据
根据官方介绍，待监控的服务都可以提供一个 /metrics URL来供Prometheus拉取数据，也可以把这些需要收集的数据先放到一个特定的地方，Prometheus之后再来拉取。
安装
Prometheus运作方式[猜测]
1.Prometheus 也提供了一些语言的客户端，这个跟OpenTracing差不多，也是需要在代码里面插入一些Prometheus客户端的代码，里面的API会包括Prometheus的四大类型[Counter, Gauge, Histogram, Summary]的生成，并且提供一个默认的HTTP Handler 来供Prometheus拉取数据。
2.Prometheus根据配置文件定期地去这些服务拉取相关的数据，并保存到磁盘上[默认15天清空数据]，如果需要数据库持久保存的话，需要时序数据库来保存。
3.如果有告警功能的话，那么还需要去安装官方自带的Alert Manager。
4.通过PromQL查询语言来拉取特定的字段的数据变化图。
5.图表展示的话可以使用Prometheus自带的视图，也可以使用官方推荐的Grafana。
使用每个组件
使用客户端
客户端下载地址和Doc 写了一个简单的监控Gauge数据类型的Go文件
package main
import (
"github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
"github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
_ "sync"
"time"
"net/http"
"fmt"
"log"
)
var (
opsQueued = prometheus.NewGauge(prometheus.GaugeOpts {
Namespace : "our_company",
Subsystem : "blob_storage",
Name : "ops_queued",
Help : "Number of blob storage operations waiting to be processed.",})
)
func main() {
prometheus.MustRegister(opsQueued)
http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
fmt.Printf("Start Operate The Metrics.\n")
go func() {
for i := 0; i < 30; i++ {
opsQueued.Add(10)
time.Sleep(10 * time.Second)
}
}()
for i := 0; i < 2; i++ {
go func() {
for i := 0; i < 150; i++ {
opsQueued.Dec()
time.Sleep(time.Second)
}
}()
}
log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))
}也就是对opsQueued这个变量进行自增或自减，然后看这个变量的变化趋势。
使用Prometheus
首先要去编写Prometheus的配置文件，采用的是YAML标记语言。
global:
scrape_interval: 5s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
evaluation_interval: 10s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
rule_files:
- "first_rules.yml"
scrape_configs:
# The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
- job_name: 'jaeger-test'
static_configs:
- targets: ['192.168.26.83:8080']
labels:
group: 'production'
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets:
- '192.168.26.83:9093'关于上面的配置，有几点需要注意的：
1.scrape_interval : 这个是去访问每个服务metrics接口的间隔时间。
2.evaluation_interval : 这个是检查告警条件是否满足的间隔时间。
3.first_rules.yml : 这个是告警规则的设置
4.alerting : 这个是alerting manager 的服务IP和端口。
下面是first_rule.yml
groups:
- name: test-alerting
rules:
- alert: TestAlerting
expr: our_company_blob_storage_ops_queued < -100
for: 5s
labels:
team: Golang
annotations:
summary: "Over Threshold"
description: "Over Threshold"其中expr 是表达式的意思，for是持续时间的意思，如果expr表达式成立了for这么长时间的话，那么Prometheus就会把这个告警发给Alert Manager。
到现在就可以启动Prometheus了：
./prometheus
使用告警
先按照官网上面的安装步骤把AlertManager安装好了。然后在alertmanager当前文件夹下面新建一个alertmanager.yml，编辑这个yml：
global:
smtp_smarthost: 'example.company.com:465'
smtp_from: 'yourEmaiAddress' #xxx.xxx@xxx.xxx
smtp_auth_username: '你的邮箱账户'
smtp_auth_password: '你的邮箱密码'
smtp_require_tls: false #[是否支持TLS]
route:
receiver: Test
group_wait: 10s # 分组等待时间
group_interval: 5m # 分组尝试再次发送告警的时间间隔
repeat_interval: 4h # 重复发送同一条告警间隔
routes:
- receiver: Test
group_wait: 10s
match:
team: Golang
receivers:
- name: Test
email_configs:
- to: '你要发送到哪个邮箱'到现在就可以启动alertmanager了：
./alertmanager
效果图
在分别启动了alertmanager，Prometheus，和自己写的程序之后，我们可以在 http://localhost:9090/graph 这个url下面查看我们监控的数据的变化情况：
可以看到这个图大致是符合代码里面写的逻辑的。上面我添加了告警，在我的邮箱里面也收到了相关的邮件：
最后
1.初步使用了Prometheus 监控，还是比较顺利的，在Prometheus、AlertManager的配置和Client API的使用上面可能需要花一些时间，并且在这个Demo版本里面没有持久化数据，如果是需要把记录全部保存的话，那么需要时序数据库。
2.Prometheus也支持服务发现，而不是只能在配置文件里面写死需要监控的服务，这个东西还需要等我把服务发现的东西学了才能添加上去。
3.Prometheus也可以是集群的，这些服务的管控是需要其他的软件的。
4.上面的配置都是一些基本的配置，AlertManager还可以过滤一些告警，这个在需要的时候要查一下文档。
5.AlertManager不光只是支持邮箱这种形式，还能支持微信，钉钉，webhook等其他方式，只需要修改配置文件就OK了，很方便。
6.官方上面有很多的exporter，有对于主机资源的exporter，有对于MongoDB的exporter，有对于MySQL的exporter，这些exporter都是已经写好了的，直接在GitHub上面clone出来编译即可使用。
