上帝之火

本系列講述的是開源實時監(jiān)控告警解決方案Prometheus，這個單詞很牛逼。每次我都能聯(lián)想到帶來上帝之火的希臘之神，普羅米修斯。而這個開源的logo也是火，個人挺喜歡這個logo的設計。

本系列著重介紹Prometheus以及如何用它和其周邊的生態(tài)來搭建一套屬于自己的實時監(jiān)控告警平臺。

本系列受眾對象為初次接觸Prometheus的用戶，大神勿噴，偏重于操作和實戰(zhàn)，但是重要的概念也會精煉出提及下。系列主要分為以下幾塊

• Prometheus各個概念介紹和搭建，如何抓取數據（本次分享內容）
• 如何推送數據至Prometheus，推送和拉取分別用于什么樣的場景
• Prometheus數據的結構以及查詢語言PromQL的使用
• Java應用如何和Prometheus集成，如何啟用服務發(fā)現(xiàn)，如果自定義業(yè)務指標
• Prometheus如何和Grafana可視化套件進行集成和設置告警
• 教你如何手寫一個集成了監(jiān)控Dubbo各個指標的java套件
• 實際案例分享，如何做各個業(yè)務端和系統(tǒng)端的監(jiān)控大盤

Prometheus以及時序數據庫的基本概念

Prometheus現(xiàn)在在Github有3w多的star，基本上過萬星的開源工具，可以認為是社區(qū)里絕對的主流，社區(qū)也相當活躍，可以有大量的經驗可以借鑒。在企業(yè)級系統(tǒng)中，可以放心的使用。

Prometheus 是由 SoundCloud 開發(fā)的開源監(jiān)控報警系統(tǒng)和時序列數據庫。從字面上理解，Prometheus 由兩個部分組成，一個是監(jiān)控報警系統(tǒng)，另一個是自帶的時序數據庫（TSDB）。

關于時序數據庫(TSDB)這里要說下，我們可以簡單的理解為一個優(yōu)化后用來處理時間序列數據的數據庫，并且數據中的數組是由時間進行索引的。相比于傳統(tǒng)的結構化數據庫主要有幾個好處：

• 時間序列數據專注于海量數據的快速攝取。時序數據庫視數據的每一次變化為一條新的數據，從而可以去衡量變化：分析過去的變化，監(jiān)測現(xiàn)在的變化，以及預測未來將如何變化，傳統(tǒng)結構化數據在數據量小的時候能做到，在數據量大的時候就需要花費大量的成本。
• 高精度數據保存時間較短，中等或更低精度的摘要數據保留時間較長。對于實時監(jiān)控來說，不一定需要每一個精準的數據，而是固定時間段時間數據的摘要。這對于結構化數據庫來說就意味著要進行篩選，在保證大量的寫入同時還要進行帥選，這是一個超出結構化數據庫設計來處理的工作量。
• 數據庫本身必須連續(xù)計算來自高精度數據的摘要以進行長期存儲。這些計算既包括一些簡單的聚合，同時也有一些復雜計算。傳統(tǒng)數據庫無法承受那么大量的計算。因為必須去實時統(tǒng)計這些聚合和復雜運算。

開始搭建Prometheus

https://prometheus.io/

在Prometheue官網Download標簽頁進行下載，這里以linux版本為例：

下載好之后，解壓，運行

nohup /data/prometheus/prometheus --web.listen-address=0.0.0.0:9090 --config.file=/data/prometheus/prometheus.yml --web.enable-lifecycle --storage.tsdb.path=/data/prometheus/data --storage.tsdb.retention.time=15d &

這樣，就簡單的搭建起來Prometheus服務端了。這時候，我們可以在web上訪問

http://127.0.0.1:9090

就可以訪問到管理頁面

界面上幾個標簽說明下：

Alert：用來配置告警規(guī)則。之后我們會用Grafana自身的告警界面配置來代替這個。

Graph：用來運行PromQL語句的一個控制臺，并且可以把運行出來的語句用用圖形化進行展示，此塊我們后面章節(jié)會介紹到。

Status：包含系統(tǒng)信息，系統(tǒng)狀態(tài)，配置信息，目標節(jié)點的狀態(tài)，服務發(fā)現(xiàn)狀態(tài)等元信息的查看。

Prometheus整體架構以及生態(tài)

這張圖是官方的整體架構圖。米黃色部分是Prometheus自己的組件，綠色的為第三方的中間件和應用。

簡單介紹下整個Prometheus的生態(tài)架構：

1. Prometheus獲取數據的方式只有一種，就是scrape，也稱作pull，意為拉取。Prometheus每隔一段時間會從目標(target)這里以Http協(xié)議拉取指標(metrics)，這些目標可以是應用，也可以是代理，緩存中間件，數據庫等等一些中間件。
2. 拉取出來的數據Prometheus會存到自己的TSDB數據庫。自己的WebUI控制臺以及Grafana可以對其數據進行時間范圍內的不斷查詢，繪制成實時圖表工展現(xiàn)。
3. Prometheus 支持例如zookeeper,consul之類的服務發(fā)現(xiàn)中間件，用以對目標(target)的自動發(fā)現(xiàn)。而不用一個個去配置target了。
4. alertManager組件支持自定義告警規(guī)則，告警渠道也支持很多種

拉取數據

Prometheus主要是通過拉取的方式獲取數據，說簡單點，就是每隔固定時間去訪問配置的target，target就是一個獲取數據的url。

現(xiàn)在我們就來模擬一個數據源，并讓prometheus去拉取。

新建一個springboot的web項目，pom依賴加上

<dependency>
 <groupId>org.springframework.boot</groupId>
 <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

<dependency>
 <groupId>io.micrometer</groupId>
 <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>

application.properties里加上

server.port=8080
anagement.endpoints.web.exposure.include=*

啟動完畢后，我們就可以在頁面上訪問如下地址：

http://127.0.0.1:8080/actuator/prometheus

得到如下數據：

關于actuator如何監(jiān)控應用指標以及自定義指標我會在之后的系列里單獨分析，這里只要理解成我們啟動了一個服務，提供了一個url能列出一些kv形式的指標就行了。

例如jvm_memory_max_bytes{area="heap",id="PS Old Gen",} 2.863661056E9這個指標，前面是key，后面為value。

其中key上又分key name和key labels，key name就是``jvm_memory_max_bytes，key labels有2個。

這個指標提供了jvm的最大內存，其中area為heap，表明這是堆內存區(qū)域，id為PS Old Gen，表明這是老年代。綜合起來看，這個指標就是jvm中老年代的最大值。數值類型是byte，換算下來大概是286M左右。

我們有指標的數據源后，再在prometheus 的根目錄下編輯prometheus.yml文件，添加如下配置：

- job_name: 'test'
 scrape_interval: 5s
 metrics_path: '/actuator/prometheus'
 static_configs:
 - targets: ['localhost:8080']
  labels:
   instance: demo

這個配置表示：prometheue每隔5秒鐘從http://localhost:8080/actuator/prometheus這個url拉取指標，并且為每個指標添加instance這個標簽。

添加完畢后，重啟prometheus。進入web頁面中的targets頁面。如果前面步驟沒問題的話，會看到：

狀態(tài)為UP表明prometheue已經成功獲取到了這個target 的數據。

在查詢頁面上輸入剛才那個指標的key：

這里每個value都是prometheus最近一次抓取的數據。你每執(zhí)行一次，數據都會變。

這里為什么會有多條數據呢，是因為每個指標他們的標簽不一樣。完全一樣的標簽會被歸為一種指標。

點Graph這標簽可以看到在時間序列下，某個指標的變化趨勢

上圖展示了系統(tǒng)cpu指標的變化圖。

最后

如今微服務盛行，小規(guī)模的企業(yè)的微服務節(jié)點也快上百了，Prometheus生態(tài)能夠用最小的代價使所有的數據實時可視化。這對于開發(fā)和運維來說，意義在于，所有的數據不再是黑盒了，至少我個人覺得所有的數據能夠被觀測和分析，是具有安全感的。

這個系列旨在利用實戰(zhàn)操作教你一步步搭建自己系統(tǒng)和業(yè)務監(jiān)控大盤。后面會繼續(xù)更新。下一個章節(jié)將分析：搭建pushgateway去push數據到prometheus，以及2種不同的數據獲取方式分別用于什么樣的場景。

到此這篇關于用Prometheus搭建實時監(jiān)控系統(tǒng)過程詳解之上帝之火，普羅米修斯的崛起的文章就介紹到這了,更多相關用Prometheus搭建實時監(jiān)控系統(tǒng)內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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