一、prometheus簡介
1.1 什么是prometheus？
Prometheus是一個開源監控系統，它前身是SoundCloud的警告工具包。從2012年開始，許多公司和組織開始使用Prometheus。該項目的開發人員和用戶社區非常活躍，越來越多的開發人員和用戶參與到該項目中。目前它是一個獨立的開源項目，且不依賴與任何公司。為了強調這點和明確該項目治理結構，Prometheus在2016年繼Kurberntes之后，加入了Cloud Native Computing Foundation。主要具有如下功能：
- 多維 數據模型（時序由 metric 名字和 k/v 的 labels 構成）。
- 靈活的查詢語句（PromQL）。
- 無依賴存儲，支持 local 和 remote 不同模型。
- 采用 http 協議，使用 pull 模式，拉取數據，簡單易懂。
- 監控目標，可以采用服務發現或靜態配置的方式。
- 支持多種統計數據模型，圖形化友好。
1.2 核心架構
我們將通過prometheus的基礎結構來詳細了解，他的功能以及如何實現監控、告警的。如下如所示：
從這個架構圖，也可以看出 Prometheus 的主要模塊包含， prometheus server, exporters, pushgateway, PromQL, Alertmanager, WebUI 等。下面我就簡單介紹各個組件實現的功能：
1. prometheus server： 定期從靜態配置的 targets 或者服務發現（主要是DNS、consul、k8s、mesos等）的 targets 拉取數據。
2. exporters：負責向prometheus server做數據匯報的程序統。而不同的數據匯報由不同的exporters實現，比如監控主機有node-exporters，mysql有MySQL server exporter，更多請參考鏈接。
3. pushgateway：主要使用場景為：
Prometheus 采用 pull 模式，可能由於不在一個子網或者防火牆原因，導致 Prometheus 無法直接拉取各個 target 數據。在監控業務數據的時候，需要將不同數據匯總, 由 Prometheus 統一收集。
總結：實現類似於zabbix-proxy功能；
4. Alertmanager：實現prometheus的告警功能。
5. webui：主要通過grafana來實現webui展示。
1.3 適用場景
Prometheus在記錄純數字時間序列方面表現非常好。它既適用於面向服務器等硬件指標的監控，也適用於高動態的面向服務架構的監控。對於現在流行的微服務，Prometheus的多維度數據收集和數據篩選查詢語言也是非常的強大。Prometheus是為服務的可靠性而設計的，當服務出現故障時，它可以使你快速定位和診斷問題。它的搭建過程對硬件和服務沒有很強的依賴關系。
Prometheus，它的價值在於可靠性，甚至在很惡劣的環境下，你都可以隨時訪問它和查看系統服務各種指標的統計信息。 如果你對統計數據需要100%的精確，它並不適用，例如：它不適用於實時計費系統。
二、基礎概念
2.1 數據模型
Prometheus 存儲的是時序數據, 即按照相同時序(相同的名字和標簽)，以時間維度存儲連續的數據的集合。時序(time series) 是由名字(Metric)，以及一組 key/value 標簽定義的，具有相同的名字以及標簽屬於相同時序。時序的名字由 ASCII 字符，數字，下划線，以及冒號組成，它必須滿足正則表達式 [a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*, 其名字應該具有語義化，一般表示一個可以度量的指標，例如 http_requests_total, 可以表示 http 請求的總數。
時序的標簽可以使 Prometheus 的數據更加豐富，能夠區分具體不同的實例，例如 http_requests_total{method="POST"} 可以表示所有 http 中的 POST 請求。標簽名稱由 ASCII 字符，數字，以及下划線組成， 其中 __ 開頭屬於 Prometheus 保留，標簽的值可以是任何 Unicode 字符，支持中文。
2.2 時序4種類型
Prometheus 時序數據分為 Counter, Gauge, Histogram, Summary 四種類型。
- Counter：表示收集的數據是按照某個趨勢（增加／減少）一直變化的，我們往往用它記錄服務請求總量，錯誤總數等。例如 Prometheus server 中
http_requests_total, 表示 Prometheus 處理的 http 請求總數，我們可以使用data, 很容易得到任意區間數據的增量。 - Gauge：表示搜集的數據是一個瞬時的，與時間沒有關系，可以任意變高變低，往往可以用來記錄內存使用率、磁盤使用率等。
- Histogram：Histogram 由
<basename>_bucket{le="<upper inclusive bound>"}，<basename>_bucket{le="+Inf"},<basename>_sum，<basename>_count組成，主要用於表示一段時間范圍內對數據進行采樣，（通常是請求持續時間或響應大小），並能夠對其指定區間以及總數進行統計，通常我們用它計算分位數的直方圖。 - Summary：Summary 和 Histogram 類似，由
<basename>{quantile="<φ>"}，<basename>_sum，<basename>_count組成，主要用於表示一段時間內數據采樣結果，（通常是請求持續時間或響應大小），它直接存儲了 quantile 數據，而不是根據統計區間計算出來的。區別在於：
a. 都包含 <basename>_sum，<basename>_count。
b. Histogram 需要通過 <basename>_bucket 計算 quantile, 而 Summary 直接存儲了 quantile 的值。
2.3 總結
prometheus是屬於下一代監控，現在企業中大部分通過使用zabbix來實現主機、服務、設備的監控。與zabbix相比，zabbix還是存在一定的優勢，比如豐富的插件、webui能完成大部分工作，而prometheus更多的配置是通過配置文件還實現，並且prometheus相當消耗資源。建議在使用的過程中，認真對比慎重選擇，如果使用prometheus，就要配置更好的服務器資源，因為它的監控粒度更細，需要計算相關數值，最好使用SSD硬盤來提高性能。