Prometheus的主要特點
Prometheus 屬於一站式監控告警平台，依賴少，功能齊全。
Prometheus 支持對雲的或容器的監控，其他系統主要對主機監控。
Prometheus 數據查詢語句表現力更強大，內置更強大的統計函數。
Prometheus 在數據存儲擴展性以及持久性上沒有 InfluxDB，OpenTSDB，Sensu 好。
Prometheus的核心組件
Prometheus Server， 主要用於抓取數據和存儲時序數據，另外還提供查詢和 Alert Rule 配置管理。
client libraries : 用於對接 Prometheus Server, 可以查詢和上報數據。（業務的應用里需要引入）
push gateway : 用於批量，短期的監控數據的匯總節點，主要用於業務數據匯報等。
各種匯報數據的 exporters: 例如匯報機器數據的 node_exporter, 匯報 MongoDB 信息的 MongoDB exporter 等等。
alertmanager ：用於告警通知管理的 alertmanager 。
Prometheus的架構圖
從這個架構圖，也可以看出 Prometheus 的主要模塊包含， Server, Exporters, Pushgateway, PromQL, Alertmanager, WebUI 等。
它大致使用邏輯是這樣：
Prometheus server 定期從靜態配置的 targets 或者服務發現的 targets 拉取數據。
當新拉取的數據大於配置內存緩存區的時候，Prometheus 會將數據持久化到磁盤（如果使用 remote storage 將持久化到雲端）。
Prometheus 可以配置 rules，然后定時查詢數據，當條件觸發的時候，會將 alert 推送到配置的 Alertmanager。
Alertmanager 收到警告的時候，可以根據配置，聚合，去重，降噪，最后發送警告。
可以使用 API， Prometheus Console 或者 Grafana 查詢和聚合數據。
Prometheus提供了4中不同的Metrics類型: Counter, Gauge, Histogram, Summary。
Counter:只增不減的計數器
計數器可以用於記錄只會增加不會減少的指標類型,比如記錄應用請求的總量，cpu使用時間等。
對於Counter類型的指標，只包含一個inc()方法，用於計數器+1。
一般而言，Counter類型的metrics指標在命名中我們使用_total結束，如http_requests_total。
Gauge: 可增可減的儀表盤
對於這類可增可減的指標，可以用於反應應用的當前狀態。
例如在監控主機時，主機當前空閑的內存大小，可用內存大小。或者容器當前的cpu使用率,內存使用率。
對於Gauge指標的對象則包含兩個主要的方法inc()以及dec(),用戶添加或者減少計數。
Histogram：自帶buckets區間用於統計分布統計圖
主要用於在指定分布范圍內(Buckets)記錄大小或者事件發生的次數。
Summary: 客戶端定義的數據分布統計圖
Summary和Histogram非常類型相似，都可以統計事件發生的次數或者大小，以及其分布情況。
Summary和Histogram都提供了對於事件的計數_count以及值的匯總_sum。 因此使用_count,和_sum時間序列可以計算出相同的內容，例如http每秒的平均響應時間：rate(basename_sum[5m]) / rate(basename_count[5m])。
同時Summary和Histogram都可以計算和統計樣本的分布情況，比如中位數，9分位數等等。其中 0.0<= 分位數Quantiles <= 1.0。
不同在於Histogram可以通過histogram_quantile函數在服務器端計算分位數。 而Sumamry的分位數則是直接在客戶端進行定義。因此對於分位數的計算。 Summary在通過PromQL進行查詢時有更好的性能表現，而Histogram則會消耗更多的資源。相對的對於客戶端而言Histogram消耗的資源更少。