系統架構
系統： centos 7.9
配置： CPU 16核
網絡：千兆網絡
| 角色 | 主機名 | IP地址 |
| Prometheus Grafana |
grafana | 10.121.118.50 |
| 監控客戶端node-export | client01 | |
| 監控客戶端node-export | client02 | |
| 監控客戶端node-export | client03 |
一、介紹Prometheus
Prometheus（普羅米修斯）是一套開源的監控&報警&時間序列數據庫的組合，起始是由SoundCloud公司開發的。隨着發展，越來越多公司和組織接受采用Prometheus，社會也十分活躍，他們便將它獨立成開源項目，並且有公司來運作。Google SRE的書內也曾提到跟他們BorgMon監控系統相似的實現是Prometheus。現在最常見的Kubernetes容器管理系統中，通常會搭配Prometheus進行監控。
Prometheus基本原理是通過HTTP協議周期性抓取被監控組件的狀態，這樣做的好處是任意組件只要提供HTTP接口就可以接入監控系統，不需要任何SDK或者其他的集成過程。這樣做非常適合虛擬化環境比如VM或者Docker 。
Prometheus應該是為數不多的適合Docker、Mesos、Kubernetes環境的監控系統之一。
輸出被監控組件信息的HTTP接口被叫做exporter 。目前互聯網公司常用的組件大部分都有exporter可以直接使用，比如Varnish、Haproxy、Nginx、MySQL、Linux 系統信息 (包括磁盤、內存、CPU、網絡等等)，具體支持的源看：https://github.com/prometheus。
與其他監控系統相比，Prometheus的主要特點是：
- 一個多維數據模型（時間序列由指標名稱定義和設置鍵/值尺寸）。
- 非常高效的存儲，平均一個采樣數據占~3.5bytes左右，320萬的時間序列，每30秒采樣，保持60天，消耗磁盤大概228G。
- 一種靈活的查詢語言。
- 不依賴分布式存儲，單個服務器節點。
- 時間集合通過HTTP上的PULL模型進行。
- 通過中間網關支持推送時間。
- 通過服務發現或靜態配置發現目標。
- 多種模式的圖形和儀表板支持。
二、Prometheus架構概覽
該圖說明了普羅米修斯（Prometheus）及其一些生態系統組件的整體架構：
它的服務過程是這樣的Prometheus daemon負責定時去目標上抓取metrics(指標) 數據，每個抓取目標需要暴露一個http服務的接口給它定時抓取。
Prometheus
支持通過配置文件、文本文件、zookeeper、Consul、DNS SRV lookup等方式指定抓取目標。支持很多方式的圖表可視化，例如十分精美的Grafana，自帶的Promdash，以及自身提供的模版引擎等等，還提供HTTP API的查詢方式，自定義所需要的輸出。
Alertmanager
是獨立於Prometheus的一個組件，可以支持Prometheus的查詢語句，提供十分靈活的報警方式。
PushGateway
這個組件是支持Client主動推送metrics到PushGateway，而Prometheus只是定時去Gateway上抓取數據。
如果有使用過statsd的用戶，則會覺得這十分相似，只是statsd是直接發送給服務器端，而Prometheus主要還是靠進程主動去抓取。
大多數Prometheus組件都是用Go編寫的，它們可以輕松地構建和部署為靜態二進制文件。訪問prometheus.io以獲取完整的文檔，示例和指南。
三、Prometheus的數據模型
Prometheus從根本上所有的存儲都是按時間序列去實現的，相同的metrics(指標名稱) 和label(一個或多個標簽) 組成一條時間序列，不同的label表示不同的時間序列。為了支持一些查詢，有時還會臨時產生一些時間序列存儲。
metrics name&label指標名稱和標簽
每條時間序列是由唯一的”指標名稱”和一組”標簽（key=value）”的形式組成。
指標名稱：一般是給監測對像起一名字，例如http_requests_total這樣，它有一些命名規則，可以包字母數字_之類的的。通常是以應用名稱開頭_監測對像_數值類型_單位這樣。例如：push_total、userlogin_mysql_duration_seconds、app_memory_usage_bytes。
標簽：就是對一條時間序列不同維度的識別了，例如一個http請求用的是POST還是GET，它的endpoint是什么，這時候就要用標簽去標記了。最終形成的標識便是這樣了：http_requests_total{method=”POST”,endpoint=”/api/tracks”}。
記住，針對http_requests_total這個metrics name無論是增加標簽還是刪除標簽都會形成一條新的時間序列。
查詢語句就可以跟據上面標簽的組合來查詢聚合結果了。
如果以傳統數據庫的理解來看這條語句，則可以考慮http_requests_total是表名，標簽是字段，而timestamp是主鍵，還有一個float64字段是值了。（Prometheus里面所有值都是按float64存儲）。
四、Prometheus四種數據類型
Counter
Counter用於累計值，例如記錄請求次數、任務完成數、錯誤發生次數。一直增加，不會減少。重啟進程后，會被重置。
例如：http_response_total{method=”GET”,endpoint=”/api/tracks”} 100，10秒后抓取http_response_total{method=”GET”,endpoint=”/api/tracks”} 100。
Gauge
Gauge常規數值，例如 溫度變化、內存使用變化。可變大，可變小。重啟進程后，會被重置。
例如： memory_usage_bytes{host=”master-01″} 100 < 抓取值、memory_usage_bytes{host=”master-01″} 30、memory_usage_bytes{host=”master-01″} 50、memory_usage_bytes{host=”master-01″} 80 < 抓取值。
Histogram
Histogram（直方圖）可以理解為柱狀圖的意思，常用於跟蹤事件發生的規模，例如：請求耗時、響應大小。它特別之處是可以對記錄的內容進行分組，提供count和sum全部值的功能。
例如：{小於10=5次，小於20=1次，小於30=2次}，count=7次，sum=7次的求和值。
Summary
Summary和Histogram十分相似，常用於跟蹤事件發生的規模，例如：請求耗時、響應大小。同樣提供 count 和 sum 全部值的功能。
例如：count=7次，sum=7次的值求值。
它提供一個quantiles的功能，可以按%比划分跟蹤的結果。例如：quantile取值0.95，表示取采樣值里面的95%數據。
五、安裝運行Prometheus（二進制版）
下面介紹如何使用Prometheus和Grafana對MySQL服務器性能進行監控。
我們用到了以下兩個exporter：
- node_exporter – 用於機器系統數據收集
- mysqld_exporter – 用於MySQL服務器數據收集
Grafana是一個開源的功能豐富的數據可視化平台，通常用於時序數據的可視化。它內置了以下數據源的支持：
下面是我們安裝時用到的架構圖：
下載安裝Prometheus（https://prometheus.io/download/）
[root@grafana]#wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v1.6.2/prometheus-1.6.2.linux-amd64.tar.gz [root@grafana]#tar xvf prometheus-1.6.2.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/ [root@grafana]#ln -sv /usr/local/prometheus-1.6.2.linux-amd64/ /usr/local/prometheus [root@grafana]#cd /usr/local/prometheus
首先，修改Prometheus配置文件prometheus.yml （替換你要監控的IP地址）：
[root@grafana ~]# cd /usr/local/prometheus-1.6.2/
[root@grafana prometheus-1.6.2]# cat prometheus.yml
global:
scrape_interval: 60s
evaluation_interval: 60s
scrape_configs:
- job_name: prometheus
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
labels:
instance: prometheus
#靜態配置文件
- job_name: linux
static_configs:
- targets: ['client01:9100']
labels:
instance: myhosts
#動態的配置文件
- job_name: Development
file_sd_configs:
- files:
- targets/Development/*.yaml
refresh_interval: 5m
- job_name: Production
file_sd_configs:
- files:
- targets/Production/*.yaml
refresh_interval: 5m
啟動Prometheus
[root@grafana prometheus-1.6.2]# ./prometheus -config.file=prometheus.yml
Prometheus內置了一個web界面，我們可通過http://10.121.118.50:9090進行訪問：
在Status->Targets頁面下，我們可以看到我們配置的兩個Target，它們的State為DOWN。
下一步我們需要安裝並運行exporter，下載exporters並解壓到被監控端服務器：
wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.2.2/node_exporter-1.2.2.linux-amd64.tar.gz tar zxvf node_exporter-1.2.2.linux-amd64.tar.gz cd node_exporter-1.2.2.linux-amd64 ./node_exporter
六、安裝運行Grafana
wget https://s3-us-west-2.amazonaws.com/grafana-releases/release/grafana-4.2.0-1.x86_64.rpm sudo yum localinstall grafana-4.2.0-1.x86_64.rpm
編輯配置文件/etc/grafana/grafana.ini，修改dashboards.json段落下兩個參數的值：
[dashboards.json] enabled = true path = /var/lib/grafana/dashboards
安裝儀表盤（Percona提供）
git clone https://github.com/percona/grafana-dashboards.git cp -r grafana-dashboards/dashboards /var/lib/grafana
運行以下命令為Grafana打個補丁，不然圖表不能正常顯示：
sed -i 's/expr=\(.\)\.replace(\(.\)\.expr,\(.\)\.scopedVars\(.*\)var \(.\)=\(.\)\.interval/expr=\1.replace(\2.expr,\3.scopedVars\4var \5=\1.replace(\6.interval, \3.scopedVars)/' /usr/share/grafana/public/app/plugins/datasource/prometheus/datasource.js
sed -i 's/,range_input/.replace(\/"{\/g,"\\"").replace(\/}"\/g,"\\""),range_input/; s/step_input:""/step_input:this.target.step/' /usr/share/grafana/public/app/plugins/datasource/prometheus/query_ctrl.js
最后我們運行Grafana服務
systemctl daemon-reload systemctl start grafana-server systemctl status grafana-server
我們可通過http://10.121.118.50:3000訪問Grafana網頁界面（缺省的帳號/密碼為admin/admin）：
然后我們到Data Sources頁面添加數據源：
prometheus 監控的指標請參考以下的文檔
https://www.kancloud.cn/pshizhsysu/prometheus/1804341
當前做了一些監控指標
統計在線主機數創建dashboard
sum(up ==1)
CPU 負載
Query：
node_load15
Legend format #顯示主機hostname 通過 lable 的key 獲取
{{instance}}
文件系統可用空間
Query：
node_filesystem_free_bytes{mountpoint="/"}
Legend format #顯示主機hostname 通過 lable 的key 獲取
{{instance}}
