>[info]**官网：**[https://prometheus.io/](https://prometheus.io/) **GitHub：**[https://github.com/prometheus](https://github.com/prometheus) [TOC] ## 一、介绍 ELK主要收集分析预警的是我们平台系统中各个服务的业务日志，一般通过日志组件(log4j 、log4j2 、logback)来收集并写入文本。但是对于系统本身以及一些应用软件的监控预警，这套方案显然是不合适的，这里推荐一下GPE三剑客；基本上主流的中间件和应用都能监控，并且大多数都是代码无入侵的。 Grafana、Prometheus、Exporter(一系列插件)，自定义的三剑客，当然了为了使得整合监控程序更加流畅完整，我们加入了注册中心Consul做服务发现，实现动态添加服务，使用邮件、钉钉以及webhook实现异常告警。 * Prometheus：是一个开源的服务监控系统，它通过HTTP协议从远程的机器收集数据并存储在本地的时序数据库上。 * Grafana：是一个开箱即用的可视化工具，具有功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器，有灵活丰富的图形化选项，可以混合多种风格，支持多个数据源特点。 * Exporter：是一系列的插件和外部进程，支持黑盒获取metrics(代码无入侵)  >工作流程： >1. Exporter组件获取服务器或者系统软件的metrics >2. Prometheus拉取Exporter的metrics到本地存储 >3. Grafana配置Prometheus数据源获取其采集数据结合自定义面板实现监控大屏 >4. Grafana通过设置Alerting实现监控预警 * Prometheus（普罗米修斯）是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发，是Google BorgMon监控系统的开源版本。 2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目。 Prometheus目前在开源社区相当活跃。 Prometheus和Heapster(Heapster是K8S的一个子项目，用于获取集群的性能数据。)相比功能更完善、更全面。Prometheus性能也足够支撑上万台规模的集群。 * 与其他监控系统相比，Prometheus的主要特点是： * 多维度数据模型。 * 灵活的查询语言。 * 不依赖分布式存储，单个服务器节点是自主的。 * 通过基于HTTP的pull方式采集时序数据。 * 可以通过中间网关进行时序列数据推送。 * 通过服务发现或者静态配置来发现目标服务对象。 * 支持多种多样的图表和界面展示，比如Grafana等。 ## 二、Prometheus架构   * 它的服务过程是这样的Prometheus daemon负责定时去目标上抓取metrics(指标) 数据，每个抓取目标需要暴露一个http服务的接口给它定时抓取。 * Prometheus：支持通过配置文件、文本文件、zookeeper、Consul、DNS SRV lookup等方式指定抓取目标。支持很多方式的图表可视化，例如十分精美的Grafana，自带的Promdash，以及自身提供的模版引擎等等，还提供HTTP API的查询方式，自定义所需要的输出。 * Alertmanager：是独立于Prometheus的一个组件，可以支持Prometheus的查询语句，提供十分灵活的报警方式。 * PushGateway：这个组件是支持Client主动推送metrics到PushGateway，而Prometheus只是定时去Gateway上抓取数据。 * 大多数Prometheus组件都是用Go编写的，它们可以轻松地构建和部署为静态二进制文件。访问[prometheus.io](https://prometheus.io/)以获取完整的文档，示例和指南。 ## 三、基本原理 Prometheus的基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控。不需要任何SDK或者其他的集成过程。这样做非常适合做虚拟化环境监控系统，比如VM、Docker、Kubernetes等。输出被监控组件信息的HTTP接口被叫做exporter 。目前互联网公司常用的组件大部分都有exporter可以直接使用，比如Varnish、Haproxy、Nginx、MySQL、Linux系统信息(包括磁盘、内存、CPU、网络等等)。 ## 四、服务过程 * Prometheus Daemon负责定时去目标上抓取metrics(指标)数据，每个抓取目标需要暴露一个http服务的接口给它定时抓取。Prometheus支持通过配置文件、文本文件、Zookeeper、Consul、DNS SRV Lookup等方式指定抓取目标。Prometheus采用PULL的方式进行监控，即服务器可以直接通过目标PULL数据或者间接地通过中间网关来Push数据。 * Prometheus在本地存储抓取的所有数据，并通过一定规则进行清理和整理数据，并把得到的结果存储到新的时间序列中。 * Prometheus通过PromQL和其他API可视化地展示收集的数据。Prometheus支持很多方式的图表可视化，例如Grafana、自带的Promdash以及自身提供的模版引擎等等。Prometheus还提供HTTP API的查询方式，自定义所需要的输出。 * PushGateway支持Client主动推送metrics到PushGateway，而Prometheus只是定时去Gateway上抓取数据。 * Alertmanager是独立于Prometheus的一个组件，可以支持Prometheus的查询语句，提供十分灵活的报警方式。