文章首發(fā)于公眾號《程序員果果》
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Prometheus 是一套開源的系統(tǒng)監(jiān)控報警框架。它啟發(fā)于 Google 的 borgmon 監(jiān)控系統(tǒng)，由工作在 SoundCloud 的 google 前員工在 2012 年創(chuàng)建，作為社區(qū)開源項目進(jìn)行開發(fā)，并于 2015 年正式發(fā)布。
作為新一代的監(jiān)控框架，Prometheus 具有以下特點：
Prometheus 生態(tài)圈中包含了多個組件，其中許多組件是可選的：
下圖為 Prometheus 官方文檔中的架構(gòu)圖：
從上圖可以看出，Prometheus 的主要模塊包括：Prometheus server, exporters, Pushgateway, PromQL, Alertmanager 以及圖形界面。
其大概的工作流程是：
下面將對 Prometheus 中的數(shù)據(jù)模型（時間序列），metric 類型，instance 和 jobs等概念進(jìn)行介紹。
Prometheus 中存儲的數(shù)據(jù)為時間序列，是由 metric 的名字和一系列的標(biāo)簽（鍵值對）唯一標(biāo)識的，不同的標(biāo)簽則代表不同的時間序列。
Prometheus客戶端庫提供了四種核心Metrics類型。
在Prometheus術(shù)語中，你可以scrape（刮擦）的端點稱為 實例，通常對應(yīng)于單個進(jìn)程。一組同種類型的 instances（主要用于保證可擴(kuò)展性和可靠性），例如：具有四個復(fù)制instances（實例）的API服務(wù)器job作業(yè):
當(dāng)Prometheus scrape（刮擦）目標(biāo)時，它會自動在scrape的時間序列上附加一些標(biāo)簽，用來識別scrape的目標(biāo)。
對于每次實例 scrape（刮取，Prometheus都會在以下時間序列中存儲樣本：
up時間序列對于實例可用性監(jiān)視非常有用。
你可以在官網(wǎng) https://prometheus.io/download/ 下載 安裝包，解壓后使用。為了方便，我使用docker 鏡像的方式 運行Prometheus。
重慶分公司
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docker run --name prometheus -d -p 9090:9090 prom/prometheus瀏覽器輸入http://localhost:9090 ，訪問 Prometheus 的 Web UI：
點擊菜單欄 “Status” 下的 Targets ，界面如下：
可以看大Prometheus 自身 metrics 處于UP狀態(tài) ，說明 安裝成功。
Prometheus 的配置文件 prometheus.yml 內(nèi)容如下：
# 全局設(shè)置，可以被覆蓋
global:
scrape_interval: 15s
evaluation_interval: 15s
rule_files:
# - "first.rules"
# - "second.rules"
scrape_configs:
- job_name: prometheus
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']該global塊控制 Prometheus 的全局配置。我們有兩種選擇。第一個，scrape_interval控制Prometheus 刮擦目標(biāo)的頻率。你可以為單個目標(biāo)覆蓋此值。在這種情況下，全局設(shè)置是每15秒刮一次。該evaluation_interval選項控制普羅米修斯評估規(guī)則的頻率。Prometheus 使用規(guī)則創(chuàng)建新的時間序列并生成警報。
該rule_files塊指定我們希望 Prometheus 加載的任何規(guī)則的位置?，F(xiàn)在我們沒有規(guī)則。
最后一個塊scrape_configs控制 Prometheus 監(jiān)視的資源。由于 Prometheus 還將自己的數(shù)據(jù)公開為HTTP端點，因此它可以抓取并監(jiān)控自身的健康狀況。在默認(rèn)配置中有一個名為 prometheus 的job，它抓取 prometheus 服務(wù)器 公開的時間序列數(shù)據(jù)。該作業(yè)包含一個靜態(tài)配置的目標(biāo)，即端口9090上的本地主機(jī)。返回的時間序列數(shù)據(jù)將詳細(xì)說明Prometheus服務(wù)器的狀態(tài)和性能。
為了演示 Prometheus 的簡單使用，這里運行一個 Prometheus HTTP 度量模擬器。模擬一個簡單的HTTP微服務(wù)，生成Prometheus Metrics，通過 docker 運行。
docker run -p 8080:8080 pierrevincent/prom-http-simulator:0.1它在/metrics端點下公開以下Prometheus指標(biāo)：
可以開啟流量高峰模式，更改流量高峰模式可以通過以下方式完成：
# ON
curl -X POST http://127.0.0.1:8080/spike/on
# OFF
curl -X POST http://127.0.0.1:8080/spike/off
# RANDOM
curl -X POST http://127.0.0.1:8080/spike/random錯誤率默認(rèn)為1％。它可以更改為0到100之間的數(shù)字：
# 例如將錯誤率設(shè)置為50%
curl -H 'Content-Type: application/json' -X PUT -d '{"error_rate": 50}' http://127.0.0.1:8080/error_rate需要將 HTTP 度量模擬器 的 metrics端點 配置到 Prometheus的配置文件 prometheus.yml 中。
創(chuàng)建一個 prometheus.yml 文件 內(nèi)容如下：
global:
scrape_interval: 5s
evaluation_interval: 5s
scrape_timeout: 5s
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
- job_name: 'http-simulator'
metrics_path: /metrics
static_configs:
- targets: ['172.16.1.232:8080']通過docker up 命令替換 容器中的配置文件：
docker cp prometheus.yml prometheus:/etc/prometheus/重啟容器：
docker restart prometheus訪問 http://localhost:9090/targets ，發(fā)現(xiàn)已經(jīng)出現(xiàn)了 target “http-simulator” ，并且為UP狀態(tài)。
查詢http請求數(shù)
http_requests_total{job="http-simulator"}
查詢成功login請求數(shù)
http_requests_total{job="http-simulator", status="200", endpoint="/login"}
查詢成功請求數(shù)，以endpoint區(qū)分
http_requests_total{job="http-simulator", status="200"}查詢總成功請求數(shù)
sum(http_requests_total{job="http-simulator", status="200"})查詢成功請求率，以endpoint區(qū)分
rate(http_requests_total{job="http-simulator", status="200"}[5m])查詢總成功請求率
sum(rate(http_requests_total{job="http-simulator", status="200"}[5m]))查詢http-simulator延遲分布
http_request_duration_milliseconds_bucket{job="http-simulator"}查詢成功login延遲分布
http_request_duration_milliseconds_bucket{job="http-simulator", status="200", endpoint="/login"}不超過200ms延遲的成功login請求占比
sum(http_request_duration_milliseconds_bucket{job="http-simulator", status="200", endpoint="/login", le="200"}) / sum(http_request_duration_milliseconds_count{job="http-simulator", status="200", endpoint="/login"})成功login請求延遲的99百分位
histogram_quantile(0.99, rate(http_request_duration_milliseconds_bucket{job="http-simulator", status="200", endpoint="/login"}[5m]))上面給出的這些查詢表達(dá)式，在 prometheus 的 查詢界面上自行測試下 ，這里就不一一測試了，
本篇對 Prometheus 的組成，架構(gòu)和基本概念進(jìn)行了介紹，并實例演示了 Prometheus 的查詢表達(dá)式的應(yīng)用。本篇是 Prometheus 系列的第一篇， 后續(xù)還會有Prometheus與其他圖形界面的集成，與 springboot 應(yīng)用的集成等 。
https://prometheus.io/docs/introduction/overview/
https://www.ibm.com/developerworks/cn/cloud/library/cl-lo-prometheus-getting-started-and-practice/index.html
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