Prometheus简介
Prometheus是一个开源的系统监控和警报工具，广泛用于云原生环境和容器化应用的监控和性能分析。
Prometheus功能
Prometheus为系统监控提供了强大的工具和功能，支持多维数据分析、动态警报、自动服务发现等特性。
以下是Prometheus的主要功能：
1.多维数据模型
Prometheus使用多维数据模型来表示时间序列数据，每个时间序列都由一个唯一的标识符，包括：指标名称和一组标签标识。
2.数据采集和存储
Prometheus支持从各种数据源中采集指标数据，包括应用程序、操作系统、容器、服务发现和云平台等。
3.指标类型
Prometheus支持多种指标类型，包括计数器（Counter）、仪表（Gauge）、直方图（Histogram）和摘要（Summary）等数据。
4.数据查询
Prometheus提供了PromQL（Prometheus Query Language）查询语言，允许用户灵活地查询和聚合数据。
5.警报和通知
Prometheus可以设置警报规则，当指标数据达到预设的阈值时，可以触发警报通知。
6.云原生支持
Prometheus在云原生环境中得到广泛应用，与Kubernetes等容器编排平台集成紧密，能够自动发现和监控容器化应用。
Prometheus架构原理
下图是 Prometheus 的整体架构图：
从上图可以看出，Prometheus 生态系统包含了几个关键的组件：Prometheus server、Pushgateway、Alertmanager、Web UI 等。
1.Prometheus Server
最核心的组件是 Prometheus server，它负责收集和存储指标数据，支持表达式查询，和告警的生成。
Prometheus server会根据配置定期抓取目标的数据，并将数据存储在本地时间序列数据库中。
除此之外，Prometheus Server 还负责数据的压缩和清理。
2.PushGateway
PushGateway 允许短暂性的指标数据推送到 Prometheus，这对于一些无法被拉取的临时性任务非常有用，如批处理任务。
3.数据采集器
数据采集器是用于从各种数据源中收集指标数据的组件，Prometheus 支持许多内置的数据采集器，也允许用户编写自己的数据采集器。
4.PromQL
PromQL 是 Prometheus 的查询语言，允许用户使用类似 SQL 的语法来查询和聚合指标数据，用户可以使用 PromQL 进行数据分析、趋势观察、故障排除等操作。
5.WebUI
虽然 Prometheus 本身不提供可视化功能，但通常与其他可视化工具，比如： Grafana结合使用，将采集到的数据进行图表展示和仪表盘设计。
Prometheus使用示例
1.安装Prometheus
首先，你需要下载并安装 Prometheus，可以从官方网站或仓库获取二进制文件或容器镜像。
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.30.0/prometheus-2.30.0.linux-amd64.tar.gz tar xvfz prometheus-2.30.0.linux-amd64.tar.gz cd prometheus-2.30.0.linux-amd64
2.创建一个配置文件
prometheus.yml，内容如下：
global:
scrape_interval: 15s
scrape_configs:
- job_name: 'sample-app'
static_configs:
- targets: ['localhost:8080']
3.启动Prometheus
安装完成后，运行 Prometheus Server。
./prometheus --config.file=prometheus.yml
4.定义指标数据
在示例应用的控制器中，定义一个简单的接口来生成示例的指标数据。
import io.micrometer.core.instrument.Counter;
import io.micrometer.core.instrument.MeterRegistry;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
public class SampleController {
private final Counter requestsCounter;
public SampleController(MeterRegistry meterRegistry) {
requestsCounter = meterRegistry.counter("sample_app_requests_total");
}
@GetMapping("/hello")
public String hello() {
requestsCounter.increment();
return "Hello, Prometheus!";
}
}
5.访问示例应用
启动示例应用，确保它运行在端口 8080。
访问 http://localhost:8080/hello 来增加示例应用的请求数。
访问 http://localhost:9090 来访问 Prometheus 的 Web UI。
Prometheus总结
总之，使用 Prometheus 需要配置数据采集、定义警报规则、编写查询语句和可视化数据等步骤。
通过合理的配置和使用，你可以实现对系统的实时监控、数据分析和警报通知，帮助你及时发现和解决问题。
作者简介
陈睿|mikechen，10年+大厂架构经验，BAT资深面试官，就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。
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