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Prometheus的核心组件

图片丢失 Jeyrce 发表于:2021年1月7日 16:19 分类:【服务器 71次阅读

Prometheus Server

Prometheus Server是Prometheus组件中的核心部分,负责实现对监控数据的获取,存储以及查询。 Prometheus Server可以通过静态配置管理监控目标,也可以配合使用Service Discovery的方式动态管理监控目标,并从这些监控目标中获取数据。其次Prometheus Server需要对采集到的监控数据进行存储,Prometheus Server本身就是一个时序数据库,将采集到的监控数据按照时间序列的方式存储在本地磁盘当中。最后Prometheus Server对外提供了自定义的PromQL语言,实现对数据的查询以及分析。

Prometheus Server内置的Express Browser UI,通过这个UI可以直接通过PromQL实现数据的查询以及可视化。

Prometheus Server的联邦集群能力可以使其从其他的Prometheus Server实例中获取数据,因此在大规模监控的情况下,可以通过联邦集群以及功能分区的方式对Prometheus Server进行扩展。

Exporters

Exporter将监控数据采集的端点通过HTTP服务的形式暴露给Prometheus Server,Prometheus Server通过访问该Exporter提供的Endpoint端点,即可获取到需要采集的监控数据。

一般来说可以将Exporter分为2类:

(1)直接采集:这一类Exporter直接内置了对Prometheus监控的支持,比如cAdvisor,Kubernetes,Etcd,Gokit等,都直接内置了用于向Prometheus暴露监控数据的端点。

(2)间接采集:间接采集,原有监控目标并不直接支持Prometheus,因此我们需要通过Prometheus提供的Client Library编写该监控目标的监控采集程序。例如: Mysql Exporter,JMX Exporter,Consul Exporter等。

AlertManager

在Prometheus Server中支持基于PromQL创建告警规则,如果满足PromQL定义的规则,则会产生一条告警,而告警的后续处理流程则由AlertManager进行管理。在AlertManager中我们可以与邮件,Slack等等内置的通知方式进行集成,也可以通过Webhook自定义告警处理方式。AlertManager即Prometheus体系中的告警处理中心。

PushGateway

由于Prometheus数据采集基于Pull模型进行设计,因此在网络环境的配置上必须要让Prometheus Server能够直接与Exporter进行通信。 当这种网络需求无法直接满足时,就可以利用PushGateway来进行中转。可以通过PushGateway将内部网络的监控数据主动Push到Gateway当中。而Prometheus Server则可以采用同样Pull的方式从PushGateway中获取到监控数据。

Prometheus时序数据库

Prometheus按2小时一个block进行存储,每个block由一个目录组成,该目录里包含:一个或者多个chunk文件(保存timeseries数据)、一个metadata文件、一个index文件(通过metric name和labels查找timeseries数据在chunk文件的位置)。

最新写入的数据保存在内存block中,达到2小时后写入磁盘。为了防止程序崩溃导致数据丢失,实现了WAL(write-ahead-log)机制,启动时会以写入日志(WAL)的方式来实现重播,从而恢复数据。

删除数据时,删除条目会记录在独立的tombstone文件中,而不是立即从chunk文件删除。

通过时间窗口的形式保存所有的样本数据,可以明显提高Prometheus的查询效率,当查询一段时间范围内的所有样本数据时,只需要简单的从落在该范围内的块中查询数据即可。

这些2小时的block会在后台压缩成更大的block,数据压缩合并成更高level的block文件后删除低level的block文件。这个和leveldb、rocksdb等LSM树的思路一致。

样本(Sample)

Prometheus会将所有采集到的样本数据以时间序列(time-series)的方式保存在内存数据库中,并且定时保存到硬盘上。time-series是按照时间戳和值的序列顺序存放的,我们称之为向量(vector). 每条time-series通过指标名称(metrics name)和一组标签集(labelset)命名。如下所示,可以将time-series理解为一个以时间为Y轴的数字矩阵:

  ^
  │   . . . . . . . . . . . . . . . . .   . .   node_cpu{cpu="cpu0",mode="idle"}
  │     . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   node_cpu{cpu="cpu0",mode="system"}
  │     . . . . . . . . . .   . . . . . . . .   node_load1{}
  │     . . . . . . . . . . . . . . . .   . .  
  v
    <------------------ 时间 ---------------->

在time-series中的每一个点称为一个样本(sample),样本由以下三部分组成:

(1)指标(metric):metric name和描述当前样本特征的labelsets;

(2)时间戳(timestamp):一个精确到毫秒的时间戳;

(3)样本值(value): 一个float64的浮点型数据表示当前样本的值。

指标(Metric)

在形式上,所有的指标(Metric)都通过如下格式标示:

<metric name>{<label name>=<label value>, ...}

指标的名称(metric name)可以反映被监控样本的含义(比如,http_request_total - 表示当前系统接收到的HTTP请求总量)。指标名称只能由ASCII字符、数字、下划线以及冒号组成并必须符合正则表达式[a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*。

标签(label)反映了当前样本的特征维度,通过这些维度Prometheus可以对样本数据进行过滤,聚合等。标签的名称只能由ASCII字符、数字以及下划线组成并满足正则表达式[a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*。

其中以__作为前缀的标签,是系统保留的关键字,只能在系统内部使用。标签的值则可以包含任何Unicode编码的字符。在Prometheus的底层实现中指标名称实际上是以__name__=<metric name>的形式保存在数据库中的,因此以下两种方式均表示的同一条time-series:

api_http_requests_total{method="POST", handler="/messages"}
等同于:
{__name__="api_http_requests_total",method="POST", handler="/messages"}

实例(Instance)

当我们需要采集不同的监控指标(例如:主机、MySQL、Nginx)时,我们只需要运行相应的监控采集程序,并且让Prometheus Server知道这些Exporter实例的访问地址。在Prometheus中,每一个暴露监控样本数据的HTTP服务称为一个实例。例如在当前主机上运行的node exporter可以被称为一个实例(Instance)。

scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
  - job_name: 'node'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100']

任务(Job)

而一组用于相同采集目的的实例,或者同一个采集进程的多个副本则通过一个一个任务(Job)进行管理。

* job: node
    * instance 2: 1.2.3.4:9100
    * instance 4: 5.6.7.8:9100

当前在每一个Job中主要使用了静态配置(static_configs)的方式定义监控目标。除了静态配置每一个Job的采集Instance地址以外,Prometheus还支持与DNS、Consul、E2C、Kubernetes等进行集成实现自动发现Instance实例,并从这些Instance上获取监控数据。

我们也可以访问http://192.168.1.66:10011/targets直接从Prometheus的UI中查看当前所有的任务以及每个任务对应的实例信息。


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