Prometheus看完这些，入门就够了

2022-02-18 00:00:00 数据支持部署告警监控

1. Prometheus介绍

1.1. Prometheus简介

Prometheus 是一款基于时序数据库的开源监控告警系统，非常适合Kubernetes集群的监控。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)。Promethus有以下特点：

支持多维数据模型：由度量名和键值对组成的时间序列数据
内置时间序列数据库TSDB
支持PromQL查询语言，可以完成非常复杂的查询和分析，对图表展示和告警非常有意义
支持HTTP的Pull方式采集时间序列数据
支持PushGateway采集瞬时任务的数据
支持服务发现和静态配置两种方式发现目标
支持接入Grafana

1.2. Prometheus架构

1.2.1. Prometheus Server

主要负责数据采集和存储，提供PromQL查询语言的支持。包含了三个组件：

Retrieval: 获取监控数据
TSDB: 时间序列数据库(Time Series Database)，我们可以简单的理解为一个优化后用来处理时间序列数据的软件，并且数据中的数组是由时间进行索引的。具备以下特点：

大部分时间都是顺序写入操作，很少涉及修改数据
删除操作都是删除一段时间的数据，而不涉及到删除无规律数据
读操作一般都是升序或者降序

HTTP Server: 为告警和出图提供查询接口

1.2.2. 指标采集

Exporters: Prometheus的一类数据采集组件的总称。它负责从目标处搜集数据，并将其转化为Prometheus支持的格式。与传统的数据采集组件不同的是，它并不向中央服务器发送数据，而是等待中央服务器主动前来抓取
Pushgateway: 支持临时性Job主动推送指标的中间网关

1.2.3. 服务发现

Kubernetes_sd: 支持从Kubernetes中自动发现服务和采集信息。而Zabbix监控项原型就不适合Kubernets，因为随着Pod的重启或者升级，Pod的名称是会随机变化的。
file_sd: 通过配置文件来实现服务的自动发现

1.2.4. 告警管理

通过相关的告警配置，对触发阈值的告警通过页面展示、短信和邮件通知的方式告知运维人员。

1.2.5. 图形化展示

通过ProQL语句查询指标信息，并在页面展示。虽然Prometheus自带UI界面，但是大部分都是使用Grafana出图。另外第三方也可以通过 API 接口来获取监控指标。

1.3. 对比Zabbix

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主要使用场景区别是，Zabbix适合用于虚拟机、物理机的监控，因为每个监控指标是以 IP 地址作为标识进行区分的。而Prometheus的监控指标是由多个 label 组成，IP地址并不是的区分指标，Prometheus 强大在可以支持自动发现规则，因此适合于容器环境。
从自定义监控项角度而言，Prometheus 开发难度较大，zabbix配合shell脚本更加方便。Prometheus在监控虚拟机上业务时，可能需要安装多个 exporter，而zabbix只需要安装一个 Agent。
Prometheus 采用拉数据方式，即使采用的是push-gateway，prometheus也是从push-gateway拉取数据。而Zabbix可以推可以拉。

2. Prometheus简单部署

此处仅简单部署Promethues监控，用于熟悉Prometheus查询语句和配置文件。Prometheus高可用方案和自动发现可以参考后面的章节。

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2.1. 部署Prometheus

2.1.1. 部署和配置prometheus

[root@prometheus-72 ~]# cd /opt/src/
# 下载不成功，可以使用浏览器下载，或者多线程下载器。https://prometheus.io/download/
[root@prometheus-72 src]# wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.22.0-rc.0/prometheus-2.22.0-rc.0.linux-amd64.tar.gz
[root@prometheus-72 src]# tar -xf prometheus-2.22.0-rc.0.linux-amd64.tar.gz -C /opt/release/
[root@prometheus-72 src]# ln -s /opt/release/prometheus-2.22.0-rc.0.linux-amd64 /opt/apps/prometheus

[root@prometheus-72 ~]# vim /opt/apps/prometheus/prometheus.yml # 主配置文件
global:
  # 采集周期
  scrape_interval:     60s
  external_labels:
    monitor: 'codelab-monitor'

scrape_configs:
  # prometheus 自身监控
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
  
  # node_exporter 监控数据采集 
  - job_name: 'node'
    static_configs:
      - targets:
          - "10.4.7.72:9100"
    relabel_configs:
      - source_labels: [__address__]
        regex: (.+):[0-9]+
        target_label: host
[root@prometheus-72 ~]# /opt/apps/prometheus/promtool check config /opt/apps/prometheus/prometheus.yml # 检查配置文件
Checking /opt/apps/prometheus/prometheus.yml
  SUCCESS: 0 rule files found

[root@prometheus-72 ~]# vim /usr/lib/systemd/system/prometheus.service
[Unit]
Description=prometheus service
# 如果该机器上部署了时间同步服务或者ntp脚本，不太建议设置开机自启动
# 非常容易出现 Error on ingesting samples that are too old or are too far into the future
After=network.target ntpdate.service sntp.service ntpd.service chronyd.service

[Service]
User=prometheus
Group=prometheus
KillMode=control-group
Restart=on-failure
RestartSec=60
ExecStart=/opt/apps/prometheus/prometheus --config.file=/opt/apps/prometheus/prometheus.yml --web.console.templates=/opt/apps/prometheus/consoles --web.console.libraries=/opt/apps/prometheus/console_libraries --storage.tsdb.path=/data/prometheus --log.level=info
ExecReload=/bin/kill -HUP $MAINPID

[Install]
WantedBy=multi-user.target
[root@prometheus-72 ~]# systemctl daemon-reload 
[root@prometheus-72 ~]# systemctl start prometheus.service .
[root@prometheus-72 ~]# systemctl enable prometheus.service

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