活学活用Prometheus（一）Prometheus简介

　　Prometheus是最初由SoundCloud开发的开源的系统监控和报警工具包。自2012年诞生以来，被许多公司和组织采用，该项目拥有非常活跃的社区和开发者。Prometheus现在是一个独立的开源项目，独立于任何公司进行维护。为了证明这一点，Prometheus于2016年加入了云原生计算基金会CNCF，成为了继Kubernetes之后的第二个CNCF托管项目。
　　Prometheus收集和存储metrics作为时间序列数据，也就是说，metrics与它被记录的时间戳以及称为标签的可选键值对一起被存储。Prometheus主要特点由metric和键值对标签标识的时间序列数据组成的多维数据模型。强大的查询语言PromQL不依赖分布式存储，单个服务节点具有自治能力时间序列数据的收集是服务端通过HTTP协议的主动拉取方式实现的可以通过中间网关来推送时间序列数据可以通过服务发现或静态配置发现监控目标支持多种图标类型和仪表盘什么是metrics
　　metrics是数值度量。时间序列数据是随着时间的推移而发生变化的记录。用户想要度量的内容因应用程序而异。对于web服务器来说，可能是请求次数，对于数据库来说，可能是活跃的连接数或活跃的查询数等。
　　metrics在弄清楚服务的工作状态方面发挥着重要作用。假设一个服务的某个接口很慢，这时候就需要有一些信息来了解这个接口为什么变慢。例如，当请求量很高时，接口可能会变慢。如果有请求量指标，就可以发现这个原因并增加服务器数量来提高响应速度。组件
　　Prometheus生态体系包含很多组件，有很多都是可选的。最主要的是Prometheusserver，用于抓取和存储时间序列数据clientlibraries用来检测应用程序代码pushgateway支持任务类（一次性任务、定时任务）接入Exporter用来监控HAProxy，StatsD，Graphite等特殊的监控目标，并向Prometheus提供标准格式的监控样本数据。alertmanager处理报警的其他各种周边工具
　　大多数Prometheus组件都是用Go语言编写的，很容易构建和部署。架构
　　Prometheus的整体架构以及生态系统组件如下图所示：
　　prometheus架构图
　　Prometheus从服务中获取Metrics，一种方式是直接获（持久化服务），另一种方式是通过pushgateway获取（一次性任务、定时任务），Prometheus将抓取的所有数据样本存储在本地，并对数据执行一系列规则，从现有数据中聚合记录新的时间序列或生成警报。Grafana或其他可视化工具可以将收集的数据进行可视化。适用场景
　　Prometheus适用于记录文本格式的时间序列数据。既适合以机器为中心的监控，也适合面向服务的体系结构的监控。在微服务的世界里，对多维数据收集和查询的支持是一个特别的优势。
　　Prometheus是专为提高系统可靠性而设计的，可以在断电期间快速诊断问题，每个PrometheusServer都是相互独立的，不依赖于网络存储或其他远程服务。当基础架构出现故障时，可以通过Prometheus快速定位故障点，而且不会消耗大量的基础架构资源。
　　Prometheus非常重视可靠性，即使在出现故障的情况下，也可以随时查看有关系统的可用统计信息。如果需要百分之百的准确度，例如按请求数量计费，那么Prometheus不太适合，因为它收集的数据可能不够详细完整。这种情况下，最好使用其他系统来收集和分析数据以进行计费，并使用Prometheus来监控系统的其余部分。