原文地址：https://xeblog.cn/articles/7
Prometheus简介
简史
Prometheus受启发于Google的Brogmon监控系统（相似的Kubernetes是从Google的Brog系统演变而来），从2012年开始由前Google工程师在Soundcloud以开源软件的形式进行研发，并且于2015年早期对外发布早期版本。2016年5月继Kubernetes之后成为第二个正式加入CNCF基金会的项目，同年6月正式发布1.0版本。2017年底发布了基于全新存储层的2.0版本，能更好地与容器平台、云平台配合。
架构
特点
- 多维的数据模型（基于时间序列的k/v键值对）。
- 灵活的查询及聚合语句（PromQL）。
- 不依赖分布式存储，节点自治。
- 基于HTTP的pull模式采集时间序列数据。
- 可以使用pushgateway（prometheus的可选中间件）实现push模式。
- 可以使用动态服务发现或静态配置采集的目标机器。
- 支持多种图形及仪表盘。
相关概念
数据模型
Prometheus 存储的是时序数据, 即按照相同时序(相同的名字和标签)，以时间维度存储连续的数据的集合。
监控样本
# HELP system_cpu_usage The "recent cpu usage" for the whole system
# TYPE system_cpu_usage gauge
system_cpu_usage 0.23587264544090683
# HELP logback_events_total Number of error level events that made it to the logs
# TYPE logback_events_total counter
logback_events_total{level="error",} 0.0
logback_events_total{level=“info”,} 557.0
- HELP用于解释当前指标的含义，TYPE则说明当前指标的数据类型
- system_cpu_usage、 logback_events_total表示当前指标的名称
- {}中的标签反映了当前样本的一些特征和维度
- 0.23587264544090683、0.0、557.0表示该监控样本的具体值
时序类型
Prometheus 时序数据分为 Counter, Gauge, Histogram, Summary 四种类型。
Prometheus的使用
安装
配置
Pom依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.micrometer</groupId>
<artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>
项目开启监控
management.endpoint.metrics.enabled=true
management.endpoints.web.exposure.include=*
management.endpoint.prometheus.enabled=true
management.metrics.export.prometheus.enabled=true
添加Job
进入Prometheus安装根目录 vim prometheus.yml
新增节点
- job_name: xeblog-api
metrics_path: /actuator/prometheus
static_configs:
- targets: ['127.0.0.1:8080’]
job_name：任务名称
metrics_path： 指标路径
targets：实例地址/项目地址，可配置多个
运行Prometheus
进入Prometheus安装根目录 ./prometheus
运行成功日志
访问地址：localhost:9090
PromQL
匹配过滤
操作符：= != =~ !~
匹配监控任务为xeblog-api的非GET请求方法的请求数
http_server_requests_seconds_count{job="xeblog-api", method!="GET"}
匹配监控任务为xeblog-api的非GET请求方法的请求数，且请求路径不为/api/message和/api/version
http_server_requests_seconds_count{job="xeblog-api", method!="GET", uri !~ "/api/message|/api/version"}
它门的区别主要是，“=~ !~”支持正则匹配
范围查询
查询最近5分钟内的所有样本数据：
http_request_total{}[5m]
可选单位：
- s - 秒
- m - 分钟
- h - 小时
- d - 天
- w - 周
- y - 年
时间位移操作(offset)
查询5分钟前的样本数据：
http_request_total{} offset 5m
查询昨天1天内的样本数据：
http_request_total{}[1d] offset 1d
聚合操作
- sum (求和)
- min (最小值)
- max (最大值)
- avg (平均值)
- stddev (标准差)
- stdvar (标准差异)
- count (计数)
- count_values (对value进行计数)
- bottomk (后n条时序)
- topk (前n条时序)
- quantile (分布统计)
...
内置函数
- increase(v range-vector)：获取区间向量中的第一个和最后一个样本并返回其增长量
- rate(v range-vector)：计算区间向量v在时间窗口内平均增长速率
- irate(v range-vector)：计算区间向量v在时间窗口内平均增长速率（瞬时增长率，基于最后两个数据）
- predict_linear(v range-vector, t scalar)：预测时间序列v在t秒后的值
- abs(v instant-vector)： 返回输入向量的绝对值
- sort(v instant-vector)： 按升序排列
- sort_desc(v instant-vector)： 按降序排列
...
Grafana可视化
安装
Mac下安装启动示例
// 安装
brew install grafana
// 启动
brew services start grafana
启动后访问地址：localhost:3000
登陆：
初始用户名和密码都是admin
添加Prometheus数据源
新增Dashboard
可以选择自己手动添加或者导入一个已配置好的Json文件
Dashboard分享社区：https://grafana.com/dashboards
这里可以下载别人分享的Dashboard Json配置文件
推荐下载：Spring Boot Statistics
下载完后 导入文件就可以看见类似一个这样的监控界面
最上面这一行是模板变量，可以动态选择
点击设置按钮，选择Variables，点击New可以新增变量
点击title选择Edit可以进行编辑
这里编写PromQL语句
监控报警
配置发件邮箱
vim grafana.ini
我的文件路径是/usr/local/etc/grafana/grafana.ini
配置如下：
[smtp]
enabled = true
host = smtp.qq.com:25
user = 你的QQ@qq.com
# If the password contains # or ; you have to wrap it with trippel quotes. Ex """#password;"""
password = 邮箱口令（不是QQ密码）
;cert_file =
;key_file =
;skip_verify = false
from_address = 你的QQ@qq.com
from_name = Grafana
# EHLO identity in SMTP dialog (defaults to instance_name)
;ehlo_identity = dashboard.example.com
这里配置的是QQ邮箱，其他邮箱同理
配置完后，重启Grafana
brew services restart grafana
配置收件人
可以添加多个收件人，以“；”分隔
最后点击Send Test 可以收到一封测试邮件，配置成功
监控指标
需要注意的是，Prometheus不支持带有模版变量的监控设置报警，否则会提示“Template variables are not supported in alert queries”
监控示例：
监控CPU使用率
PromQL:
system_cpu_usage{instance="实例地址", job="任务名称"}
创建报警
这里配置的是当CPU使用率超过1%则发出报警
添加报警通知邮箱以及报警的描述信息
保存之后，没过多久就收到了报警通知
感谢阅读，如有错误，望指正！
参考资料
