zhuhaiqiang
作者zhuhaiqiang·2019-12-16 17:07
项目经理·银行

prometheus基本概念用法记录

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Prometheus

  1. 基本概念

promethues是一套开源的系统监控报警框架。

​ Prometheus 所有采集的监控数据均以指标(metric)的形式保存在内置的[时间序列]数据库当中(TSDB):属于同一指标名称,同一标签集合的、有时间戳标记的数据流。除了存储的时间序列,Prometheus 还可以根据查询请求产生临时的、衍生的时间序列作为返回结果。

​ 特点:

  • 强大的多为数据模型
  • 灵活的查询语言
  • 易于管理
  • 高效
  • 使用pull模式采集时间序列数据
  • 多种可视化图形界面
  • 易于伸缩
  1. prometheus组成和架构:

    • prometheus server: 主要负责数据采集和存储,提供promQL查询语言支持。prometheus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到本地磁盘。
    • Push Gateway: 支持临时性job主动推送指标的中间网关。
    • PromDash: 使用rails开发的dashboard,用于可视化指标数据。
    • Exporters: 负责监控机器运行状态,提供被监控组件信息的 HTTP 接口被叫做 exporter。
    • 直接采集: exporter内置了prometheus支持,直接向prometheus暴露数据端点。
    • 间接采集:原不支持prometheus。通过prometheus提供的clien library编写的目标监控采集程序。

      • Altermanager: 从 Prometheus server 端接收到 alerts 后,会进行去除重复数据,分组,并路由到对收的接受方式,发出报警。常见的接收方式有:电子邮件,pagerduty,OpsGenie, webhook 等。
      • WebUI:9090提供图形化界面功能。
  2. 基本工作原理
  • Prometheus server 定期从配置好的 jobs 或者 exporters 中拉 metrics,或者接收来自 Pushgateway 发过来的 metrics,或者从其他的 Prometheus server 中拉 metrics。
  • Prometheus server 在本地存储收集到的 metrics,并运行已定义好的 alert.rules,记录新的时间序列或者向 Alertmanager 推送警报。
  • Alertmanager 根据配置文件,对接收到的警报进行处理,发出告警。
  • 在图形界面中,可视化采集数据。
  1. 基本概念

数据模型:prometheus中存储的数据为时间序列,是由Metric的名字和一系列的标签(键值对)唯一标识的,不同的标签代表不同的时间序列。

​ 样本:实际时间序列,每个序列包括一个float64的值和一个毫秒级的时间戳。(指标+时间戳+样本值)

​ metric名字: 具有语义,表示功能:例如:http_requests_total, 表示 http 请求的总数。其中,metric 名字由 ASCII 字符,数字,下划线,以及冒号组成,且必须满足正则表达式 a-zA-Z_:*。

​ 标签:使一个时间序列有不同未读的识别。例如 http_requests_total{method="Get"} 表示所有 http 请求中的 Get 请求。当 method="post" 时,则为新的一个 metric。标签中的键由 ASCII 字符,数字,以及下划线组成,且必须满足正则表达式 a-zA-Z_:*。

​ 格式:{=, …},例如:http_requests_total{method="POST",endpoint="/api/tracks"}。

Metric类型

counter: 累加性metirc。

Gauge:可增减性metric

Histogram:树状图

summary: 汇总

  1. PromQL查询
  1. 数据类型

    瞬时向量(instant vector):一组时间序列,每个时间序列包含单个样本。
    区间向量(range vector):一组时间序列,每个时间序列包含一段时间范围内的样本数据。
    标量(scalar): 一个浮点型数据值。
    字符串(string): 一个简单的字符串值。
  2. 时间序列过滤器

    瞬时向量过滤器:
    eg: http_requests_total ,通过{}里附件一组标签过滤时间序列。
    标签匹配云算符:

    = : 选择与提供的字符串完全相同的标签。
    != : 选择与提供的字符串不相同的标签。
    =~ : 选择正则表达式与提供的字符串(或子字符串)相匹配的标签。
    !~ : 选择正则表达式与提供的字符串(或子字符串)不匹配的标签。

    区间向量过滤器:
    eg:http_requests_total{job="prometheus"}[5m],通过[]指定区间提取数值。
    时间单位:
    s - 秒

    m - 分钟
    h - 小时
    d - 天
    w - 周
    y - 年

    时间位移操作:
    在瞬时向量表达式或者区间向量表达式中,都是以当前时间为基准.
    eg:http_requests_total offset 5m "offset 关键字需要紧跟在选择器({})后面"
  3. 操作符

    算数二次元运算符
    eg:加减乘除
    布尔运算符:
    eg:= ,!= ,< , > ,<= ,>= 
    集合运算符:
    and,or,unless
    匹配模式
  4. 聚合操作

    语法:([parameter,] ) [without|by ()]  只有count_values, quantile, topk, bottomk支持参数(parameter)
    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 (样本值最小的 k 个元素);topk (样本值最大的k个元素);quantile (分布统计)
    eg:([parameter,] ) [without|by ()]
    without 用于从计算结果中移除列举的标签,而保留其它标签。by 则正好相反,结果向量中只保留列出的标签,其余标签则移除。通过 without 和 by 可以按照样本的问题对数据进行聚合。
  5. 任务和实例

​ 采集不同的监控指标,我们需要运行相应的监控采集程序,并且让prometheus server知道这些export实例的访问地址。每一个监控样本的http服务称之为一个实例。node exporter可以称之为一个实例。

​ 一组用于相同采集目的的实例,或者一个采集进程的多个副本则通过一个一个任务管理。

* job: node
  * instance 2: 1.2.3.4:9100
  * instance 4: 5.6.7.8:9100
  1. HTTP API中响应格式

    瞬时数据查询:
    url请求参数:
    eg:'http://localhost:9090/api/v1/query?query=up&time=2015-07-01T20:10:51.781Z'
     query=:PromQL表达式。
     time=:用于指定用于计算PromQL的时间戳。可选参数,默认情况下使用当前系统时间。
     timeout=:超时设置。可选参数,默认情况下使用-query,timeout的全局设置
    区间数据查询:
    url请求参数:
    eg:'http://localhost:9090/api/v1/query_range?query=up&start=2015-07-01T20:10:30.781Z&end=2015-07-01T20:11:00.781Z&step=15s'
    query=: PromQL表达式。

    start=: 起始时间。
    end=: 结束时间。
    step=: 查询步长。
    timeout=: 超时设置。可选参数,默认情况下使用-query,timeout的全局设置。

  1. Prometheus告警
  1. 告警规则定义(Alertrule difinition)

告警名称: 自定义名称.

告警规则:基于PromQL表达式定义告警触发条件.定义在配置文件中

 groups:
 - name: example
   rules:
   - alert: HighErrorRate
     expr: job:request_latency_seconds:mean5m{job="myjob"} > 0.5
     for: 10m
     labels:
       severity: page
     annotations:
       summary: High request latency
       description: description info
  #group:定义一组相关规则
  #alert:告警规则名称
  #expr:基于PromQL的触发条件
  #for 等待评估时间
  #label 自定义标签
  #annotation: 指定一组附加信息Alertmanger特性
  1. Altermanager特性

    分组:可以将详细的告警机制合并成一个通知

    抑制:当发出一个警告时,可以停止重复发送此告警的引发的其他告警机制
    静默:将告警进行静默处理

  2. 安装启动Altermanger

    wget https://github.com/prometheus/alertmanager/releases/download/v0.15.3/alertmanager-0.15.3.linux-amd64.tar.gz

    cd alertmanager-0.15.3.linux-amd64/
    ./alertmanager

  3. altermanager.yml配置文件介绍

    global:
    resolve_timeout: 5m

    route:
    group_by: ['alertname']
    group_wait: 10s
    group_interval: 10s
    repeat_interval: 1h
    receiver: 'web.hook'
    receivers:

    • name: 'web.hook'
      webhook_configs:

      • url: 'http://127.0.0.1:5001/'
        inhibit_rules:
      • source_match:
        severity: 'critical'
        target_match:
        severity: 'warning'
        equal: ['alertname', 'dev', 'instance']
        路由(route)以及接收器(receivers)。所有的告警信息都会从配置中的顶级路由(route)进入路由树,根据路由规则将告警信息发送给相应的接收器。
        全局配置(global):用于定义一些全局的公共参数,如全局的SMTP配置,Slack配置等内容;
        模板(templates):用于定义告警通知时的模板,如HTML模板,邮件模板等;
        告警路由(route):根据标签匹配,确定当前告警应该如何处理;
        接收人(receivers):接收人是一个抽象的概念,它可以是一个邮箱也可以是微信,Slack或者Webhook等,接收人一般配合告警路由使用;
        抑制规则(inhibit_rules):合理设置抑制规则可以减少垃圾告警的产生
  4. 重启prometheus

    killall -9 prometheus
    nohup prometheus &
  1. prometheus 安装
  1. 安装prometheus server

    wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.6.0/prometheus-2.6.0.linux-amd64.tar.gz
    tar -zxvf prometheus-2.6.0.linux-amd64.tar.gz
    cd prometheus-2.6.0.linux-amd64
    ./prometheus &
    ln -s /root/prometheus/prometheus-2.6.0.linux-amd64/prometheus /usr/local/bin/prometheus
    设置开机启动

    cat >> /usr/lib/systemd/system/multi-user.target.wants/prometheus.service < 监控描述信息\n\n> ###### 告警时间 \n"},"at": {"isAtAll": false}}' https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=51345145d106753486bd71614bf881283f91e2124535276b257f99327e41dc87

    {"errcode":0,"errmsg":"ok"}
  2. Prometheus中添加收集的监控数据,修改prometheus.yml文件,并在scrape_configs添加一下内容。

    scrape_configs:
    - job_name: 'prometheus'

    static_configs:

    • targets: ['localhost:9090']

      # 采集node exporter监控数据
      - job_name: 'node'

    static_configs:

    • targets: ['localhost:9100']
  3. 使用Grafana创建可视化Dashboard

    docker run -d -p 3000:3000 grafana/grafana
    #访问http://localhost:3000 默认用户名admin 密码admin
    

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