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Prometheus server，用于抓取和存储时间序列数据 client libraries用来检测应用程序代码push gateway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 push gateway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 Prometheus Server 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。