Prometheus入門
一、什麼是TSDB？
TSDB(Time Series Database)時序列數據庫，我們可以簡單的理解爲一個優化後用來處理時間序列數據的軟件，並且數據中的數組是由時間進行索引的。
1、時間序列數據庫的特點
大部分時間都是寫入操作。
寫入操作幾乎是順序添加，大多數時候數據到達後都以時間排序。
寫操作很少寫入很久之前的數據，也很少更新數據。大多數情況在數據被採集到數秒或者數分鐘後就會被寫入數據庫。
刪除操作一般爲區塊刪除，選定開始的歷史時間並指定後續的區塊。很少單獨刪除某個時間或者分開的隨機時間的數據。
基本數據大，一般超過內存大小。一般選取的只是其一小部分且沒有規律，緩存幾乎不起任何作用。
讀操作是十分典型的升序或者降序的順序讀。
高併發的讀操作十分常見。
2、常見的時間序列數據庫
TSDB項目 官網 influxDB RRDtool Graphite OpenTSDB Kdb+ Druid KairosDB Prometheus https://prometheus.io/
二、什麼是Prometheus?
Prometheus是由SoundCloud開發的開源監控報警系統和時序列數據庫(TSDB)。Prometheus使用Go語言開發，是Google BorgMon監控系統的開源版本。
2016年由Google發起Linux基金會旗下的原生雲基金會(Cloud Native Computing Foundation), 將Prometheus納入其下第二大開源項目。Prometheus目前在開源社區相當活躍。
Prometheus和Heapster(Heapster是K8S的一個子項目，用於獲取集羣的性能數據。)相比功能更完善、更全面。Prometheus性能也足夠支撐上萬臺規模的集羣。
1、Prometheus的特點
多維度數據模型。
靈活的查詢語言。
不依賴分佈式存儲，單個服務器節點是自主的。
通過基於HTTP的pull方式採集時序數據。
可以通過中間網關進行時序列數據推送。
通過服務發現或者靜態配置來發現目標服務對象。
支持多種多樣的圖表和界面展示，比如Grafana等。
2、Prometheus相關組件
Prometheus生態系統由多個組件組成，它們中的一些是可選的。多數Prometheus組件是Go語言寫的，這使得這些組件很容易編譯和部署。
Prometheus Server
主要負責數據採集和存儲，提供PromQL查詢語言的支持。
客戶端SDK
官方提供的客戶端類庫有go、java、scala、python、ruby，其他還有很多第三方開發的類庫，支持nodejs、php、erlang等。
Push Gateway
支持臨時性Job主動推送指標的中間網關。
PromDash
使用Rails開發可視化的Dashboard，用於可視化指標數據。
Exporter
Exporter是Prometheus的一類數據採集組件的總稱。它負責從目標處蒐集數據，並將其轉化爲Prometheus支持的格式。與傳統的數據採集組件不同的是，它並不向中央服務器發送數據，而是等待中央服務器主動前來抓取。
Prometheus提供多種類型的Exporter用於採集各種不同服務的運行狀態。目前支持的有數據庫、硬件、消息中間件、存儲系統、HTTP服務器、JMX等。
alertmanager
警告管理器，用來進行報警。
prometheus_cli
命令行工具。
其他輔助性工具
多種導出工具，可以支持Prometheus存儲數據轉化爲HAProxy、StatsD、Graphite等工具所需要的數據存儲格式。
下面這張圖說明了Prometheus的整體架構，以及生態中的一些組件作用:
Prometheus的基本原理是通過HTTP協議週期性抓取被監控組件的狀態，任意組件只要提供對應的HTTP接口就可以接入監控。不需要任何SDK或者其他的集成過程。這樣做非常適合做虛擬化環境監控系統，比如VM、Docker、Kubernetes等。輸出被監控組件信息的HTTP接口被叫做exporter 。目前互聯網公司常用的組件大部分都有exporter可以直接使用，比如Varnish、Haproxy、Nginx、MySQL、Linux系統信息(包括磁盤、內存、CPU、網絡等等)。
3、Prometheus服務過程
Prometheus Daemon負責定時去目標上抓取metrics(指標)數據，每個抓取目標需要暴露一個http服務的接口給它定時抓取。Prometheus支持通過配置文件、文本文件、Zookeeper、Consul、DNS SRV Lookup等方式指定抓取目標。Prometheus採用PULL的方式進行監控，即服務器可以直接通過目標PULL數據或者間接地通過中間網關來Push數據。
Prometheus在本地存儲抓取的所有數據，並通過一定規則進行清理和整理數據，並把得到的結果存儲到新的時間序列中。
Prometheus通過PromQL和其他API可視化地展示收集的數據。Prometheus支持很多方式的圖表可視化，例如Grafana、自帶的Promdash以及自身提供的模版引擎等等。Prometheus還提供HTTP API的查詢方式，自定義所需要的輸出。
PushGateway支持Client主動推送metrics到PushGateway，而Prometheus只是定時去Gateway上抓取數據。
Alertmanager是獨立於Prometheus的一個組件，可以支持Prometheus的查詢語句，提供十分靈活的報警方式。
4、Prometheus適用的場景
Prometheus在記錄純數字時間序列方面表現非常好。它既適用於面向服務器等硬件指標的監控，也適用於高動態的面向服務架構的監控。對於現在流行的微服務，Prometheus的多維度數據收集和數據篩選查詢語言也是非常的強大。Prometheus是爲服務的可靠性而設計的，當服務出現故障時，它可以使你快速定位和診斷問題。它的搭建過程對硬件和服務沒有很強的依賴關係。
5、Prometheus不適用的場景
Prometheus它的價值在於可靠性，甚至在很惡劣的環境下，你都可以隨時訪問它和查看系統服務各種指標的統計信息。 如果你對統計數據需要100%的精確，它並不適用，例如：它不適用於實時計費系統。
Prometheus官網：https://prometheus.io/
本文出自https://www.cnblogs.com/yanyouqiang/p/7240696.html
參考centos7下安裝docker（17.4docker監控----prometheus）
https://www.cnblogs.com/lkun/p/7907040.html