一、介紹Prometheus
Prometheus（普羅米修斯）是一套開源的監控&報警&時間序列數據庫的組合，起始是由SoundCloud公司開發的。隨着發展，越來越多公司和組織接受採用Prometheus，社會也十分活躍，他們便將它獨立成開源項目，並且有公司來運作。Google SRE的書內也曾提到跟他們BorgMon監控系統相似的實現是Prometheus。現在最常見的Kubernetes容器管理系統中，通常會搭配Prometheus進行監控。
Prometheus基本原理是通過HTTP協議週期性抓取被監控組件的狀態，這樣做的好處是任意組件只要提供HTTP接口就可以接入監控系統，不需要任何SDK或者其他的集成過程。這樣做非常適合虛擬化環境比如VM或者Docker 。
Prometheus應該是爲數不多的適合Docker、Mesos、Kubernetes環境的監控系統之一。
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)，具體支持的源看：https://github.com/prometheus。
與其他監控系統相比，Prometheus的主要特點是：
- 一個多維數據模型（時間序列由指標名稱定義和設置鍵/值尺寸）。
- 非常高效的存儲，平均一個採樣數據佔~3.5bytes左右，320萬的時間序列，每30秒採樣，保持60天，消耗磁盤大概228G。
- 一種靈活的查詢語言。
- 不依賴分佈式存儲，單個服務器節點。
- 時間集合通過HTTP上的PULL模型進行。
- 通過中間網關支持推送時間。
- 通過服務發現或靜態配置發現目標。
- 多種模式的圖形和儀表板支持。
二、Prometheus架構概覽
該圖說明了普羅米修斯（Prometheus）及其一些生態系統組件的整體架構：
它的服務過程是這樣的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。支持很多方式的圖表可視化，例如十分精美的Grafana，自帶的Promdash，以及自身提供的模版引擎等等，還提供HTTP API的查詢方式，自定義所需要的輸出。
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。
PushGateway：這個組件是支持Client主動推送metrics到PushGateway，而Prometheus只是定時去Gateway上抓取數據。
如果有使用過statsd的用戶，則會覺得這十分相似，只是statsd是直接發送給服務器端，而Prometheus主要還是靠進程主動去抓取。
大多數Prometheus組件都是用Go編寫的，它們可以輕鬆地構建和部署爲靜態二進制文件。訪問prometheus.io以獲取完整的文檔，示例和指南。
三、Prometheus的數據模型
Prometheus從根本上所有的存儲都是按時間序列去實現的，相同的metrics(指標名稱) 和label(一個或多個標籤) 組成一條時間序列，不同的label表示不同的時間序列。爲了支持一些查詢，有時還會臨時產生一些時間序列存儲。
metrics name&label指標名稱和標籤
每條時間序列是由唯一的”指標名稱”和一組”標籤（key=value）”的形式組成。
指標名稱：一般是給監測對像起一名字，例如http_requests_total這樣，它有一些命名規則，可以包字母數字_之類的的。通常是以應用名稱開頭_監測對像_數值類型_單位這樣。例如：push_total、userlogin_mysql_duration_seconds、app_memory_usage_bytes。
標籤：就是對一條時間序列不同維度的識別了，例如一個http請求用的是POST還是GET，它的endpoint是什麼，這時候就要用標籤去標記了。最終形成的標識便是這樣了：http_requests_total{method=”POST”,endpoint=”/api/tracks”}。
記住，針對http_requests_total這個metrics name無論是增加標籤還是刪除標籤都會形成一條新的時間序列。
查詢語句就可以跟據上面標籤的組合來查詢聚合結果了。
如果以傳統數據庫的理解來看這條語句，則可以考慮http_requests_total是表名，標籤是字段，而timestamp是主鍵，還有一個float64字段是值了。（Prometheus裏面所有值都是按float64存儲）。
四、Prometheus四種數據類型
Counter
Counter用於累計值，例如記錄請求次數、任務完成數、錯誤發生次數。一直增加，不會減少。重啓進程後，會被重置。
例如：http_response_total{method=”GET”,endpoint=”/api/tracks”} 100，10秒後抓取http_response_total{method=”GET”,endpoint=”/api/tracks”} 100。
Gauge
Gauge常規數值，例如 溫度變化、內存使用變化。可變大，可變小。重啓進程後，會被重置。
例如： memory_usage_bytes{host=”master-01″} 100 < 抓取值、memory_usage_bytes{host=”master-01″} 30、memory_usage_bytes{host=”master-01″} 50、memory_usage_bytes{host=”master-01″} 80 < 抓取值。
Histogram
Histogram（直方圖）可以理解爲柱狀圖的意思，常用於跟蹤事件發生的規模，例如：請求耗時、響應大小。它特別之處是可以對記錄的內容進行分組，提供count和sum全部值的功能。
例如：{小於10=5次，小於20=1次，小於30=2次}，count=7次，sum=7次的求和值。
Summary
Summary和Histogram十分相似，常用於跟蹤事件發生的規模，例如：請求耗時、響應大小。同樣提供 count 和 sum 全部值的功能。
例如：count=7次，sum=7次的值求值。
它提供一個quantiles的功能，可以按%比劃分跟蹤的結果。例如：quantile取值0.95，表示取採樣值裏面的95%數據。
五、安裝運行Prometheus(docker版)
下面介紹如何使用Prometheus和Grafana對本機服務器性能進行監控。
監控本機，只需要一個exporter, node_exporter – 用於機器系統數據收集
Grafana是一個開源的功能豐富的數據可視化平臺，通常用於時序數據的可視化。它內置了以下數據源的支持：
下面是我們安裝時用到的架構圖：
注意：本文使用的是ubuntu-18 桌面系統，只需要一臺服務器即可！
下載鏡像包
apt-get install -y docker.io #安裝docker
docker pull prom/node-exporter
docker pull prom/prometheus
docker pull grafana/grafana
啓動node-exporter
docker run --name node-exporter --restart=always -d -p 9100:9100 -v /root/docker/prom/proc:/host/proc:ro -v /root/docker/prom/sys:/host/sys:ro -v /root/docker/prom/rootfs/:/rootfs:ro prom/node-exporter
訪問url：http://192.168.100.3:9100/metrics 效果如下：
這些都是收集到數據，有了它就可以做數據展示了
啓動prometheus
新建目錄/root/docker/prometheus，編輯配置文件prometheus.yml( vim prometheus.yml) 內容如下：
global:
scrape_interval: 60s
evaluation_interval: 60s
scrape_configs:
- job_name: prometheus
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
labels:
instance: prometheus
- job_name: linux
static_configs:
- targets: ['192.168.100.3:9100']
labels:
instance: localhost
注意：修改IP地址，這裏的192.168.91.132就是本機地址
啓動prometheus
docker run --name prometheus --restart=always -d -p 9200:9090 -v /root/docker/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus
訪問url：http://192.168.100.3:9200/graph
效果如下：
訪問targets，url如下：http://192.168.100.3:9200/targets效果如下：
如果狀態沒有UP起來，等待一會，就會UP了
啓動grafana
啓動grafana
docker run -d --restart=always -p 3000:3000 -v /root/docker/grafana:/var/lib/grafana --name grafana grafana/grafana
備註 ：chmod 777 -R /root/docker/grafana 因爲grafana用戶會在這個目錄寫入文件，直接設置777，比較簡單粗暴！
grafana 可以參考https://blog.csdn.net/ma_jiang/article/details/96428282
訪問url：http://192.168.91.132:3000/
點擊Add data source，
name名字寫Prometheus
url 輸入Prometheus的ip+端口
點擊下面的Save & Test，如果出現綠色的，說明ok了
.回到首頁，點擊New dashboard.點擊 Graph;輸入cpu，底部會有提示
這裏監控 node_load15，表示系統15分鐘的負載。點擊下面的Add Query;添加總內存
保存後效果如圖：
