Prometheus监控系统安装与配置详细教程

一、Prometheus是什么

Prometheus中文发音为普罗米修斯，它可以使用各种数学算法实现强大的监控需求，并且原生支持K8S的服务发现，能监控容器的动态变化。结合Grafana绘出漂亮图形，最终使用alertmanager或Grafana实现报警。它与其他监控相比有以下主要优势：数据格式是Key/Value形式，简单、速度快；监控数据的精细程度是绝对的领先，达到秒级（但正因为数据采集精度高，对磁盘消耗大，存在性能瓶颈，而且不支持集群，但可以通过联邦能力进行扩展）；不依赖分布式存储，数据直接保存在本地，可以不需要额外的数据库配置。但是如果对历史数据有较高要求，可以结合OpenTSDB；周边插件丰富，如果对监控要求不是特别严格的话，默认的几个成品插件已经足够使用；本身基于数学计算模型，有大量的函数可用，可以实现很复杂的监控（所以学习成本高，需要有一定数学思维，独有的数学命令行很难入门）；可以嵌入很多开源工具的内部去进行监控，数据更可信。

二、Prometheus的主要组件

1、服务端

Prometheus服务端以一个进程方式启动，如果不考虑参数和后台运行的话，只需要解压安装包之后运行./prometheus脚本即可启动，程序默认监听在9090端口。每次采集到的数据叫做metrics。这些采集到的数据会先存放在内存中，然后定期再写入硬盘，如果服务重新启动的话会将硬盘数据写回到内存中，所以对内存有一定消耗。Prometheus不需要重视历史数据，所以默认只会保留15天的数据。

2、客户端

Prometheus客户端分为pull和push两种方式。如果是pull形式的话则是服务端主动向客户端拉取数据，这样需要客户端上安装exporters（导出器）作为守护进程，官网上也提供了很多exporters可以下载使用，比如使用最多的node_exporters，几乎把系统自身相关数据全部采集了，非常全面，node_exporter默认监听9100端口。

如果是push形式的话客户端需要安装pushgateway插件，然后运需要运维人员用脚本把监控数据组织成键值形式提交给pushgateway，再由它提交给服务端。它适合于现有exporters无法满足需求时，自己灵活定制。

3、metrics主要数据类型

· Gauges：最简单、使用最多的指标，获取一个返回值，这个返回值没有变化规律，不能肯定它一定是增长或是减少的状态，采集回来是多少就是多少。比如硬盘容量、CPU内存使用率都适合使用Gauges数据类型。

· Counters：计数器。数据从0开始累计，理想状态下应该是永远增长或者是不变。适合统计机器开机时间、HTTP访问量

· Histograms：和summary一样属于高级指标，用于统计数据的分布情况。比如最小值、最大值、中间值。这个类型不太好理解，比如说统计一天的日志，大部分用户响应时间都是正常的，只有少量用户异常，如果这个时候取平均值的话，这少量用户的异常情况就会被掩盖过去，而Histograms可以分别统计出全部用户的响应时间，比如0-1秒的用户有多少、1-2秒的用户有多少（其实有点像Kibana）

三、Prometheus服务端安装部署

1、到官网http://prometheus.io下载安装包

2、解压安装包后获得主配置文件prometheus.yml，下面介绍一些需要修改的主要配置，标签部分内容不是必须的，可以了解

01
global:

02
  scrape_interval:     15s  #抓取数据的频率，默认15秒。该配置也可配置在每个job_name中

03
  evaluation_interval: 15s #监控规则评估频率，比如设置了当内存使用大于70%发出报警的规则，然后每15秒来执行一次这个规则

04
 
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alerting:

06
  alertmanagers:

07
  - static_configs:

08
    - targets:

09
      # - alertmanager:9093

10
 
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scrape_configs:

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  - job_name: \'prometheus-server\'  #作业名，可以理解为组名，其下可以有多个实例配置

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    static_configs:

14
    - targets: [\'localhost:9090\']  #节点的地址，可以写多个地址

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#    params:  #过滤器

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#      collect[]:

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#        - cpu #只采集CPU数据

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  - job_name: \'www\'

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    static_configs:

21
    - targets: [\'10.160.2.107:9100\',\'192.168.1.100:9100\']

22
      labels:  #自定义标签，可以通过标签进行统一管理

23
        idc:beijing  #增加一个idc标签，内容为beijing

24
#使用正则替换标签

25
  - job_name: \'node\'

26
    static_configs:

27
    - targets: [\'10.160.2.110:9100\',\'192.168.1.111:9100\']

28
    metric_relable_configs:  #通过正则重命名标签

29
    - action: replace  #replace替换是默认动作。此外还有keep（只参加匹配标签的实例）、drop（不采集匹配正则的实例）、labelkeep\labeldrop(对标签进行过滤处理而非实例)等动作

30
      source_labels: [\'job\']  #原标签，job是默认就会产生的标签，这里job标签的值是node

31
      regex: (.*)  #正则匹配，这里匹配job标签内的内容，也就是node

32
      replacement: beijing  #替换成什么内容，如果写$1就是将正则里的内容拿过来

33
      target_label: idc  #把替换到的内容赋值给idc标签

34
    - action: labeldrop  #删除标签

35
      regex: job  #把原有的job标签删除不显示

3、在运行./prometheus脚本之前可以进行一次配置文件检查

1
protool check config prometheus.yml

4、配置文件检查没有问题后就可以启动服务了，服务默认监听在9090端口。如果不加任何参数，监控数据会存放在/usr/local/prometheus/data下，那些一长串一长串的文件夹都是已经写入到磁盘中的历史数据。写入磁盘前的数据是放在内存中的，如果发生断电等情况就会使用硬盘中的数据进行恢复。下面是一些Prometheus脚本常用选项

1
prometheus --config.file="/usr/local/prometheus-2.16.0.linux-amd64/prometheus.yml" --web.listen-address="0.0.0.0:9090"

2
# --config.file="/usr/local/prometheus/prometheus.yml"  #指定配置文件路径

3
# --web.listen-address="0.0.0.0:9090"  #指定服务端口

4
# --storage.tsdb.path="/data/prometheus"  #指定数据存储路径

5
# --storage.tsdb.retention.time=15d  #数据保留时间

6
# --collector.systemd #开启服务状态监控，开启后在WEB上可以看到多出相关监控项

7
# --collector.systemd.unit-whitelist=(sshd|nginx).service  #具体要监控的服务名

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# --web.enable-lifecycle  #开启热加载配置

两种热加载方式，一个是直接用kill命令发送HUP信号，一个是开启web.enable-lifecycle选项后使用curl命令

1
kill -HUP `pidof prometheus`

2
curl -X POST http://localhost:9090/-/reload

5、通过浏览器访问9090端口可以进入到Prometheus WEB管理界面。如下图就是查看已经监控的节点列表

6、在进行数据查询时有一个统一的查询语法，根据metric_name指标名称和label标签进行过滤和聚合

1
#语法：<metric name>{<labelname>=<lablevalue>,...}[time] 

2
http_requests_total{environment=~"staging|testing|development",method!="GET"}

3
# labelname=value  #选择标签满足表达式定义的时间序列

4
# labelname!=value  #根据标签匹配排除时间序列

5
# labelname=~regx  #选择标签符合正则表达式定义的时间序列

6
# labelname!~regx  #排除符合正则表达式定义的时间序列

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http_request_total{}[5m]  #选择最近5分钟内的所有样本数据，还支持s,h,d,w,y等单位

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http_request_total{}[1d] offset 1d  #区间向量表达式是以当前时间为基准，如果想查询昨天一天的区间数据可以使用位移操作offset

四、Prometheus客户端安装部署

1、这里的客户端指的是exporter，也叫导出器。exporter可以分为两类：内置支持Prometheus，比如K8S、Etcd等；间接采集，比如node_exporter、MySQL Exporter等。参考下图：

这里以安装node_exporter为例，该导出器通过读取/proc下的文件获取系统的各种数据。只需要在官网下载好二进制包以后可以解压直接启动，如果要打开额外的监控选项的话只需要加上指定参数就可以了

1
./node_exporter

2
#./node_exporter --collector-diskstats  #打开磁盘状态相关监控

2、使用curl命令访问服务可以看到返回很多键值对数据。这里只要掌握常用的几个key就可以了，比如查看系统CPU使用率的node_cpu、查看磁盘IO的node_disk*、查看系统负载的node_load1、查看系统内存的node_memory*、查看网络带宽的node_network*、查看文件系统使用情况的node_filesystem*等

1
curl ip:9100/metrics

2
# HELP node_cpu Seconds the cpus spent in each mode.

3
# TYPE node_cpu counter  #TYPE说明了数据类型

4
node_cpu{cpu="cpu0",mode="idle"} 362812.7890625

3、除了访问:9100/metrics来获取数据外，也可以在Prometheus界面通过PromQL来进行查询，支持使用标签进行匹配和条件过滤，如果在保证语法没有问题却查询不到数据的情况，请确认机器时间同步。下图就是使用PromQL进行了一次查询，这些查询语句涉及了多种函数，灵活使用这些函数可以完成很多维度的监控。后续会对一些常用函数进行讲解

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