dw 做网站模板,用DW做的网站生成链接,怎么制作h5页面,送网站建设管理信息内容审核制度Prometheus快速入门实战
1. 介绍
prometheus受启发于Google的Brogmon监控系统#xff08;相似kubernetes是从Brog系统演变而来#xff09;。 2016年5月继kubernetes之后成为第二个加入CNCF基金会的项目#xff0c;同年6月正式发布1.0版本。2017年底发布基于全新存储层的2.… Prometheus快速入门实战
1. 介绍
prometheus受启发于Google的Brogmon监控系统相似kubernetes是从Brog系统演变而来。 2016年5月继kubernetes之后成为第二个加入CNCF基金会的项目同年6月正式发布1.0版本。2017年底发布基于全新存储层的2.0版本能更好地与容器平台、云平台配合。官方网站https://prometheus.io项目托管Prometheus · GitHub 1.1 优势
prometheus是基于一个开源的完整监控方案其对传统监控系统的测试和告警模型进行了彻底的颠覆形成了基于中央化的规则计算、统一分析和告警的新模型。 相对传统的监控系统有如下几个优点。
易于管理 部署使用的是go编译的二进制文件不存在任何第三方依赖问题可以使用服务发现动态管理监控目标。
监控服务内部运行状态 我们可以使用prometheus提供的常用开发语言提供的client库完成应用层面暴露数据 采集应用内部运行信息。
强大的查询语言promQL: prometheus内置一个强大的数据查询语言PromQL,通过PromQL可以实现对监控数据的查询、聚合。同时PromQL也被应用于数据可视化如grafana以及告警中的。
高效 对于监控系统而言大量的监控任务必然导致有大量的数据产生。 而Prometheus可以高效地处理这些数据。
可扩展 prometheus配置比较简单 可以在每个数据中心运行独立的prometheus server, 也可以使用联邦集群让多个prometheus实例产生一个逻辑集群还可以在单个prometheus server处理的任务量过大的时候通过使用功能分区和联邦集群对其扩展。
易于集成 目前官方提供多种语言的客户端sdk,基于这些sdk可以快速让应用程序纳入到监控系统中同时还可以支持与其他的监控系统集成。
可视化 prometheus server自带一个ui, 通过这个ui可以方便对数据进行查询和图形化展示可以对接grafana可视化工具展示精美监控指标。
1.2 架构 prometheus负责从pushgateway和Jobs中采集数据 存储到后端Storatge中可以通过PromQL进行查询 推送alerts信息到AlertManager。 AlertManager根据不同的路由规则进行报警通知。
prometheus server是Prometheus组件中的核心部分负责实现对监控数据的获取存储以及查询。exporter简单说是采集端通过http服务的形式保留一个url地址prometheus server 通过访问该exporter提供的endpoint端点即可获取到需要采集的监控数据。exporter分为2大类。 直接采集这一类exporter直接内置了对Prometheus监控的支持比如cAdvisor,Kubernetes等。 间接采集 原有监控目标不支持prometheus需要通过prometheus提供的客户端库编写监控采集程序例如Mysql Exporter, JMX Exporter等。
AlertManager 在prometheus中支持基于PromQL创建告警规则如果满足定义的规则则会产生一条告警信息进入AlertManager进行处理。可以集成邮件Slack或者通过webhook自定义报警。PushGateway 由于Prometheus数据采集采用pull方式进行设置的 内置必须保证prometheus server 和对应的exporter必须通信当网络情况无法直接满足时可以使用pushgateway来进行中转可以通过pushgateway将内部网络数据主动push到gateway里面去而prometheus采用pull方式拉取pushgateway中数据。web ui Prometheus内置一个简单的Web控制台可以查询指标查看配置信息或者Service Discovery等实际工作中查看指标或者创建仪表盘通常使用GrafanaPrometheus作为Grafana的数据源
1.3 数据模型
Prometheus将所有数据存储为时间序列具有相同度量名称以及标签属于同一个指标。每个时间序列都由度量名称和一组键值对也称为标签组成。
格式
# 表示一个度量指标和一组键值对标签
metric name{label namelabel value, ...}
度量指标名称是api_http_requests_total 标签为methodPOST, handler/messages 的示例如下所示
api_http_requests_total{methodPOST, handler/messages}
1.4 指标类型
prometheus的指标有四种类型分别是CounterGaugeHistogramSummary。
Counter只增不减的计数器用于描述某个指标的累计状态比如请求量统计http_requests_total
Gauge可增可减的计量器用于描述某个指标当前的状态比如系统内存余量node_memory_MemFree_bytes
Histogram直方图指标用于描述指标的分布情况比如对于请求响应时间总共10w个请求小于10ms的有5w个小于50ms的有9w个小于100ms的有9.9w个
Summary和直方图类似summary也是用于描述指标分布情况不过表现形式不同比如还是对于请求响应时间summary描述则是总共10w个请求50%小于10ms90%小于50ms99%小于100ms
2. 安装
大致了解了Prometheus后我们将其先安装起来。
2.1 linux安装
Prometheus也是go语言开发的所以只需要下载其二进制包进行安装即可。
前往地址Download | Prometheus 下载最新版本即可。
[rootlocalhost prometheus]# tar -zxvf prometheus-2.37.1.linux-amd64.tar.gz
prometheus-2.37.1.linux-amd64/
prometheus-2.37.1.linux-amd64/consoles/
prometheus-2.37.1.linux-amd64/consoles/index.html.example
prometheus-2.37.1.linux-amd64/consoles/node-cpu.html
prometheus-2.37.1.linux-amd64/consoles/node-disk.html
prometheus-2.37.1.linux-amd64/consoles/node-overview.html
prometheus-2.37.1.linux-amd64/consoles/node.html
prometheus-2.37.1.linux-amd64/consoles/prometheus-overview.html
prometheus-2.37.1.linux-amd64/consoles/prometheus.html
prometheus-2.37.1.linux-amd64/console_libraries/
prometheus-2.37.1.linux-amd64/console_libraries/menu.lib
prometheus-2.37.1.linux-amd64/console_libraries/prom.lib
prometheus-2.37.1.linux-amd64/prometheus.yml
prometheus-2.37.1.linux-amd64/LICENSE
prometheus-2.37.1.linux-amd64/NOTICE
prometheus-2.37.1.linux-amd64/prometheus
prometheus-2.37.1.linux-amd64/promtool
[rootlocalhost prometheus]# cd prometheus-2.37.1.linux-amd64
[rootlocalhost prometheus-2.37.1.linux-amd64]# ll
total 206252
drwxr-xr-x. 2 3434 3434 38 Sep 12 09:04 console_libraries
drwxr-xr-x. 2 3434 3434 173 Sep 12 09:04 consoles
-rw-r--r--. 1 3434 3434 11357 Sep 12 09:04 LICENSE
-rw-r--r--. 1 3434 3434 3773 Sep 12 09:04 NOTICE
-rwxr-xr-x. 1 3434 3434 109681846 Sep 12 08:46 prometheus
-rw-r--r--. 1 3434 3434 934 Sep 12 09:04 prometheus.yml
-rwxr-xr-x. 1 3434 3434 101497637 Sep 12 08:49 promtool
[rootlocalhost prometheus-2.37.1.linux-amd64]# ./prometheus --help
usage: prometheus [flags]The Prometheus monitoring serverFlags:-h, --help Show context-sensitive help (also try --help-long and --help-man).--version Show application version.
Prometheus 是通过一个 YAML 配置文件来进行启动的如果我们使用二进制的方式来启动的话可以使用下面的命令
./prometheus --config.fileprometheus.yml
其中 prometheus.yml 文件的基本配置如下
global:scrape_interval: 15sevaluation_interval: 15s
rule_files:# - first.rules# - second.rules
scrape_configs:- job_name: prometheusstatic_configs:- targets: [localhost:9090]
上面这个配置文件中包含了3个模块global、rule_files 和 scrape_configs。
global 模块控制 Prometheus Server 的全局配置 scrape_interval表示 prometheus 抓取指标数据的频率默认是15s我们可以覆盖这个值 evaluation_interval用来控制评估规则的频率prometheus 使用规则产生新的时间序列数据或者产生警报
rule_files指定了报警规则所在的位置prometheus 可以根据这个配置加载规则用于生成新的时间序列数据或者报警信息当前我们没有配置任何报警规则。
scrape_configs 用于控制 prometheus 监控哪些资源。
由于 prometheus 通过 HTTP 的方式来暴露的它本身的监控数据prometheus 也能够监控本身的健康情况。在默认的配置里有一个单独的 job叫做 prometheus它采集 prometheus 服务本身的时间序列数据。这个 job 包含了一个单独的、静态配置的目标监听 localhost 上的 9090 端口。prometheus 默认会通过目标的 /metrics 路径采集 metrics。所以默认的 job 通过 URLhttp://localhost:9090/metrics 采集 metrics。收集到的时间序列包含 prometheus 服务本身的状态和性能。如果我们还有其他的资源需要监控的话直接配置在 scrape_configs 模块下面就可以了。
[rootlocalhost prometheus-2.37.1.linux-amd64]# ./prometheus --config.fileprometheus.yml
测试访问 查看暴露的指标 [MISSING IMAGE: , ]
2.2 docker安装
对于Docker用户直接使用Prometheus的镜像即可启动Prometheus Server
docker run -d -p 9090:9090 -v /etc/prometheus:/etc/prometheus prom/prometheus 启动完成后可以通过http://localhost:9090访问Prometheus的UI界面 2.3 示例
Prometheus 提供了go的一个客户端示例。
D:\git\github\go git clone https://github.com/prometheus/client_golang
D:\git\github\go\client_golang\examples\randomgo env -w GOOSlinux
D:\git\github\go\client_golang\examples\randomgo env -w GOARCHamd64
D:\git\github\go\client_golang\examples\randomgo build [rootlocalhost prometheus]# chmod x random
[rootlocalhost prometheus]# ./random -listen-address:8080
[rootlocalhost prometheus]# ./random -listen-address:8081
[rootlocalhost prometheus]# ./random -listen-address:8082
这个时候我们可以得到3个不同的监控接口http://localhost:8080/metrics、http://localhost:8081/metrics 和 http://localhost:8082/metrics 这是示例代码中提供的
// Expose the registered metrics via HTTP.
http.Handle(/metrics, promhttp.HandlerFor(
prometheus.DefaultGatherer,
promhttp.HandlerOpts{
// Opt into OpenMetrics to support exemplars.
EnableOpenMetrics: true,
},
))
现在我们配置 Prometheus 来采集这些新的目标让我们将这三个目标分组到一个名为 example-random 的任务。假设前两个端点即http://localhost:8080/metrics、http://localhost:8081/metrics 都是生产级目标应用第三个端点即http://localhost:8082/metrics 为金丝雀实例。要在 Prometheus 中对此进行建模我们可以将多组端点添加到单个任务中为每组目标添加额外的标签。 在此示例中我们将 group “production” 标签添加到第一组目标同时将 group“canary”添加到第二组。将以下配置添加到 prometheus.yml 中的 scrape_configs 部分然后重新启动 Prometheus 实例
scrape_configs:- job_name: example-randomscrape_interval: 5s # Override the global default and scrape targets from this job every 5 seconds.static_configs:- targets: [localhost:8080, localhost:8081]labels:group: production- targets: [localhost:8082]labels:group: canary
添加配置后重新启动 3. 配置文件详解
# my global config
global:scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.# scrape_timeout is set to the global default (10s).# Alertmanager configuration
alerting:alertmanagers:- static_configs:- targets:# - alertmanager:9093# Load rules once and periodically evaluate them according to the global evaluation_interval.
rule_files:# - first_rules.yml# - second_rules.yml# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here its Prometheus itself.
scrape_configs:# The job name is added as a label jobjob_name to any timeseries scraped from this config.- job_name: prometheus# metrics_path defaults to /metrics# scheme defaults to http.static_configs:- targets: [localhost:9090]
global 此片段指定的是prometheus的全局配置 比如采集间隔抓取超时时间等。
rule_files 此片段指定报警规则文件 prometheus根据这些规则信息会推送报警信息到alertmanager中。
scrape_configs: 此片段指定抓取配置prometheus的数据采集通过此片段配置。
alerting: 此片段指定报警配置 这里主要是指定prometheus将报警规则推送到指定的alertmanager实例地址。remote_write: 指定后端的存储的写入api地址。remote_read: 指定后端的存储的读取api地址。
3.1 global
# How frequently to scrape targets by default.[ scrape_interval: duration | default 1m ] # 抓取间隔# How long until a scrape request times out.[ scrape_timeout: duration | default 10s ] # 抓取超时时间# How frequently to evaluate rules.[ evaluation_interval: duration | default 1m ] # 评估规则间隔# The labels to add to any time series or alerts when communicating with# external systems (federation, remote storage, Alertmanager).external_labels: # 外部一些标签设置[ labelname: labelvalue ... ]
3.2 scrapy_config
一个scrape_config 片段指定一组目标和参数 目标就是实例指定采集的端点 参数描述如何采集这些实例 主要参数如下
scrape_interval: 抓取间隔,默认继承global值。
scrape_timeout: 抓取超时时间,默认继承global值。
metric_path: 抓取路径 默认是/metrics
scheme: 指定采集使用的协议http或者https。
params: 指定url参数。
basic_auth: 指定认证信息。
*_sd_configs: 指定服务发现配置
static_configs: 静态指定服务job。
relabel_config: relabel设置。
3.2.1 普通
scrape_configs:# The job name is added as a label jobjob_name to any timeseries scraped from this config.- job_name: prometheus# metrics_path defaults to /metrics# scheme defaults to http.static_configs:- targets: [localhost:9090]- job_name: nodestatic_configs:- targets:- 192.168.100.10:20001- 192.168.100.11:20001- 192.168.100.12:20001
3.2.2 file_sd_configs方式
文件形式的服务发现
scrape_configs:# The job name is added as a label jobjob_name to any timeseries scraped from this config.- job_name: prometheus# metrics_path defaults to /metrics# scheme defaults to http.static_configs:- targets: [localhost:9090]- job_name: nodefile_sd_configs:- refresh_interval: 10sfiles:- /usr/local/prometheus/prometheus/conf/node*.yaml# 独立文件配置如下
cat node-dis.yaml
- targets:- 192.168.100.10:20001labels:hostname: node00
- targets:- 192.168.100.11:20001labels:hostname: node01
- targets:- 192.168.100.12:20001labels:hostname: node02
通过file_fd_files 配置后我们可以在不重启prometheus的前提下 修改对应的采集文件node_dis.yml 在特定的时间内refresh_intervalprometheus会完成配置信息的载入工作。
修改前面的示例
scrape_configs:- job_name: example-randomscrape_interval: 5s # Override the global default and scrape targets from this job every 5 seconds.file_sd_configs:- refresh_interval: 10sfiles:- /mnt/prometheus/prometheus-2.37.1.linux-amd64/conf/node*.yaml
node-random.yaml
- targets:- localhost:8080- localhost:8081labels:group: production
- targets:- localhost:8082labels:group: canary
重新启动正常显示 修改node-random.yaml
- targets:- localhost:8080- localhost:8081labels:group: production
- targets:- localhost:8082- localhost:8083labels:group: canary
不重启等待10s [MISSING IMAGE: , ]
3.2.3 consul_sd_file
consul是一个服务发现工具。
先部署启动一个consul
[rootlocalhost consul]# wget https://releases.hashicorp.com/consul/1.6.1/consul_1.6.1_linux_amd64.zip
[rootlocalhost consul]# unzip consul_1.6.1_linux_amd64.zip
[rootlocalhost consul]# mv consul /usr/local/bin/
#运行测试
[rootlocalhost consul]# consul agent -dev
创建配置文件
node1.json
{addresses: {http: 0.0.0.0,https: 0.0.0.0},services: [{name: example-random,tags: [production],port: 8080}]}[rootlocalhost consul]# cd /etc/consul.d/
[rootlocalhost consul.d]# ll
total 0
[rootlocalhost consul.d]# vim node1.json
{addresses: {http: 0.0.0.0,https: 0.0.0.0},services: [{name: example-random,tags: [production],port: 8080}]}
运行
consul agent -dev -config-dir/etc/consul.d 修改prometheus配置
- job_name: example-randomconsul_sd_configs:- server: localhost:8500services:- example-random 添加一个新的节点
node2.json
[rootlocalhost consul.d]# vim node2.json
{Node: node2,Address: localhost,Service:{Port: 8081,ID: example-random,Service: example-random}
} [rootlocalhost consul.d]# curl -XPUT -dnode2.json 127.0.0.1:8500/v1/catalog/register
true
