Prometheus基础概念及PromSQL

一、简介

  1. prometheus 是一个开源的系统监控和告警的工具包,其采用pull方式采集时间序列,通过http协议传输。

  2. prometheus的优势在于,它是一个基于服务的告警系统,针对不同的服务,有不同的exporter,可以实现不一样的效果。

  3. 最初由SoundCloud发布。它通过HTTP协议从远程的机器收集数据并存储在本地的时序数据库上。它提供了一个简单的网页界面、一个功能强大的查询语言以及HTTP接口等等。

  4. Prometheus可以通过安装在远程机器上的exporter来收集监控数据。

官网:https://prometheus.io/ Github:https://github.com/prometheus/prometheus

二、架构

  • prometheus的核心是一个时间序列数据库,我们可以通过它抓取并存储数据,并通过prometheus定义的一些查询语句来获取我们需要的数据
  • exporter的核心是一个静态web,通过不断更新的静态web暴露metric值
  • alertmanager是一个报警接口,接收prometheus推送的告警,并通过自己定义的一些规则去进行告警
  • Pushgateway 程序,主要是实现接收由Client push过来的指标数据,在指定的时间间隔,由主程序来抓取

三、Metrics数据模型

Prometheus 中存储的数据为时间序列,是由 metric 的名字和一系列的标签(键值对)唯一标识的,不同的标签则代表不同的时间序列

  • metric :该名字应该具有语义,一般用于表示 metric 的功能,例如:http_requests_total, 表示 http 请求的总数。

    metric 名字由 ASCII字符,数字,下划线,以及冒号组成,且必须满足正则表达式 [a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*
    
  • 标 签:使同一个时间序列有了不同维度的识别。例如 http_requests_total{method="Get"} 表示所有 http 请求中的 Get 请求。当 method="post" 时,则为新的一个 metric。

    标签中的键由 ASCII字符,数字,以及下划线组成,且必须满足正则表达式 [a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*。
    
  • 样 本:实际的时间序列,每个序列包括一个 float64 的值和一个毫秒级的时间戳。

    格式:<metric name>{<label name>=<label value>, …},
    
    例如:http_requests_total{method="POST",endpoint="/api/tracks"}。
    

四、Metrics类型

  • Counter:只增不减的计数器

    • 计数器可以用于记录只会增加不会减少的指标类型。比如记录应用请求的总量,cpu使用时间等
    • 对于Counter类型的指标,只包含一个inc()方法,用于计数器+1
    • 一般而言,Counter类型的metrics指标在命名中我们使用_total结束,如http_requests_total
  • Gauge:可增可减的仪表盘

    • 对于这类可增可减的指标,可以用于反应应用的当前状态。例如在监控主机时,主机当前空闲的内存大小,可用内存大小。或者容器当前的cpu使用率,内存使用率。
    • 对于Gauge指标的对象则包含两个主要的方法inc()以及dec(),用户添加或者减少计数。
  • Histogram:自带buckets区间用于统计分布统计图

    • 主要用于在指定分布范围内(Buckets)记录大小或者事件发生的次数。
  • Summary::客户端定义的数据分布统计图

    • Summary和Histogram非常类型相似,都可以统计事件发生的次数或者大小,以及其分布情况。
    • Summary和Histogram都提供了对于事件的计数_count以及值的汇总_sum。 因此使用_count,和_sum时间序列可以计算出相同的内容,例如http每秒的平均响应时间:rate(basename_sum[5m]) /rate(basename_count[5m])。
    • 同时Summary和Histogram都可以计算和统计样本的分布情况,比如中位数,9分位数等等。其中 0.0<= 分位数Quantiles <= 1.0。
    • 不同在于Histogram可以通过histogram_quantile函数在服务器端计算分位数。 而Sumamry的分位数则是直接在客户端进行定义。
    • 因此对于分位数的计算。 Summary在通过PromQL进行查询时有更好的性能表现,而Histogram则会消耗更多的资源。相对的对于客户端而言Histogram消耗的资源更少。

五、PromSQL查询语法

1、查询语法规则

```



## 2、时间范围查询

- **查询瞬时向量**

  ```bash
  # 瞬时向量表达式,选择当前最新的数据
  node_uname_info
  # 瞬时向量表达式,选择当前最新的数据
  node_uname_info{}
  • 查询范围向量

    # 查询以当前时间为基准,5分钟内的数据
    node_uname_info [5m]
    
  • 查询位移时间的向量

    # 查询以当前时间为基准,1小时前的瞬时样本数据
    node_uname_info offset 1h
    
  • 综合查询

    # 查询以当前时间为基准,1小时前1小时内的数据
    node_uname_info [1h] offset 1h
    

时间范围查询支持的时间单位:

  • ms : 毫秒
  • s :秒
  • m :分支
  • h :小时
  • d: 天(24小时)
  • w :周(7天)
  • y :年(365天)

六、配置

1、配置Prometheus

①在运行时重载配置文件

在启动prometheus时添加参数:

prometheus \
    --config.file=/opt/prometheus/prometheus.yml \
    --storage.tsdb.path=/data/prometheus/data \
    --web.enable-lifecycle

然后通过Reastful接口触发重载配置文件

curl -XPOST http://localhost:9090/-/reload

或者给prometheus进程发送SIGHUP信号

kill -HUP prometheus进程号

如果变更后的配置文件语法有错误,则不会重载生效。触发重载前,可使用promtool check检查配置文件语法。

参考:https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/#%3Cscrape_config%3E

2、配置node_exporter

参考文档:https://prometheus.io/docs/guides/node-exporter/

scrape_configs:
  - job_name: 'node'
    static_configs:
    - targets:
      - 部署node_exporter主机IP地址:9100
      - 部署node_exporter主机IP地址:9100

3、配置blackbox_exporter

参考文档:https://github.com/prometheus/blackbox_exporter#prometheus-configuration

scrape_configs:
  - job_name: "blackbox"
    scrape_interval: 10s
    scrape_timeout: 5s
    metrics_path: /probe
    params:
      module: [http_2xx]
    static_configs:
    - targets:
      - http://代探测的/
    relabel_configs:
    - source_labels: [__address__]
      target_label: __param_target
    - source_labels: [__param_target]
      target_label: instance
    - target_label: __address__
      replacement: 部署blackbox_exporter主机IP地址:9115
Copyright Curiouser all right reserved,powered by Gitbook该文件最后修改时间: 2021-08-02 13:45:59

results matching ""

    No results matching ""