Grafana Mimir 生产环境水平扩展指南

Grafana Mimir 生产环境水平扩展指南

mimir Grafana Mimir provides horizontally scalable, highly available, multi-tenant, long-term storage for Prometheus. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mimir/mimir

概述

Grafana Mimir 是一个高性能、可水平扩展的长期存储解决方案，专为 Prometheus 指标数据设计。在生产环境中，随着数据量的增长和查询负载的增加，了解如何正确扩展 Mimir 集群至关重要。本文将深入讲解 Grafana Mimir 在不同部署模式下的水平扩展策略，特别关注关键状态组件的扩展注意事项。

部署模式与扩展特性

Grafana Mimir 支持三种主要部署模式，每种模式在扩展时有不同的考虑因素：

1. 单体模式 (Monolithic)

在单体模式下，所有 Mimir 组件运行在同一个进程中：

• 扩展优势：可以安全地扩展到任意数量的实例
• 缩减注意：缩减时需要特别关注 Ingester 组件，具体方法见下文

2. 读写分离模式 (Read-write)

读写分离模式将 Mimir 分为三个主要组件：

1. 读组件：完全无状态，可安全扩展和缩减
2. 后端组件：包含 store-gateway，缩减时需遵循特定规则
3. 写组件：包含 Ingester，缩减时需谨慎操作

3. 微服务模式 (Microservices)

微服务模式下每个组件独立运行：

• 无状态组件：可自由扩展和缩减
• 有状态组件：需要特殊处理，包括：
  • Alertmanagers
  • Ingesters
  • Store-gateways

关键状态组件扩展指南

Alertmanager 缩减策略

Alertmanager 负责告警通知管理，缩减时需注意：

1. 并行缩减限制：同一时间最多缩减 2 个实例
2. 最小实例数：必须保持至少 -alertmanager.sharding-ring.replication-factor 配置的实例数运行（默认 3）
3. 区域感知复制：如果启用，可同时缩减同一区域内的多个实例

Ingester 缩减详细流程

Ingester 是 Mimir 的核心状态组件，负责临时存储最新指标数据。缩减 Ingester 需要严格遵循以下步骤：

准备工作

1. 将目标 Ingester 设置为只读模式：

   POST /ingester/prepare-instance-ring-downscale
   

2. 等待数据完全持久化：

   • 等待时间取决于以下配置的最大值：
     • -querier.query-store-after
     • 2 × -blocks-storage.bucket-store.sync-interval
     • 2 × -compactor.cleanup-interval

安全关闭流程

1. 触发优雅关闭：

   POST /ingester/shutdown
   

2. 确认日志输出：

   • 等待日志中出现 "finished flushing and shipping TSDB blocks"

3. 终止进程：

   • 发送 SIGINT 或 SIGTERM 信号

注意事项

• 数据一致性：快速连续缩减多个 Ingester 可能导致查询返回部分结果
• 持久化延迟：新上传的数据块不会立即可查

Store-gateway 缩减最佳实践

Store-gateway 负责长期存储数据的查询访问：

1. 最小实例数：保持至少 -store-gateway.sharding-ring.replication-factor 实例运行（默认 3）
2. 并行缩减限制：
   • 普通模式：同一时间最多缩减 2 个
   • 区域感知复制：可同时缩减同一区域内多个
3. 清理流程：
   • 如果 -store-gateway.sharding-ring.unregister-on-shutdown 为 false：
     • 通过 GET /store-gateway/ring 界面手动移除实例
     • 或等待 10 × -store-gateway.sharding-ring.heartbeat-timeout（默认 10 分钟）

扩展策略建议

1. 监控先行：在扩展前确保监控系统能准确反映组件负载
2. 渐进式变更：特别是缩减操作，建议分阶段进行
3. 区域感知优势：在生产环境考虑启用区域感知复制提高可用性
4. 自动化工具：对无状态组件可考虑使用自动扩缩容机制

常见问题解答

Q：为什么缩减 Ingester 如此复杂？

A：Ingester 内存中存储了尚未持久化的最新数据，直接终止会导致数据丢失。复杂流程确保数据安全持久化后再终止。

Q：如何判断何时需要扩展？

A：监控关键指标如 CPU 使用率、内存压力、请求延迟和错误率。特别是注意 Ingester 的"内存中序列数"和"样本接收速率"。

Q：扩展后查询性能没有提升怎么办？

A：检查查询调度是否均衡，可能需要调整 -querier.max-concurrent 等参数，或检查下游存储性能瓶颈。

通过遵循本文的扩展指南，您可以确保 Grafana Mimir 集群在负载变化时保持稳定可靠，同时避免数据丢失和服务中断。

mimir Grafana Mimir provides horizontally scalable, highly available, multi-tenant, long-term storage for Prometheus. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mimir/mimir