Prometheus与Thanos集成：awesome-prometheus-alerts长期存储方案
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-prometheus-alerts 你是否还在为Prometheus监控数据无法长期保存而烦恼？随着业务增长，监控数据量激增，Prometheus本地存储方案面临存储容量有限、历史数据分析困难等问题。本文将详细介绍如何通过Thanos（塔诺斯）扩展Prometheus的存储能力，结合awesome-prometheus-alerts项目提供的最佳实践，构建企业级长期监控数据存储方案。读完本文后，你将掌握Prometheus与Thanos的核心集成步骤、关键配置方法及实用告警规则。
为什么需要Thanos？
Prometheus作为开源监控领域的事实标准，采用本地时序数据库存储监控数据，默认保留15天数据。在实际生产环境中，这一限制带来三大痛点：
- 数据保留期短：无法满足SLA（服务等级协议）要求的长期趋势分析
- 集群扩展性差：单节点存储容量有限，难以应对TB级数据增长
- 高可用挑战：本地存储故障可能导致数据丢失
Thanos作为Prometheus的扩展解决方案，通过以下核心能力解决这些问题：
- 无限期数据保留（支持对象存储）
- 全局查询视图（跨Prometheus实例聚合）
- 降采样（自动数据压缩）
- 高可用性（无单点故障）
Prometheus独立部署架构面临的存储局限示意图
核心组件与架构
Thanos由四个关键组件构成，形成完整的数据处理流水线：
| 组件 | 功能 | 部署位置 |
|---|---|---|
| Sidecar | 实时数据代理，上传数据到对象存储 | 与Prometheus同节点 |
| Store Gateway | 查询对象存储中的历史数据 | 独立部署集群 |
| Query | 聚合Prometheus和Store Gateway数据 | 前端查询入口 |
| Compactor | 后台数据压缩与清理 | 定时任务或常驻服务 |
通过Docker Compose可快速搭建基础环境。项目提供的docker-compose.yml文件虽然默认只包含Jekyll服务，但可扩展添加Thanos组件：
version: '3'
services:
prometheus:
image: prom/prometheus
volumes:
- ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
thanos-sidecar:
image: thanosio/thanos:v0.32.5
command: sidecar --prometheus.url=http://prometheus:9090
depends_on:
- prometheus
thanos-store:
image: thanosio/thanos:v0.32.5
command: store --objstore.config-file=/etc/thanos/bucket.yml
volumes:
- ./bucket.yml:/etc/thanos/bucket.yml
集成步骤详解
1. 准备工作
首先克隆项目仓库：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-prometheus-alerts
cd awesome-prometheus-alerts
创建Thanos所需的对象存储配置文件bucket.yml：
type: S3
config:
bucket: "your-bucket-name"
endpoint: "s3.example.com"
region: "us-east-1"
access_key_id: "AKIAEXAMPLE"
secret_access_key: "secret"
2. Prometheus配置修改
修改Prometheus配置文件prometheus.yml，添加远程写入支持：
remote_write:
- url: "http://thanos-receive:19291/api/v1/receive"
rule_files:
- "rules.yml" # 引用项目提供的告警规则
项目的告警规则定义在_data/rules.yml中，包含超过300条针对各类服务的监控规则，可直接复用。
3. 部署Thanos组件
扩展Docker Compose配置，添加完整Thanos栈：
services:
# ... 原有Prometheus配置 ...
thanos-query:
image: thanosio/thanos:v0.32.5
command: query --store=thanos-store:10901 --store=prometheus:10901
ports:
- "19090:19090" # Thanos查询界面
启动服务栈：
docker-compose up -d
4. 验证集成效果
访问Thanos查询界面http://localhost:19090，执行跨时间范围查询：
prometheus_tsdb_head_samples_appended_total{job="prometheus"}
若能返回超过15天的历史数据，表明集成成功。
关键告警规则配置
awesome-prometheus-alerts项目提供了Thanos专属监控规则，位于rules.md#thanos章节。核心规则包括：
数据同步延迟告警
- alert: ThanosSidecarDown
expr: up{job="thanos-sidecar"} == 0
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "Thanos Sidecar 实例不可用"
description: "Sidecar组件已下线超过5分钟，数据同步中断"
对象存储连接异常
- alert: ThanosStoreBucketError
expr: thanos_objstore_bucket_operation_failures_total > 0
for: 2m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "对象存储操作失败"
description: "检测到{{ $value }}次对象存储操作失败"
查询性能下降
- alert: ThanosQuerySlow
expr: thanos_query_query_duration_seconds{quantile="0.9"} > 5
for: 10m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "Thanos查询响应缓慢"
description: "90%的查询耗时超过5秒"
最佳实践与优化
数据保留策略
根据业务需求配置数据保留策略，建议：
- 原始数据：保留30天
- 5分钟降采样：保留90天
- 1小时降采样：保留1年
通过Compactor组件配置实现：
compactor:
retention_resolution_raw: 30d
retention_resolution_5m: 90d
retention_resolution_1h: 365d
资源优化
大型部署时需关注：
- Sidecar内存：每1000万样本约需2GB
- Store Gateway缓存：建议设置为可用内存的50%
- 查询并行度：根据CPU核心数调整（默认4）
高可用配置
生产环境应部署多副本：
- Prometheus+Sidecar：至少2副本
- Store Gateway：至少3副本
- Query：至少2副本（配合负载均衡）
总结与展望
通过Thanos扩展Prometheus存储能力，结合awesome-prometheus-alerts项目提供的400+条告警规则，可构建企业级监控平台。关键价值点：
- 突破存储限制，实现监控数据长期保留
- 统一查询入口，简化多集群监控
- 复用成熟告警规则，降低运维成本
未来Thanos将进一步增强与云原生生态的集成，包括：
- 原生支持Kubernetes Operator
- 增强数据压缩算法
- 改进用户查询体验
建议收藏本文并关注项目CONTRIBUTING.md文档，及时获取更新。若在实施过程中遇到问题，可提交Issue参与社区讨论。
本文基于awesome-prometheus-alerts v0.32.5版本编写，实际部署时请参考最新文档。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
