prometheus安装

一、简介 

Prometheus是最初在SoundCloud上构建的开源系统监视和警报工具包 。自2012年成立以来，许多公司和组织都采用了Prometheus，该项目拥有非常活跃的开发人员和用户社区。现在，它是一个独立的开源项目，并且独立于任何公司进行维护。为了强调这一点并阐明项目的治理结构，Prometheus 在2016年加入了 Cloud Native Computing Foundation，这是继Kubernetes之后的第二个托管项目

Prometheus是一个开源的完整监控解决方案，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。 相比于传统监控系统Prometheus具有以下优点：

易于管理

Prometheus核心部分只有一个单独的二进制文件，不存在任何的第三方依赖(数据库，缓存等等)。唯一需要的就是本地磁盘，因此不会有潜在级联故障的风险

监控服务的内部运行状态

Prometheus鼓励用户监控服务的内部状态，基于Prometheus丰富的Client库，用户可以轻松的在应用程序中添加对Prometheus的支持，从而让用户可以获取服务和应用内部真正的运行状态

强大的数据模型

所有采集的监控数据均以指标(metric)的形式保存在内置的时间序列数据库当中(TSDB)。所有的样本除了基本的指标名称以外，还包含一组用于描述该样本特征的标签

每一条时间序列由指标名称(Metrics Name)以及一组标签(Labels)唯一标识。每条时间序列按照时间的先后顺序存储一系列的样本值。

表示维度的标签可能来源于你的监控对象的状态，比如code=404或者content_path=/api/path。也可能来源于的你的环境定义，比如environment=produment。基于这些Labels我们可以方便地对监控数据进行聚合，过滤，裁剪

强大的查询语言PromQL

Prometheus内置了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)以及告警当中

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，对于单一Prometheus Server实例而言它可以处理：数以百万的监控指标、每秒处理数十万的数据点

可扩展

Prometheus是如此简单，因此你可以在每个数据中心、每个团队运行独立的Prometheus Sevrer。Prometheus对于联邦集群的支持，可以让多个Prometheus实例产生一个逻辑集群，当单实例Prometheus Server处理的任务量过大时，通过使用功能分区(sharding)+联邦集群(federation)可以对其进行扩展

易于集成

使用Prometheus可以快速搭建监控服务，并且可以非常方便地在应用程序中进行集成。目前支持： Java， JMX， Python， Go，Ruby， .Net， Node.js等等语言的客户端SDK，基于这些SDK可以快速让应用程序纳入到Prometheus的监控当中，或者开发自己的监控数据收集程序。同时这些客户端收集的监控数据，不仅仅支持Prometheus，还能支持Graphite这些其他的监控工具

同时Prometheus还支持与其他的监控系统进行集成：Graphite， Statsd， Collected， Scollector， muini， Nagios等

Prometheus社区还提供了大量第三方实现的监控数据采集支持：JMX， CloudWatch， EC2， MySQL， PostgresSQL， Haskell， Bash， SNMP， Consul， Haproxy， Mesos， Bind， CouchDB， Django， Memcached， RabbitMQ， Redis， RethinkDB， Rsyslog等等

可视化

Prometheus Server中自带了一个Prometheus UI，通过这个UI可以方便地直接对数据进行查询，并且支持直接以图形化的形式展示数据。同时Prometheus还提供了一个独立的基于Ruby On Rails的Dashboard解决方案Promdash。最新的Grafana可视化工具也已经提供了完整的Prometheus支持，基于Grafana可以创建更加精美的监控图标。基于Prometheus提供的API还可以实现自己的监控可视化UI

开放性

通常来说当我们需要监控一个应用程序时，一般需要该应用程序提供对相应监控系统协议的支持。因此应用程序会与所选择的监控系统进行绑定。为了减少这种绑定所带来的限制。对于决策者而言要么你就直接在应用中集成该监控系统的支持，要么就在外部创建单独的服务来适配不同的监控系统

而对于Prometheus来说，使用Prometheus的client library的输出格式不止支持Prometheus的格式化数据，也可以输出支持其它监控系统的格式化数据，比如Graphite

因此你甚至可以在不使用Prometheus的情况下，采用Prometheus的client library来让你的应用程序支持监控数据采集

 架构图

 

 Prometheus通过直接或者短时jobs中介网关收集监控数据，在本地存储所有收集到的数据，并且通过定义好的rules产生新的时间顺序数据，或者发送警报。Promdash或者其他使用API的clients可以将采集到的数据可视化

组件

Prometheus Server 用于收集和存储时间序列数据

Client Library 客户端库，为需要监控的服务生成相应的 metrics 并暴露给 Prometheus server。当 Prometheus server 来 pull 时，直接返回实时状态的 metrics

Push Gateway 主要用于短期的 jobs。由于这类 jobs 存在时间较短，可能在 Prometheus 来 pull 之前就消失了。为此，这次 jobs 可以直接向 Prometheus server 端推送它们的 metrics。这种方式主要用于服务层面的 metrics，对于机器层面的 metrices，需要使用 node exporter

Exporters 用于暴露已有的第三方服务的 metrics 给 Prometheus

Alertmanager 从 Prometheus server 端接收到 alerts 后，会进行去除重复数据，分组，并路由到对收的接受方式，发出报警。常见的接收方式有：电子邮件，pagerduty，OpsGenie, webhook 等

场景

适用场景：Prometheus 适用于记录文本格式的时间序列，它既适用于以机器为中心的监控，也适用于高度动态的面向服务架构的监控。在微服务的世界中，它对多维数据收集和查询的支持有特殊优势。Prometheus 是专为提高系统可靠性而设计的，它可以在断电期间快速诊断问题，每个 Prometheus Server 都是相互独立的，不依赖于网络存储或其他远程服务。当基础架构出现故障时，你可以通过 Prometheus 快速定位故障点，而且不会消耗大量的基础架构资源

不适用场景：Prometheus 非常重视可靠性，即使在出现故障的情况下，你也可以随时查看有关系统的可用统计信息。如果你需要百分之百的准确度，例如按请求数量计费，那么 Prometheus 不太适合你，因为它收集的数据可能不够详细完整。这种情况下，你最好使用其他系统来收集和分析数据以进行计费，并使用 Prometheus 来监控系统的其余部分

二、安装Prometheus
环境

主机名称	IP地址	安装软件
prometheus	192.168.10.207	prometheus
node1	192.168.10.208	node-exporter
node2	192.168.10.205	node-exporter

上传软件

1、安装部署prometheus

[root@poromethes ~]# ls

anaconda-ks.cfg  prometheus-2.32.1.linux-amd64.tar.gz

[root@poromethes ~]# tar xf prometheus-2.32.1.linux-amd64.tar.gz

[root@poromethes ~]# mv prometheus-2.32.1.linux-amd64 /usr/local/prometheus

[root@poromethes ~]# cd /usr/local/prometheus/

启动

[root@poromethes ~]# ./prometheus

[root@poromethes ~]# netstat -anptu | grep prometheus

tcp6       0      0 :::9090                 :::*                    LISTEN      1204/prometheus  

2、配置prometheus

添加一个网卡连接外网

[root@poromethes ~]# cat <<EOF | sudo tee /etc/yum.repos.d/influxdb.repo                

[influxdb]

name = InfluxDB Repository - RHEL \$releasever

baseurl = https://repos.influxdata.com/rhel/\$releasever/\$basearch/stable

enabled = 1

gpgcheck = 1

gpgkey = https://repos.influxdata.com/influxdb.key

EOF
[root@poromethes ~]# sudo yum install influxdb2

[root@poromethes ~]# systemctl start influxdb

[root@poromethes ~]# netstat -anptu | grep 8086

tcp6       0      0 :::8086                 :::*                    LISTEN      1556