Prometheus监控实战系列二十三：高可用与扩展性

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文章探讨了如何解决Prometheus在大规模监控环境中的性能瓶颈和高可用问题。提出了结合远程存储实现Prometheus服务的高可用性和数据持久化，以及通过联邦模式对监控任务进行拆分，以提高监控系统的容量和可靠性。联邦模式包括功能拆分和水平拆分，主节点通过/federate接口统一管理数据。告诫在采用分级联邦时要注意网络复杂性、数据延迟和主节点的压力管理。

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在上篇的Prometheus远程存储方案中，我们解决了数据持久化和大数据量存储/查询的需求。但是，在大规模的监控环境中，除了存储方面的问题外，Prometheus实例在处理大量的监控任务时，也可能会成为性能瓶颈。另外还有高可用的问题，应该如何来保证监控系统的可靠性。

本篇我们将就这些问题进行探讨研究。

1、Prometheus高可用

在官方的推荐方案中，对于高可用的处理是通过部署两套Prometheus，配置同样的目标实例来实现的。在这个方案里面，两套Prometheus会获取相同的监控指标，并且触发同样的告警规则，而对于警报的去重工作则由Alertmanager来负责。
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但此方案也存在着明显缺点，比如当某个Prometheus出现故障或中断时，那么该节点将会出现数据丢失的情况，并与另一个节点存在数据差异。当在该节点上进行查询操作时，就会遇到这个问题。

对此，我们可以与远程存储方案结合起来，将Prometheus的读写放到远程存储端，通过高可用 +远程存储的方式来解决上面的问题。
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此优化方案在解决了Promthues服务可用性的基础上，同时确保了数据的持久化，当某个Promthues 节点发生宕机的情况时，由于还有另一个节点在获取数据，这样可以保证在查询时不会遇到数据丢失的问题。