因上努力，果上随缘。但行好事，莫问前程。

thanos安装以下组件：query #查询 （通过prometheus和storegateway）compactor #压缩和降采样storegateway #为query提供查询objstoresidecar #在kube-prometheus-stack安装时已安装, 用于数据上传和query查询ruler #（可不安装）

简介早上无聊拉了一下grafana，看了下90天的数据，于是事情就这样发生了,主机内存直接爆满，然后卡死操作看了下thanos store组件的文档，发现了下面这个参数https://thanos.io/v0.23/components/store.md/#in-memory-index-cache--index-cache-size=250MB默认情况下thanos使用内存索引缓存，它最大的大小可以使用上面这个参数去配置同时可以使用--index-cache.co.

视频附上本系列完整视频打造云原生大型分布式监控系统(一): 大规模场景下 Prometheus 的优化手段 打造云原生大型分布式监控系统(一): 大规模场景下 Prometheus 的优化手段_哔哩哔哩_bilibili 打造云原生大型分布式监控系统(二): Thanos 架构详解 打造云原生大型分布式监控系统(二): Thanos 架构详解_哔哩哔哩_bilibili 打造云原生大型分布式监控系统(三): Thanos 部署与实践 打造云原生大型分布式监控系统(三): Thanos 部署与实践

概述之前在 大规模场景下 Prometheus 的优化手段 中，我们想尽 "千方百计" 才好不容易把 Prometheus 优化到适配大规模场景，部署和后期维护麻烦且复杂不说，还有很多不完美的地方，并且还无法满足一些更高级的诉求，比如查看时间久远的监控数据，对于一些时间久远不常用的 "冷数据"，最理想的方式就是存到廉价的对象存储中，等需要查询的时候能够自动加载出来。Thanos (没错，就是灭霸) 可以帮我们简化分布式 Prometheus 的部署与管理，并提供了一些的高级特性：全局视图，长期存储，

背景在《高可用 Prometheus：问题集锦》文章中有简单提到 Prometheus 的高可用方案，尝试了联邦、Remote Write 之后，我们最终选择了 Thanos 作为监控配套组件，利用其全局视图来管理我们的多地域、300+ 集群的监控数据。本文主要介绍 Thanos 的一些组件使用和心得体会。Prometheus 官方的高可用有几种方案：HA：即两套 Prometheus 采集完全一样的数据，外边挂负载均衡 HA + 远程存储：除了基础的多副本 Prometheus，还通过 Rem

概述Prometheus 几乎已成为监控领域的事实标准，它自带高效的时序数据库存储，可以让单台 Prometheus 能够高效的处理大量的数据，还有友好并且强大的 PromQL 语法，可以用来灵活的查询各种监控数据以及配置告警规则，同时它的 pull 模型指标采集方式被广泛采纳，非常多的应用都实现了 Prometheus 的 metrics 接口以暴露自身各项数据指标让 Prometheus 去采集，很多没有适配的应用也会有第三方 exporter 帮它去适配 Prometheus，所以监控系统我们通常