简介

一、Prometheus 是什么？
Prometheus（普罗米修斯）是一个最初在SoundCloud上构建的监控系统。SoundCloud是搞云计算的一家国外的公司，也是由一位工程师来到这家公司之后开发的这个系统，自2012年成为社区开源项目，拥有非常活跃的开发人员和用户社区。为强调开源及独立维护，Prometheus于2016年加入云原生云计算基金会
（CNCF），成为继Kubernetes之后的第二个项目，这个项目发展的还是比较快的，随着k8s的发展，它也起来了。
https://prometheus.io 官方网站
https://github.com/prometheus GitHub地址

系统组成部份

• Prometheus Server：收集指标和存储时间序列数据，并提供查询接口
• ClientLibrary：客户端库，这些可以集成一些很多的语言中，比如使用JAVA开发的一个Web网站，那么可以集成JAVA的客户端，去暴露相关的指标，暴露自身的指标，但很多的业务指标需要开发去写的，
• Push Gateway：短期存储指标数据。主要用于临时性的任务
• Exporters：采集已有的第三方服务监控指标并暴露metrics，相当于一个采集端的agent,
• Alertmanager：告警
• Web UI：简单的Web控制台

该图说明了Prometheus的体系结构及其某些生态系统组件：

简单介绍一下

上图左边部份

最左边这块就是采集的，采集谁监控谁，一般是一些短周期的任务，比如cronjob这样的任务,也可以是一些持久性的任务，其实主要就是一些持久性的任务，比如web服务，也就是持续运行的，暴露一些指标，像短期任务呢，处理一下就关了，分为这两个类型，短期任务会用到Pushgateway,专门收集这些短期任务的。

上图中间部份

中间这块就是Prometheus它本身，内部是有一个TSDB的数据库的，从内部的采集和展示Prometheus它都可以完成，展示这块自己的这块UI比较lou，所以借助于这个开源的Grafana来展示，所有的被监控端暴露完指标之后，Prometheus会主动的抓取这些指标，存储到自己TSDB数据库里面，提供给Web UI,或者Grafana，或者API clients通过PromQL来调用这些数据，PromQL相当于Mysql的SQL，主要是查询这些数据的。

上图中间上半部份

中间上面这块是做服务发现的，也就是你有很多的被监控端时，手动的去写这些被监控端是不现实的，所以需要自动的去发现新加入的节点，或者以批量的节点，加入到这个监控中，像k8s它内置了k8s服务发现的机制，也就是它会连接k8s的API，去发现你部署的哪些应用，哪些pod，通通的都给你暴露出去，监控出来，也就是为什么K8S对prometheus特别友好的地方，也就是它内置了做这种相关的支持了。

上图右边上半部份

右上角是Prometheus的告警，它告警实现是有一个组件的，Alertmanager,这个组件是接收prometheus发来的告警就是触发了一些预值，会通知Alertmanager,而Alertmanager来处理告警相关的处理，然后发送给接收人，可以是email,也可以是企业微信，或者钉钉，也就是它整个的这个框架，分为这5块。

数据模型

Prometheus将所有数据存储为时间序列；具有相同度量名称以及标签属于同一个指标。
每个时间序列都由度量标准名称和一组键值对（也成为标签）唯一标识。 也就是查询时
也会依据这些标签来查询和过滤，就是写PromQL时
时间序列格式：

<metric name>{<label name>=<label value>, ...}

指标的名字+花括号里面有很多的值

示例：

api_http_requests_total{method="POST", handler="/messages"}

（ 名称 ）（里面包含的POST请求，GET请求，请求里面还包含了请求的资源，比如messages或者API）里面可以还有很多的指标，比如请求的协议，或者携带了其他HTTP头的字段，都可以进行标记出来，就是想监控的都可以通过这种方式监控出来。

作业和实例

实例：可以抓取的目标称为实例（Instances），用过zabbix的都知道被监控端是称为什么，一般就是称为主机，被监控端，而在prometheus称为一个实例。
作业：具有相同目标的实例集合称为作业（Job），也就是将你的被监控端作为你个集合，比如做一个分组，web 服务有几台，比如有3台，写一个job下，这个job下就是3台，就是做一个逻辑上的分组

监控指标

k8s监控

• Node资源利用率 ：一般生产环境几十个node，几百个node去监控
• Node数量 ：一般能监控到node，就能监控到它的数量了，因为它是一个实例，一个node能跑多少个项目，也是需要去评估的，整体资源率在一个什么样的状态，什么样的值，所以需要根据项目，跑的资源利用率，还有值做一个评估的，比如再跑一个项目，需要多少资源。
• Pods数量（Node）：其实也是一样的，每个node上都跑多少pod,不过默认一个node上能跑110个pod，但大多数情况下不可能跑这么多，比如一个128G的内存，32核cpu,一个java的项目，一个分配2G,也就是能跑50-60个，一般机器，pod也就跑几十个，很少很少超过100个。
• 资源对象状态 ：比如pod，service,deployment,job这些资源状态，做一个统计。

Pod监控

• Pod数量（项目）：你的项目跑了多少个pod的数量，大概的利益率是多少，好评估一下这个项目跑了多少个资源占有多少资源，每个pod占了多少资源。
• 容器资源利用率 ：每个容器消耗了多少资源，用了多少CPU，用了多少内存
• 应用程序：这个就是偏应用程序本身的指标了，这个一般在我们运维很难拿到的，所以在监控之前呢，需要开发去给你暴露出来，这里有很多客户端的集成，客户端库就是支持很多语言的，需要让开发做一些开发量将它集成进去，暴露这个应用程序的想知道的指标，然后纳入监控，如果开发部配合，基本运维很难做到这一块，除非自己写一个客户端程序，通过shell/python能不能从外部获取内部的工作情况，如果这个程序提供API的话，这个很容易做到。

如果想监控node的资源，就可以放一个node_exporter,这是监控node资源的，node_exporter是Linux上的采集器，你放上去你就能采集到当前节点的CPU、内存、网络IO，等待都可以采集的。

如果想监控容器，k8s内部提供cAdvisor采集器，pod呀，容器都可以采集到这些指标，都是内置的，不需要单独部署，只知道怎么去访问这个Cadvisor就可以了。

如果想监控k8s资源对象，会部署一个kube-state-metrics这个服务，它会定时的API中获取到这些指标，帮你存取到Prometheus里，要是告警的话，通过Alertmanager发送给一些接收方，通过Grafana可视化展示。

服务部署

K8S中部署Prometheus+Grafana

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