## 什么是Prometheus? Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发，是Google BorgMon监控系统的开源版本。 2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目。 Prometheus目前在开源社区相当活跃。 Prometheus和Heapster(Heapster是K8S的一个子项目，用于获取集群的性能数据。)相比功能更完善、更全面。Prometheus性能也足够支撑上万台规模的集群。 ## Prometheus的特点 * 多维度数据模型。 * 灵活的查询语言。 * 不依赖分布式存储，单个服务器节点是自主的。 * 通过基于HTTP的pull方式采集时序数据。 * 可以通过中间网关进行时序列数据推送。 * 通过服务发现或者静态配置来发现目标服务对象。 * 支持多种多样的图表和界面展示，比如Grafana等。 官网地址：https://prometheus.io/ ## 架构图   ## 基本原理 Prometheus的基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控。不需要任何SDK或者其他的集成过程。这样做非常适合做虚拟化环境监控系统，比如VM、Docker、Kubernetes等。输出被监控组件信息的HTTP接口被叫做exporter 。目前互联网公司常用的组件大部分都有exporter可以直接使用，比如Varnish、Haproxy、Nginx、MySQL、Linux系统信息(包括磁盘、内存、CPU、网络等等)。 ## 服务过程 * Prometheus Daemon负责定时去目标上抓取metrics(指标)数据，每个抓取目标需要暴露一个http服务的接口给它定时抓取。Prometheus支持通过配置文件、文本文件、Zookeeper、Consul、DNS SRV Lookup等方式指定抓取目标。Prometheus采用PULL的方式进行监控，即服务器可以直接通过目标PULL数据或者间接地通过中间网关来Push数据。 * Prometheus在本地存储抓取的所有数据，并通过一定规则进行清理和整理数据，并把得到的结果存储到新的时间序列中。 * Prometheus通过PromQL和其他API可视化地展示收集的数据。Prometheus支持很多方式的图表可视化，例如Grafana、自带的Promdash以及自身提供的模版引擎等等。Prometheus还提供HTTP API的查询方式，自定义所需要的输出。 * PushGateway支持Client主动推送metrics到PushGateway，而Prometheus只是定时去Gateway上抓取数据。 * Alertmanager是独立于Prometheus的一个组件，可以支持Prometheus的查询语句，提供十分灵活的报警方式。 ## 三大套件 * Server 主要负责数据采集和存储，提供PromQL查询语言的支持。 * Alertmanager 警告管理器，用来进行报警。 * Push Gateway 支持临时性Job主动推送指标的中间网关。 ## 本飞猪教程内容简介 * 1.演示安装Prometheus Server * 2.演示通过golang和node-exporter提供metrics接口 * 3.演示pushgateway的使用 * 4.演示grafana的使用 * 5.演示alertmanager的使用 ## 安装准备 这里我的服务器IP是10.211.55.25，登入，建立相应文件夹 ``` mkdir -p /home/chenqionghe/promethues mkdir -p /home/chenqionghe/promethues/server mkdir -p /home/chenqionghe/promethues/client touch /home/chenqionghe/promethues/server/rules.yml chmod 777 /home/chenqionghe/promethues/server/rules.yml ``` 下面开始三大套件的学习 # 一.安装Prometheus Server 通过docker方式 首先创建一个配置文件/home/chenqionghe/test/prometheus/prometheus.yml 挂载之前需要改变文件权限为777，要不会引起修改宿主机上的文件内容不同步的问题 ``` global: scrape_interval: 15s # 默认抓取间隔, 15秒向目标抓取一次数据。 external_labels: monitor: 'codelab-monitor' # 这里表示抓取对象的配置 scrape_configs: #这个配置是表示在这个配置内的时间序例，每一条都会自动添加上这个{job_name:"prometheus"}的标签 - job_name: 'prometheus' scrape_interval: 5s # 重写了全局抓取间隔时间，由15秒重写成5秒 static_configs: - targets: ['localhost:9090'] ``` 运行 ``` docker rm -f prometheus docker run --name=prometheus -d \ -p 9090:9090 \ -v /home/chenqionghe/promethues/server/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \ -v /home/chenqionghe/promethues/server/rules.yml:/etc/prometheus/rules.yml \ prom/prometheus:v2.7.2 \ --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml \ --web.enable-lifecycle ``` 启动时加上--web.enable-lifecycle启用远程热加载配置文件 调用指令是curl -X POST http://localhost:9090/-/reload 访问http://10.211.55.25:9090 我们会看到如下l界面  访问http://10.211.55.25:9090/metrics  我们配置了9090端口，默认prometheus会抓取自己的/metrics接口 在Graph选项已经可以看到监控的数据  # 二.安装客户端提供metrics接口 ## 1.通过golang客户端提供metrics ``` mkdir -p /home/chenqionghe/promethues/client/golang/src cd !$ export GOPATH=/home/chenqionghe/promethues/client/golang/ #克隆项目 git clone https://github.com/prometheus/client_golang.git #安装需要FQ的第三方包 mkdir -p $GOPATH/src/golang.org/x/ cd !$ git clone https://github.com/golang/net.git git clone https://github.com/golang/sys.git git clone https://github.com/golang/tools.git #安装必要软件包 go get -u -v github.com/prometheus/client_golang/prometheus #编译 cd $GOPATH/src/client_golang/examples/random go build -o random main.go ``` 运行3个示例metrics接口 ``` ./random -listen-address=:8080 & ./random -listen-address=:8081 & ./random -listen-address=:8082 & ``` ## 2.通过node exporter提供metrics ``` docker run -d \ --name=node-exporter \ -p 9100:9100 \ prom/node-exporter ``` 然后把这两些接口再次配置到prometheus.yml, 重新载入配置curl -X POST http://localhost:9090/-/reload ``` global: scrape_interval: 15s # 默认抓取间隔, 15秒向目标抓取一次数据。 external_labels: monitor: 'codelab-monitor' rule_files: #- 'prometheus.rules' # 这里表示抓取对象的配置 scrape_configs: #这个配置是表示在这个配置内的时间序例，每一条都会自动添加上这个{job_name:"prometheus"}的标签 - job_name: 'prometheus' - job_name: 'prometheus' scrape_interval: 5s # 重写了全局抓取间隔时间，由15秒重写成5秒 static_configs: - targets: ['localhost:9090'] - targets: ['http://10.211.55.25:8080', 'http://10.211.55.25:8081','http://10.211.55.25:8082'] labels: group: 'client-golang' - targets: ['http://10.211.55.25:9100'] labels: group: 'client-node-exporter' ``` 可以看到接口都生效了  prometheus还提供了各种exporter工具，感兴趣小伙伴可以去研究一下 # 三.安装pushgateway pushgateway是为了允许临时作业和批处理作业向普罗米修斯公开他们的指标。 由于这类作业的存在时间可能不够长, 无法抓取到, 因此它们可以将指标推送到推网关中。 Prometheus采集数据是用的pull也就是拉模型，这从我们刚才设置的5秒参数就能看出来。但是有些数据并不适合采用这样的方式，对这样的数据可以使用Push Gateway服务。 它就相当于一个缓存，当数据采集完成之后，就上传到这里，由Prometheus稍后再pull过来。 我们来试一下，首先启动Push Gateway ``` mkdir -p /home/chenqionghe/promethues/pushgateway cd !$ docker run -d -p 9091:9091 --name pushgateway prom/pushgateway ``` 访问http://10.211.55.25:9091 可以看到pushgateway已经运行起来了  接下来我们就可以往pushgateway推送数据了，prometheus提供了多种语言的sdk，最简单的方式就是通过shell * 推送一个指标 ``` echo "cqh_metric 100" | curl --data-binary @- http://ubuntu-linux:9091/metrics/job/cqh ``` * 推送多个指标 ``` cat <<EOF | curl --data-binary @- http://10.211.55.25:9091/metrics/job/cqh/instance/test # 锻炼场所价格 muscle_metric{label="gym"} 8800 # 三大项数据 kg bench_press 100 dead_lift 160 deep_squal 160 EOF ``` 然后我们再将pushgateway配置到prometheus.yml里边,重载配置 看到已经可以搜索出刚刚推送的指标了  # 四.安装Grafana展示 Grafana是用于可视化大型测量数据的开源程序，它提供了强大和优雅的方式去创建、共享、浏览数据。 Dashboard中显示了你不同metric数据源中的数据。 Grafana最常用于因特网基础设施和应用分析，但在其他领域也有用到，比如：工业传感器、家庭自动化、过程控制等等。 Grafana支持热插拔控制面板和可扩展的数据源，目前已经支持Graphite、InfluxDB、OpenTSDB、Elasticsearch、Prometheus等。 我们使用docker安装 ``` docker run -d -p 3000:3000 --name grafana grafana/grafana ``` 默认登录账户和密码都是admin，进入后界面如下  我们添加一个数据源  把Prometheus的地址填上  导入prometheus的模板  打开左上角选择已经导入的模板会看到已经有各种图  我们来添加一个自己的图表    指定自己想看的指标和关键字，右上角保存  看到如下数据  到这里我们就已经实现了数据的自动收集和展示，下面来说下prometheus如何自动报警 # 五.安装AlterManager Pormetheus的警告由独立的两部分组成。 Prometheus服务中的警告规则发送警告到Alertmanager。 然后这个Alertmanager管理这些警告。包括silencing, inhibition, aggregation，以及通过一些方法发送通知，例如：email，PagerDuty和HipChat。 建立警告和通知的主要步骤： * 创建和配置Alertmanager * 启动Prometheus服务时，通过-alertmanager.url标志配置Alermanager地址，以便Prometheus服务能和Alertmanager建立连接。 创建和配置Alertmanager ``` mkdir -p /home/chenqionghe/promethues/alertmanager cd !$ ``` 创建配置文件alertmanager.yml ``` global: resolve_timeout: 5m route: group_by: ['cqh'] group_wait: 10s #组报警等待时间 group_interval: 10s #组报警间隔时间 repeat_interval: 1m #重复报警间隔时间 receiver: 'web.hook' receivers: - name: 'web.hook' webhook_configs: - url: 'http://10.211.55.2:8888/open/test' inhibit_rules: - source_match: severity: 'critical' target_match: severity: 'warning' equal: ['alertname', 'dev', 'instance'] ``` 这里配置成了web.hook的方式，当server通知alertmanager会自动调用webhook http://10.211.55.2:8888/open/test 下面运行altermanager ``` docker rm -f alertmanager docker run -d -p 9093:9093 \ --name alertmanager \ -v /home/chenqionghe/promethues/alertmanager/alertmanager.yml:/etc/alertmanager/alertmanager.yml \ prom/alertmanager ``` 访问http://10.211.55.25:9093  接下来修改Server端配置报警规则和altermanager地址 修改规则/home/chenqionghe/promethues/server/rules.yml ``` groups: - name: cqh rules: - alert: cqh测试 expr: dead_lift > 150 for: 1m labels: status: warning annotations: summary: "{{$labels.instance}}:硬拉超标！lightweight baby!!!" description: "{{$labels.instance}}:硬拉超标！lightweight baby!!!" ``` 这条规则的意思是，硬拉超过150公斤，持续一分钟，就报警通知 然后再修改prometheus添加altermanager配置 ``` global: scrape_interval: 15s # 默认抓取间隔, 15秒向目标抓取一次数据。 external_labels: monitor: 'codelab-monitor' rule_files: - /etc/prometheus/rules.yml # 这里表示抓取对象的配置 scrape_configs: #这个配置是表示在这个配置内的时间序例，每一条都会自动添加上这个{job_name:"prometheus"}的标签 - job_name: 'prometheus' - job_name: 'prometheus' scrape_interval: 5s # 重写了全局抓取间隔时间，由15秒重写成5秒 static_configs: - targets: ['localhost:9090'] - targets: ['10.211.55.25:8080', '10.211.55.25:8081','10.211.55.25:8082'] labels: group: 'client-golang' - targets: ['10.211.55.25:9100'] labels: group: 'client-node-exporter' - targets: ['10.211.55.25:9091'] labels: group: 'pushgateway' alerting: alertmanagers: - static_configs: - targets: ["10.211.55.25:9093"] ``` 重载prometheus配置，规则就已经生效 接下来我们观察grafana中数据的变化  然后我们点击prometheus的Alert模块，会看到已经由绿->黄-红，触发了报警    然后我们再来看看提供的webhook接口，这里的接口我是用的golang写的，接到数据后将body内容报警到钉钉  钉钉收到报警内容如下  到这里，从零开始搭建Prometheus实现自动监控报警就说介绍完了，一条龙服务，自动抓取接口+自动报警+优雅的图表展示，你还在等什么，赶紧high起来！