Google監控系統BorgMon相似實現普羅米修斯Prometheus（一）
最近一直在折騰時序型別的資料庫，經過一段時間專案應用，覺得十分不錯。而Prometheus又是剛剛推出不久的開源方案，中文資料較少，所以打算寫一系列應用的實踐過程分享一下。
Prometheus 是什麼？
Prometheus是一套開源的監控&報警&時間序列資料庫的組合，起始是由SoundCloud公司開發的。隨著發展，越來越多公司和組織接受採用Prometheus，社會也十分活躍，他們便將它獨立成開源專案，並且有公司來運作。google SRE的書內也曾提到跟他們BorgMon監控系統相似的實現是Prometheus。現在最常見的Kubernetes容器管理系統中，通常會搭配Prometheus進行監控。
Prometheus 的優點
- 非常少的外部依賴，安裝使用超簡單
- 已經有非常多的系統整合 例如：docker HAProxy Nginx JMX等等
- 服務自動化發現
- 直接整合到程式碼
- 設計思想是按照分散式、微服務架構來實現的
Prometheus 的特性
- 自定義多維度的資料模型
- 非常高效的儲存 平均一個取樣資料佔 ~3.5 bytes左右，320萬的時間序列，每30秒取樣，保持60天，消耗磁碟大概228G。
- 強大的查詢語句
- 輕鬆實現資料視覺化
等等
相對於Graphite這種產品，還是有不少優點的。最讓我覺得不錯的是非常優秀的寫效能和讀取效能，它資料結構實現和OpenTSDB是有相似之處，有興趣可以看看這個文件。
Prometheus 的系統架構
它的服務過程是這樣的 Prometheus daemon 負責定時去目標上抓取 metrics(指標) 資料，每個抓取目標需要暴露一個http服務的介面給它定時抓取。
Prometheus支援通過配置檔案、文字檔案、zookeeper、Consul、DNS SRV lookup等方式指定抓取目標。
Alertmanager 是獨立於Prometheus的一個元件，可以支援Prometheus的查詢語句，提供十分靈活的報警方式。
Prometheus支援很多方式的圖表視覺化，例如十分精美的Grafana，自帶的Promdash，以及自身提供的模版引擎等等，還提供HTTP API的查詢方式，自定義所需要的輸出。
PushGateway這個元件是支援Client主動推送 metrics 到PushGateway，而Prometheus只是定時去Gateway上抓取資料。
如果有使用過statsd的使用者，則會覺得這十分相似，只是statsd是直接傳送給伺服器端，而Prometheus主要還是靠程序主動去抓取。
Prometheus 的資料模型
Prometheus 從根本上所有的儲存都是按時間序列去實現的，相同的 metrics(指標名稱) 和 label(一個或多個標籤) 組成一條時間序列，不同的label表示不同的時間序列。為了支援一些查詢，有時還會臨時產生一些時間序列儲存。
metrics name & label 指標名稱和標籤
每條時間序列是由唯一的 指標名稱 和 一組 標籤 （key=value）的形式組成。
指標名稱 一般是給監測對像起一名字，例如 http_requests_total 這樣，它有一些命名規則，可以包字母數字_之類的的。
通常是以應用名稱開頭_監測對像_數值型別_單位這樣。
例如：
- push_total
- userlogin_mysql_duration_seconds
- app_memory_usage_bytes
標籤 就是對一條時間序列不同維度的識別了，例如 一個http請求用的是POST還是GET，它的endpoint是什麼，這時候就要用標籤去標記了。
最終形成的標識便是這樣了
http_requests_total{method=”POST”,endpoint=”/api/tracks”}
記住，針對http_requests_total這個metrics name 無論是增加標籤還是刪除標籤都會形成一條新的時間序列。
查詢語句就可以跟據上面標籤的組合來查詢聚合結果了。
如果以傳統資料庫的理解來看這條語句，則可以考慮 http_requests_total是表名，標籤是欄位，而timestamp是主鍵，還有一個float64欄位是值了。（Prometheus裡面所有值都是按float64儲存）
Prometheus 的四種資料型別
Counter
- Counter 用於累計值，例如 記錄 請求次數、任務完成數、錯誤發生次數。
- 一直增加，不會減少。
- 重啟程序後，會被重置。
例如：http_response_total{method=”GET”,endpoint=”/api/tracks”} 100
10秒後抓取 http_response_total{method=”GET”,endpoint=”/api/tracks”} 100
Gauge
- Gauge 常規數值，例如 溫度變化、記憶體使用變化。
- 可變大，可變小。
- 重啟程序後，會被重置
例如： memory_usage_bytes{host=”master-01″} 100 < 抓取值
memory_usage_bytes{host=”master-01″} 30
memory_usage_bytes{host=”master-01″} 50
memory_usage_bytes{host=”master-01″} 80 < 抓取值
Histogram
- Histogram 可以理解為柱狀圖的意思，常用於跟蹤事件發生的規模，例如：請求耗時、響應大小。它特別之處是可以對記錄的內容進行分組，提供 count 和 sum 全部值的功能。
例如：{小於10=5次，小於20=1次，小於30=2次}，count=7次，sum=7次的求和值
Summary
- Summary和Histogram十分相似，常用於跟蹤事件發生的規模，例如：請求耗時、響應大小。同樣提供 count 和 sum 全部值的功能。
- 例如：count=7次，sum=7次的值求值
- 它提供一個quantiles的功能，可以按%比劃分跟蹤的結果。例如：quantile取值0.95，表示取取樣值裡面的95%資料。
下一章說說Prometheus安裝過程。
原文出處：http://www.cnblogs.com/vovlie/p/Prometheus_CONCEPTS.html