Question

Prometheus 是一套开源的监控、报警和时间序列数据库的组合，成立于 2012 年，由 SoundCloud 公司开发，此后许多组织接受和采用了 Prometheus，遂将其独立为开源项目。该项目使用 Go 语言开发，社区氛围非常活跃。

关键功能包括 ：

• 多维数据模型：metric，labels
• 灵活的查询语言：PromQL， 在同一个查询语句，可以对多个 metrics 进行乘法、加法、连接、取分数位等操作。
• 可独立部署，拆箱即用，不依赖分布式存储
• 通过 Http pull 的采集方式
• 通过 push gateway 来做 push 方式的兼容
• 通过静态配置或服务发现获取监控项
• 支持图表和 dashboard 等多种方式

架构

图 10 Prometheus 组件架构

• Prometheus Server： 采集和存储时序数据

• client 库： 用于对接 Prometheus Server, 可以查询和上报数据

• push gateway 处理短暂任务：用于批量，短期的监控数据的汇总节点，主要用于业务数据汇报等

• 定制化的 exporters,比如：HAProxy， StatsD，Graphite 等等， 汇报机器数据的插件

• 告警管理：Prometheus 可以配置 rules，然后定时查询数据，当条件触发的时候，会将 alert 推送到配置的 Alertmanager

• 多种多样的支持工具

  

图 11 Prometheus 的整体技术架构

Prometheus 的整体技术架构可以分为几个重要模块：

• Main function：作为入口承担着各个组件的启动，连接，管理。以 Actor-Like 的模式协调组件的运行
• Configuration：配置项的解析，验证，加载
• Scrape discovery manager：服务发现管理器同抓取服务器通过同步 channel 通信，当配置改变时需要重启服务生效。
• Scrape manager：抓取指标并发送到存储组件
• Storage：
• Fanout Storage：存储的代理抽象层，屏蔽底层 local storage 和 remote storage 细节，samples 向下双写，合并读取。
• Remote Storage：Remote Storage 创建了一个 Queue 管理器，基于负载轮流发送，读取客户端 merge 来自远端的数据。
• Local Storage：基于本地磁盘的轻量级时序数据库。
• PromQL engine：查询表达式解析为抽象语法树和可执行查询，以 Lazy Load 的方式加载数据。
• Rule manager：告警规则管理
• Notifier：通知派发管理器
• Notifier discovery：通知服务发现
• Web UI and API：内嵌的管控界面，可运行查询表达式解析，结果展示。

本章参考

[1]. 时序数据库连载系列：指标届的独角兽 Prometheus https://blog.csdn.net/weixin_43970890/article/details/87938347