Prometheus 介绍
Prometheus 是一个开源的系统监控和报警系统，现在已经加入到CNCF基金会，成为继k8s之后第二个在CNCF托管的项目，在kubernetes容器管理系统中，通常会搭配prometheus进行监控，同时也支持多种exporter采集数据，还支持pushgateway进行数据上报，Prometheus性能足够支撑上万台规模的集群。
Prometheus 特点
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多维度数据模型
- 每一个时间序列数据都由metric度量指标名称和它的标签labels键值对集合唯一确定：这个metric度量指标名称指定监控目标系统的测量特征（如：http_requests_total- 接收http请求的总计数）。labels开启了Prometheus的多维数据模型：对于相同的度量名称，通过不同标签列表的结合, 会形成特定的度量维度实例。(例如：所有包含度量名称为/api/tracks的http请求，打上method=POST的标签，则形成了具体的http请求)。这个查询语言在这些度量和标签列表的基础上进行过滤和聚合。改变任何度量上的任何标签值，则会形成新的时间序列图。
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灵活的查询语言（PromQL）：可以对采集的metrics指标进行加法，乘法，连接等操作；
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可以直接在本地部署，不依赖其他分布式存储；
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通过基于HTTP的pull方式采集时序数据；
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可以通过中间网关pushgateway的方式把时间序列数据推送到prometheus server端；
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可通过服务发现或者静态配置来发现目标服务对象（targets）。
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有多种可视化图像界面，如Grafana等。
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高效的存储，每个采样数据占3.5 bytes左右，300万的时间序列，30s间隔，保留60天，消耗磁盘大概200G。
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做高可用，可以对数据做异地备份，联邦集群，部署多套prometheus，pushgateway上报数据
Prometheus 组件介绍
- Prometheus Server: 用于收集和存储时间序列数据。
- Client Library: 客户端库，检测应用程序代码，当Prometheus抓取实例的HTTP端点时，客户端库会将所有跟踪的metrics指标的当前状态发送到prometheus server端。
- Exporters: prometheus支持多种exporter，通过exporter可以采集metrics数据，然后发送到prometheus server端，所有向promtheus server提供监控数据的程序都可以被称为exporter
- Alertmanager: 从 Prometheus server 端接收到 alerts 后，会进行去重，分组，并路由到相应的接收方，发出报警，常见的接收方式有：电子邮件，微信，钉钉, slack等。
- Grafana：监控仪表盘，可视化监控数据
- pushgateway: 各个目标主机可上报数据到pushgateway，然后prometheus server统一从pushgateway拉取数据。
从上图可发现，Prometheus整个生态圈组成主要包括prometheus server，Exporter，pushgateway，alertmanager，grafana，Web ui界面，Prometheus server由三个部分组成，Retrieval，Storage，PromQL
- Retrieval负责在活跃的target主机上抓取监控指标数据
- Storage存储主要是把采集到的数据存储到磁盘中
- PromQL是Prometheus提供的查询语言模块。
Prometheus工作流程
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Prometheus server可定期从活跃的（up）目标主机上（target）拉取监控指标数据，目标主机的监控数据可通过配置静态job或者服务发现的方式被prometheus server采集到，这种方式默认的pull方式拉取指标；也可通过pushgateway把采集的数据上报到prometheus server中；还可通过一些组件自带的exporter采集相应组件的数据；
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Prometheus server把采集到的监控指标数据保存到本地磁盘或者数据库；
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Prometheus采集的监控指标数据按时间序列存储，通过配置报警规则，把触发的报警发送到alertmanager
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Alertmanager通过配置报警接收方，发送报警到邮件，微信或者钉钉等
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Prometheus 自带的web ui界面提供PromQL查询语言，可查询监控数据
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Grafana可接入prometheus数据源，把监控数据以图形化形式展示出
Prometheus 和 Zabbix 对比分析
