Prometheus是什麼

Prometheus(普羅米修斯)是一個名字非常酷的開源監控系統。

它支援多維度的指標資料模型，服務端通過HTTP協議定時拉取資料後，通過靈活的查詢語言，實現監控的目的。

如上圖，客戶端記錄相關指標資料，對外提供查詢介面。Prometheus服務端通過伺服器發現機制找到客戶端，並定時抓取儲存為時間序列資料。最後通過Grafana等圖表工具整合展示。

Prometheus可以做什麼

• 在業務層用作埋點系統
  Prometheus支援各個主流開發語言（Go，java，python，ruby官方提供客戶端，其他語言有第三方開源客戶端）。我們可以通過客戶端方面的對核心業務進行埋點。如下單流程、新增購物車流程。

• 在應用層用作應用監控系統
  一些主流應用可以通過官方或第三方的匯出器，來對這些應用做核心指標的收集。如redis,mysql。

• 在系統層用作系統監控
  除了常用軟體， prometheus也有相關係統層和網路層exporter,用以監控伺服器或網路。

• 整合其他的監控
  prometheus還可以通過各種exporte，整合其他的監控系統，收集監控資料，如AWS CloudWatch,JMX，Pingdom等等。

不要用Prometheus做什麼

prometheus也提供了Grok exporter等工具可以用來讀取日誌，但是prometheus是監控系統，不是日誌系統。應用的日誌還是應該走ELK等工具棧。

Prometheus 和 spring boot整合

• Prometheus中配置服務發現

- job_name: 'consul' consul_sd_configs: - server: '192.168.1.248:8500' relabel_configs: - source_labels: [__meta_consul_service] regex: .*,prometheus.* target_label: job metrics_path: '/prometheus'

• maven中新增相關依賴

    <!-- The client -->
    <dependency>
        <groupId>io.prometheus</groupId>
        <artifactId>simpleclient</artifactId> 
    </dependency> 
    <!-- Exposition servlet-->
    <dependency>
        <groupId>io.prometheus</groupId>
        <artifactId>simpleclient_servlet</artifactId> 
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>io.prometheus</groupId>
        <artifactId>simpleclient_spring_boot</artifactId> 
    </dependency>
   
  

• 關閉spring boot原生metrics
  spring.metrics.servo.enabled: false

• Application類添加註解

  @EnablePrometheusEndpoint
  @EnableSpringBootMetricsCollector

• 業務類定義埋點
  static final Counter orderCount = Counter.build()
  .name("b2c_order_count").help("order count.").labelNames("shop","siteUid").register();

• 業務埋點
  orderCount.labels("shein","mus").inc();

Prometheus監控nginx

使用起來也非常簡單：

lua_shared_dict prometheus_metrics 10M;
lua_package_path "/path/to/nginx-lua-prometheus/?.lua";
init_by_lua '
  prometheus = require("prometheus").init("prometheus_metrics")
  metric_requests = prometheus:counter(
"nginx_http_requests_total", "Number of HTTP requests", {"host", "status"})
  metric_latency = prometheus:histogram(
"nginx_http_request_duration_seconds", "HTTP request latency", {"host"})
  metric_connections = prometheus:gauge(
"nginx_http_connections", "Number of HTTP connections", {"state"})
';
log_by_lua '
  local host = ngx.var.host:gsub("^www.", "")
  metric_requests:inc(1, {host, ngx.var.status})
  metric_latency:observe(ngx.now() - ngx.req.start_time(), {host})
';

但是，通過基準測試，發現使用了histogram型別的指標後，吞吐量會有5%-10%左右的降低。

總結

藉助Prometheus,我們可以快速搭建一個業務監控系統，同時還能增加核心應用的監控手段。豐富我們的監控渠道，配合zabbix、zipkin、ELK、Grafana等工具，讓你全方位掌控你的系統。

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