# 文章首發於【陳樹義】公眾號，點選跳轉到原文：https://mp.weixin.qq.com/s/ZXlBPHGcWeYh2hjBzacc3A Prometheus 是任何一個高階工程師必須要掌握的技能。那麼如何從零部署一套 Prometheus 監控系統呢？本篇文章將從 Prometheus 的原理講起，手把手帶你用一個最簡單的例子部署一套 Prometheus 監控系統。 ## 基本原理 Prometheus的基本架構如下圖所示：  從上圖可以看到，整個 Prometheus 可以分為四大部分，分別是： * **Prometheus 伺服器** Prometheus Server 是 Prometheus元件中的核心部分，負責實現對監控資料的獲取，儲存以及查詢。 * **NodeExporter 業務資料來源** 業務資料來源通過 Pull/Push 兩種方式推送資料到 Prometheus Server。 * **AlertManager 報警管理器** Prometheus 通過配置報警規則，如果符合報警規則，那麼就將報警推送到 AlertManager，由其進行報警處理。 * **視覺化監控介面** Prometheus 收集到資料之後，由 WebUI 介面進行視覺化圖示展示。目前我們可以通過自定義的 API 客戶端進行呼叫資料展示，也可以直接使用 Grafana 解決方案來展示。 簡單地說，Prometheus 的實現架構也並不複雜。**其實就是收集資料、處理資料、視覺化展示，再進行資料分析進行報警處理。** 但其珍貴之處在於提供了一整套可行的解決方案，並且形成了一整個生態，能夠極大地降低我們的研發成本。  # 文章首發於【陳樹義】公眾號，點選跳轉到原文：https://mp.weixin.qq.com/s/ZXlBPHGcWeYh2hjBzacc3A ## 快速入門 下面我們通過一個簡單的例子來實現對伺服器 CPU、記憶體等硬體資訊的監控。 ### 安裝執行 Prometheus 服務端 Prometheus 服務端負責資料的收集，因此我們應該首先安裝並執行 Prometheus Server。 從 [https://prometheus.io/download/](https://prometheus.io/download/) 找到最新版本的Prometheus Sevrer軟體包：  下載後解壓，可以看到如下目錄結構：  其中 data 目錄是資料的儲存路徑，也可以通過執行時的 `--storage.tsdb.path="data/"` 命令另行指定。Prometheus.yml 是 Prometheus的配置檔案，prometheus 是執行的命令。 啟動prometheus服務，其會預設載入當前路徑下的prometheus.yaml檔案。當然我們也可以手動指定配置檔案地址： ``` ./prometheus --config.file=prometheus.yml ``` # 文章首發於【陳樹義】公眾號，點選跳轉到原文：https://mp.weixin.qq.com/s/ZXlBPHGcWeYh2hjBzacc3A 正常的情況下，你可以看到以下輸出內容： ``` level=info ts=2020-07-18T06:48:52.454Z caller=main.go:694 fs_type=18 level=info ts=2020-07-18T06:48:52.454Z caller=main.go:695 msg="TSDB started" level=info ts=2020-07-18T06:48:52.454Z caller=main.go:799 msg="Loading configuration file" filename=prometheus.yml level=info ts=2020-07-18T06:48:53.056Z caller=main.go:827 msg="Completed loading of configuration file" filename=prometheus.yml level=info ts=2020-07-18T06:48:53.056Z caller=main.go:646 msg="Server is ready to receive web requests." ``` 輸入 `http://localhost:9090/graph` 可以看到如下頁面，這個是 Prometheus 自帶的監控管理介面。  ### 執行 NodeExporter 客戶端資料來源 NodeExporter 是 Prometheus 提供的一個可以採集到主機資訊的應用程式，它能採集到機器的 CPU、記憶體、磁碟等資訊。 我們從 [https://prometheus.io/download/](https://prometheus.io/download/) 獲取最新的 Node Exporter 版本的二進位制包。  下載解壓後執行 Node Exporter，我們指定用 8080 埠執行: ``` ./node_exporter --web.listen-address 127.0.0.1:8080 ``` 啟動成功後，可以看到以下輸出： ``` level=info ts=2020-07-18T06:52:42.132Z caller=node_exporter.go:191 msg="Listening on" address=127.0.0.1:8080 level=info ts=2020-07-18T06:52:42.132Z caller=tls_config.go:170 msg="TLS is disabled and it cannot be enabled on the fly." http2=false ``` 訪問 `http://localhost:8080/` 可以看到以下頁面：  訪問 `http://localhost:8080/metrics`，可以看到當前 node exporter 獲取到的當前主機的所有監控資料，如下所示：  每一個監控指標之前都會有一段類似於如下形式的資訊： ``` # HELP node_cpu Seconds the cpus spent in each mode. # TYPE node_cpu counter node_cpu{cpu="cpu0",mode="idle"} 362812.7890625 # HELP node_load1 1m load average. # TYPE node_load1 gauge node_load1 3.0703125 ``` 其中 HELP 用於解釋當前指標的含義，TYPE 則說明當前指標的資料型別。 在上面的例子中 node_cpu 的註釋表明當前指標是 cpu0 上 idle 程序佔用 CPU 的總時間，CPU 佔用時間是一個只增不減的度量指標，從型別中也可以看出 node_cpu 的資料型別是計數器(counter)，與該指標的實際含義一致。 又例如node_load1該指標反映了當前主機在最近一分鐘以內的負載情況，系統的負載情況會隨系統資源的使用而變化，因此node_load1反映的是當前狀態，資料可能增加也可能減少，從註釋中可以看出當前指標型別為儀表盤(gauge)，與指標反映的實際含義一致。 除了這些以外，在當前頁面中根據物理主機系統的不同，你還可能看到如下監控指標： ``` node_boot_time：系統啟動時間 node_cpu：系統CPU使用量 nodedisk*：磁碟IO nodefilesystem*：檔案系統用量 node_load1：系統負載 nodememeory*：記憶體使用量 nodenetwork*：網路頻寬 node_time：當前系統時間 go_*：node exporter中go相關指標 process_*：node exporter自身程序相關執行指標 ``` ### 配置 Prometheus 的監控資料來源 現在我們運行了 Prometheus 伺服器，也運行了業務資料來源 NodeExporter。但此時 Prometheus 還獲取不到任何資料，我們還需要配置下 prometheus.yml 檔案，讓其去拉取 Node Exporter 的資料。 我們配置一下 Prometheus 的配置檔案，讓 Prometheus 伺服器定時去業務資料來源拉取資料。編輯prometheus.yml 並在 scrape_configs 節點下新增以下內容: ``` scrape_configs: - job_name: 'prometheus' static_configs: - targets: ['localhost:9090'] # 採集node exporter監控資料 - job_name: 'node' static_configs: - targets: ['localhost:8080'] ``` 上面配置檔案配置了兩個任務。一個是名為 prometheus 的任務，其從「localhost:9090」地址讀取資料。另一個是名為 node 的任務，其從「localhost:8080」地址讀取資料。 配置完成後，我們重新啟動 Prometheus。 ``` ./prometheus --config.file=prometheus.yml ``` ### 查詢監控資料 配置完 Prometheus 讀取的資料來源之後，Prometheus 便可以從 Node Exporter 獲取到資料了。那麼接下來我們如何檢視到這些資料呢？答案是：Prometheus UI！ Prometheus UI 是 Prometheus 內建的一個視覺化管理介面，我們通過 `http://localhost:9090` 就可以訪問到該頁面。 通過 Prometheus UI 可以查詢 Prometheus 收集到的資料，而 Prometheus 定義了 PromQL 語言來作為查詢監控資料的語言，其餘 SQL 類似。 接下來我們訪問 `http://localhost:9090`，進入到 Prometheus Server。如果輸入「up」並且點選執行按鈕以後，可以看到如下結果：  可以看到 `Element` 處有幾條記錄，其中 instance 值為 localhost:8080 的記錄，value 是 1，這代表對應應用是存活狀態。 ``` up{group="production",instance="localhost:8080",job="node"} 1 ``` 例如檢視我們所執行 NodeExporter 節點所在機器的記憶體使用情況，可以輸入 `node_memory_active_bytes/(1024*1024*1024)` 檢視。  檢視 NodeExporter 節點所在機器 CPU 1 分鐘的負載情況，可以輸入 `node_load1` 即可檢視。  到這裡，我們基本上為完成了資料的收集過程，即資料從業務側收集到 Prometheus 側，並且還學會了如何使用 Prometheus 自帶的控制檯。 # 文章首發於【陳樹義】公眾號，點選跳轉到原文：https://mp.weixin.qq.com/s/ZXlBPHGcWeYh2hjBzacc3A ## 總結 這篇文章我們從 Prometheus 的原理入門，剖析了 Prometheus 實現的原理，並且用一個簡單的例子從零實現了一套業務監控系統。通過 Prometheus UI，我們可以實時獲取到機器的存活資訊、CPU、記憶體資訊。 # 文章首發於【陳樹義】公眾號，點選跳轉到原文：https://mp.weixin.qq.com/s/ZXlBPHGcWeYh2h