Prometheus 是一个开源的系统监控和警报工具包，最初由 SoundCloud 构建。自 2012 年创建以来，许多公司和组织已经采用了 Prometheus，该项目拥有非常活跃的开发者和用户社区。现在，Prometheus 是一个独立的开源项目，独立于任何公司进行维护。为了强调这一点，并阐明项目的治理结构，Prometheus 于 2016 年加入了云原生计算基金会（Cloud Native Computing Foundation，简称 CNCF），成为继 Kubernetes 之后的第二个托管项目。

Prometheus 的特点

Prometheus 的主要特点包括：

  • 多维数据模型：通过指标名称和键/值对来标识时间序列数据。
  • PromQL：一种灵活的查询语言，利用这种多维性。
  • 不依赖分布式存储：单个服务器节点是自治的。
  • 通过 HTTP 的拉取模型：用于时间序列数据收集。
  • 推送时间序列：通过中介网关支持。
  • 通过服务发现或静态配置发现目标。
  • 多种图形和仪表板支持模式。

什么是指标？

指标是通俗术语中的数值测量。术语“时间序列”指的是随时间记录的变化。用户想要测量的内容因应用程序而异。对于 Web 服务器，它可能是请求时间；对于数据库，它可能是活动连接数或活动查询数，等等。

指标在理解应用程序为何以某种方式工作方面扮演着重要角色。假设你正在运行一个 Web 应用程序，并发现它运行缓慢。为了了解你的应用程序发生了什么，你需要一些信息。例如，当请求数量很高时，应用程序可能会变慢。如果你有请求计数指标，你可以确定原因并增加服务器数量以处理负载。

组件

Prometheus 生态系统由多个组件组成，其中许多是可选的：

大多数 Prometheus 组件都是用 Go 编写的，这使得它们易于构建和部署为静态二进制文件。

架构

这个图表说明了 Prometheus 及其一些生态系统组件的架构：

Prometheus 架构

Prometheus 从经过仪器化的作业中抓取指标，对于短期作业，可以直接抓取或通过中介推送网关。它在本地存储所有抓取的样本，并在此数据上运行规则，以从现有数据中聚合并记录新的时序数据或生成警报。Grafana 或其他 API 消费者可用于可视化收集的数据。

何时适用？

Prometheus 适用于记录任何纯数值时间序列。它适用于机器中心监控以及高度动态的面向服务的架构监控。在微服务的世界中，它对多维数据收集和查询的支持是一个特别的强项。

Prometheus 旨在可靠，是在停机期间让你快速诊断问题的那个系统。每个 Prometheus 服务器都是独立的，不依赖于网络存储或其他远程服务。当其他基础设施部分出现故障时，你可以依赖它，而且你不需要设置广泛的基础设施即可使用它。

何时不适用？

Prometheus 重视可靠性。即使在故障条件下，你总是可以查看有关系统的可用统计信息。如果你需要 100% 的准确性，例如按请求计费，Prometheus 不是一个好选择，因为收集的数据可能不够详细和完整。在这种情况下，你最好使用其他系统来收集和分析计费数据，而 Prometheus 用于其余的监控。