Prometheus简介

Prometheus是一个开源监控系统，它前身是SoundCloud的警告工具包。从2012年开始，许多公司和组织开始使用Prometheus。该项目的开发人员和用户社区非常活跃，越来越多的开发人员和用户参与到该项目中。目前它是一个独立的开源项目，且不依赖与任何公司。 为了强调这点和明确该项目治理结构，Prometheus在2016年继Kurberntes之后，加入了Cloud Native Computing Foundation。

特征

Prometheus的主要特征有：

  1. 多维度数据模型
  2. 灵活的查询语言
  3. 不依赖分布式存储，单个服务器节点是自主的
  4. 以HTTP方式，通过pull模型拉去时间序列数据
  5. 也通过中间网关支持push模型
  6. 通过服务发现或者静态配置，来发现目标服务对象

  7. 支持多种多样的图表和界面展示，grafana也支持它

    组件

    Prometheus生态包括了很多组件，它们中的一些是可选的：

  8. 主服务Prometheus Server负责抓取和存储时间序列数据

  9. 客户库负责检测应用程序代码
  10. 支持短生命周期的PUSH网关
  11. 基于Rails/SQL仪表盘构建器的GUI
  12. 多种导出工具，可以支持Prometheus存储数据转化为HAProxy、StatsD、Graphite等工具所需要的数据存储格式
  13. 警告管理器
  14. 命令行查询工具
  15. 其他各种支撑工具

多数Prometheus组件是Go语言写的，这使得这些组件很容易编译和部署。

架构

下面这张图说明了Prometheus的整体架构，以及生态中的一些组件作用:

architecture.png

Prometheus服务，可以直接通过目标拉取数据，或者间接地通过中间网关拉取数据。它在本地存储抓取的所有数据，并通过一定规则进行清理和整理数据，并把得到的结果存储到新的时间序列中，PromQL和其他API可视化地展示收集的数据。
其大概的工作流程是：

  1. Prometheus server 定期从配置好的 jobs 或者 exporters 中拉 metrics，或者接收来自 Pushgateway 发过来的 metrics，或者从其他的 Prometheus server 中拉 metrics。
  2. Prometheus server 在本地存储收集到的 metrics，并运行已定义好的 alert.rules，记录新的时间序列或者向 Alertmanager 推送警报。
  3. Alertmanager 根据配置文件，对接收到的警报进行处理，发出告警。
  4. 在图形界面中，可视化采集数据。

    适用场景

    Prometheus在记录纯数字时间序列方面表现非常好。它既适用于面向服务器等硬件指标的监控，也适用于高动态的面向服务架构的监控。对于现在流行的微服务，Prometheus的多维度数据收集和数据筛选查询语言也是非常的强大。
    Prometheus是为服务的可靠性而设计的，当服务出现故障时，它可以使你快速定位和诊断问题。它的搭建过程对硬件和服务没有很强的依赖关系。

    不适用场景

    Prometheus，它的价值在于可靠性，甚至在很恶劣的环境下，你都可以随时访问它和查看系统服务各种指标的统计信息。 如果你对统计数据需要100%的精确，它并不适用，例如：它不适用于实时计费系统

安装

Prometheus官网下载地址

#解压到/usr/local/目录下面
tar  -vxf  prometheus-2.21.0.linux-amd64.tar.gz  -C /usr/local/
#修改名字
mv  prometheus-2.21.0.linux-amd64 prometheus
#启动
/usr/local/prometheus/prometheus --config.file=/usr/local/prometheus/prometheus.yml &
默认9090端口 ip:9090

安装常用的监控exporter
https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.17.0/node_exporter-0.17.0.linux-amd64.tar.gz
#解压
tar -xvf node_exporter-0.17.0.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/
启动
/usr/local/node_exporter-0.17.0.linux-amd64/node_exporter &
redis监控直接在Grafana配置

Prometheus的yml配置文件

global:
  scrape_interval:     15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
  evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).

# Alertmanager configuration
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
      # - alertmanager:9093

# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"

# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: 'linux' #监控系统的状态
    static_configs:
      - targets: ['192.168.8.175:9100']
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['192.168.8.175:9090']
#  - job_name: 'mysql'
#    static_configs:
#      - targets: ['192.168.8.175:9104']


Grafana

Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示，并及时通知。它主要有以下六大特点：
1、展示方式：快速灵活的客户端图表，面板插件有许多不同方式的可视化指标和日志，官方库中具有丰富的仪表盘插件，比如热图、折线图、图表等多种展示方式；
2、数据源：Graphite，InfluxDB，OpenTSDB，Prometheus，Elasticsearch，CloudWatch和KairosDB等；
3、通知提醒：以可视方式定义最重要指标的警报规则，Grafana将不断计算并发送通知，在数据达到阈值时通过Slack、PagerDuty等获得通知；
4、混合展示：在同一图表中混合使用不同的数据源，可以基于每个查询指定数据源，甚至自定义数据源；
5、注释：使用来自不同数据源的丰富事件注释图表，将鼠标悬停在事件上会显示完整的事件元数据和标记；
6、过滤器：Ad-hoc过滤器允许动态创建新的键/值过滤器，这些过滤器会自动应用于使用该数据源的所有查询。

Grafana安装

#下载
wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-7.1.5-1.x86_64.rpm

yum install grafana-7.1.5-1.x86_64.rpm -y
接着把grafana加入到系统服务，将服务启动
 /sbin/chkconfig --add grafana-server

 默认3000端口，如果端口被占用请修改
vim /etc/grafana/grafana.ini
修改配置文件中的 http_port=80 注意要把；号给去掉，这是注释
service grafana-server start

Grafana配置
image.png

没有搜索到服务器执行
grafana-cli plugins install redis-datasource
配置数据源地址有密码就填写密码
image.png
选择第二个
image.png

或者12766导入模板

image.png

image.png

Grafana配置Prometheus
image.png