入门Prometheus监控系统之基础概念和Metric

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Prometheus 监控系统的核心整体由三大部分组成:

  • Metric 指标,可以先简单理解为监控的数据。巧妇难为无米之炊,metric 是Prometheus监控的核心。
  • Prometheus Server 即服务端,负责拉取或接收 metric
  • Prometheus Client 即客户端,负责暴露metric给 server 或者 主动推送 metric 给server


最简易的核心架构就如下图所示

e1999753ca7d4677c234074033276738.jpeg

  1. 模式一:Prometheus Server 定时地向目标Client拉取metrics,并处理 —— 这种模式最常见于 Client 是长期在线上跑的服务,比如 http 服务器, 数据库服务器等等
  2. 模式二:Prometheus Client 也可以主动地把 metrics推送到server —— 这种模式常见于短生命周期的服务,比如图片批处理服务等

(这两种模式不冲突,可共存,但是本系列Prometheus文章侧重于第一种模式)




Prometheus server其实本身也会暴露出 metric,也就是 server 本身也可以是个 Prometheus client。

依照上篇文章

FreewheelLee:入门Prometheus监控系统之Hello Worldzhuanlan.zhihu.com图标

搭起本地 Prometheus 监控系统后,访问 http://localhost:9090/metrics 你就能看到 Prometheus server 暴露的 metrics,下面截了2张图

7d8b5c5c9d592bf61c40309d9f0a480b.jpeg308bb89ddb91085bbf1a7a54f839bb50.jpeg

除了以 # 开头的是注释外,其他的就是一行行的metrics了

举例:

0698c04eeefd938fb564dfde47bfaab0.jpeg

一个Metric数据 由 名字 + labels(可选)+ 值 三部分组成

其中,名字 + labels 构成了 Metric 的唯一性

即:

1. prometheus_http_requests_total{code="200",handler="/api/v1/query_range"} 376
2. prometheus_http_requests_total{code="200",handler="/graph"} 2
3. prometheus_http_requests_total{code="200",handler="/metrics"} 666
4. prometheus_http_response_size_bytes_sum{handler="/api/v1/label/:name/values"} 9033

5. prometheus_http_requests_total{code="200",handler="/metrics"} 668

1,2,3,4都是不同的metrics

因为4的名字明显不同于前三个,而1,2,3的 label 值不同

3 和 5 是同一个metric, 只是在不同时间有不同的值 —— 注意:在相同时间不可能有相同的metric却有不同的值

(Prometheus Client 暴露的metrics都是实时的,Prometheus server 定时地去采样并且存储在 server 的储存系统里)



Prometheus Metric 有四种类型

Counter

Counter(计数器)是一种累加的metric,这种类型的 metric 的值必须是整数,且只能增不能减(重启后就重置到 0 值),比如可以用来记录 http request的总数

prometheus_http_requests_total{code="200",handler="/metrics"} 666


Gauge

Gauge 用于记录一个瞬时的值,能增也能减,比如可以用来记录 cpu 的使用率, 内存剩余率

go_memstats_frees_total 1.14853461e+08


Histogram

Histogram , 单词的意思是 柱状图。不同于 Counter 和 Gauge,Histogram其实是一组数据,主要用于统计数据分布的情况 —— 统计落在某些值的范围内的计数,同时也提供了所有值的总和和个数

# HELP prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds Final time range of chunks on their first compaction
# TYPE prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds histogram
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds_bucket{le="100"} 0
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds_bucket{le="400"} 0
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds_bucket{le="1600"} 0
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds_bucket{le="6400"} 0
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds_bucket{le="25600"} 0
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds_bucket{le="102400"} 0
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds_bucket{le="409600"} 0
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds_bucket{le="1.6384e+06"} 28122
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds_bucket{le="6.5536e+06"} 28986
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds_bucket{le="2.62144e+07"} 29090
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds_bucket{le="+Inf"} 29090
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds_sum 2.2733182325e+10
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds_count 29090

其中

prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds_bucket{le="1.6384e+06"} 28122
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds_sum 2.2733182325e+10
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds_count 29090

的意思是 少于等于 (less or equals) 1.6384e+06 的 prometheus tsdb compaction chunk range 有 28122 个;

所有 prometheus tsdb compaction chunk range 总和是 2.2733182325e+10 秒,总共 29090 个



Summary

summary 类似于 histogram,也是一组数据。不同的是,它统计的不是区间的个数而是统计分位数。

# HELP go_gc_duration_seconds A summary of the GC invocation durations.
# TYPE go_gc_duration_seconds summary
go_gc_duration_seconds{quantile="0"} 3.05e-05
go_gc_duration_seconds{quantile="0.25"} 4.18e-05
go_gc_duration_seconds{quantile="0.5"} 4.65e-05
go_gc_duration_seconds{quantile="0.75"} 8.34e-05
go_gc_duration_seconds{quantile="1"} 0.0020116
go_gc_duration_seconds_sum 0.0114824
go_gc_duration_seconds_count 94

其中

go_gc_duration_seconds{quantile="0.5"} 4.65e-05

表示 50% 的 go gc duration seconds 是小于等于 4.65e-05 秒的


读者可以访问 http://localhost:9090/metrics 去查看更多的metrics,并思考它们的设计


至此,我们就认识了 Prometheus 的核心架构和 Metric 的概念。


下一篇,我们会学习 Prometheus 的查询语法


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