【Prometheus】概念和工作原理介绍

news2025/1/12 8:05:58

目录

一、概述

1.1 prometheus简介

1.2 prometheus特点

1.3 prometheus架构图

1.4 prometheus组件介绍

1、Prometheus Server

2、Client Library

3、pushgateway

4、Exporters

5、Service Discovery

6、Alertmanager

7、grafana

1.5 Prometheus 数据流向

1.6 Prometheus监控什么

1.7 Zabbix和Prometheus区别

二、prometheus工作原理

2.1 prometheus工作模式

2.2 prometheus工作流程

一、概述

1.1 prometheus简介

Prometheus是一个开源的系统监控和报警系统，现在已经加入到CNCF基金会，成为继k8s之后第二个在CNCF托管的项目，在kubernetes容器管理系统中，通常会搭配prometheus进行监控，同时也支持多种exporter采集数据，还支持pushgateway进行数据上报，Prometheus性能足够支撑上万台规模的集群。

文档地址

prometheus官网文档地址：Overview | Prometheus

prometheus中文文档地址：第1节：Prometheus 简介 - Prometheus 中文文档

1.2 prometheus特点

  • 多维度数据模型，时间序列数据由metrics名称和键值对来组成，数据库：Prometheus外置的远端存储通常会用：InfluxDB、openTsDB等
  • 灵活的查询语言（PromQL），可以对采集的metrics指标进行加法，乘法，连接等操作；
  • 可以直接在本地部署，不依赖其他分布式存储；
  • 通过基于HTTP上的拉取方式采集时序数据；
  • 可以通过中间网关pushgateway的方式把时间序列数据推送到prometheus server端；
  • 可通过服务发现或者静态配置来发现目标服务对象（targets）。
  • 有多种可视化图像界面，如Grafana等。
  • 高效的存储，每个采样数据占3.5 bytes左右，300万的时间序列，30s间隔，保留60天，消耗磁盘大概200G。

1.3 prometheus架构图

从上图可发现，Prometheus整个生态圈组成主要包括prometheus server，Exporter，pushgateway，alertmanager，grafana，Web ui界面，Prometheus server由三个部分组成，Retrieval，Storage，PromQL

  1. Retrieval负责在活跃的target主机上抓取监控指标数据
  2. Storage存储主要是把采集到的数据存储到磁盘中
  3. PromQL是Prometheus提供的查询语言模块。

1.4 prometheus组件介绍

1、Prometheus Server

Prometheus Server用于收集和存储时间序列数据。Prometheus server：服务核心组件，采用pull方式收集监控数据，通过http协议传输。并存储时间序列数据。Prometheus server 由三个部分组成：Retrival，Storage，PromQL

  • Retrieval：负责在活跃的target 主机上抓取监控指标数据。
  • Storage：存储，主要是把采集到的数据存储到磁盘中。默认为15天（可修改）。
  • PromQL：是Prometheus提供的查询语言模块。

2、Client Library

客户端库，检测应用程序代码，当Prometheus抓取实例的HTTP端点时，客户端库会将所有跟踪的metrics指标的当前状态发送到prometheus server端。

3、pushgateway

pushgatewy类似一个中转站，各个目标主机可上报数据到pushgatewy，然后prometheus server统一从pushgateway拉取数据。可以理解成目标主机可以上报短期任务的数据到Pushgateway，然后Prometheus server 统一从Pushgateway拉取数据。

4、Exporters

prometheus支持多种exporter，通过exporter可以采集metrics数据，然后发送到prometheus server端，所有向promtheus server提供监控数据的程序都可以被称为exporter

5、Service Discovery

Service Discovery：服务发现，用于动态发现待监控的Target，Prometheus支持多种服务发现机制：文件、DNS、Consul、Kubernetes等等。

服务发现可通过第三方提供的接口，Prometheus查询到需要监控的Target列表，然后轮询这些Target 获取监控数据。该组件目前由Prometheus Server内建支持

6、Alertmanager

Alertmanager：是一个独立的告警模块，从Prometheus server端接收到“告警通知”后，会进行去重、分组，并路由到相应的接收方，发出报警，常见的接收方式有：电子邮件、钉钉、企业微信等。

  • Prometheus Server 仅负责生成告警指示，具体的告警行为由另一个独立的应用程序AlertManager负责；
  • 告警指示由 Prometheus Server基于用户提供的告警规则周期性计算生成，Alertmanager 接收到Prometheus Server发来的告警指示后，基于用户定义的告警路由向告警接收人发送告警信息。

7、grafana

Grafana：是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以将采集的数据可视化的展示，并及时通知给告警接收方。其官方库中具有丰富的仪表盘插件。

1.5 Prometheus 数据流向

① Prometheus server 定期从配置好的 jobs 或者 exporters 中拉取 metrics，或者接收来自 Pushgateway 发送过来的metrics，或者从其它的Prometheus server中拉取 metrics。

② Prometheus server在本地存储收集到的 metrics，并运行定义好的 alerts.rules，记录新的时间序列或者向Alert manager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。

1.6 Prometheus监控什么

级别

监控什么

exporter

网络

网络协议：http、dns、tcp、icmp;

网路硬件：路由器、交换机等

BlockBox Exporter;SNMP Exporter

主机

资源用量

node exporter

容器

资源用量

cadvisor

应用（包括Library）

延迟、错误，QPS,内部状态

代码集中集成Prometheus Client

中间件状态

资源用量，以及服务状态

代码集中集成Prometheus Client

编排工具

集群资源用量，调度等

Kubernetes Components

1.7 Zabbix和Prometheus区别

对比项

Prometheus

zabbix

Prometheus优势

zabbix优势

配置

配置文件

图形化+文件

更好的支持自动化配置

学习成本低

管理

二进制文件启动

LNMP+编译

轻量级server ，便于迁移和维护

一

client

丰富的client库

zabbix_agent自定义脚本

各种中间件、应用提供专业的exporter，监控项更全面

支持自定义监控项，对监控开发者的要求较高

数据存储方式

TSDB

MySQL

监控数据以时间为维度统计情况较多，时序数据库更适用于监控数据的存储，按时间索引性能更高

MySQL比较常用，学习成本低

数据处理

PromQL

MySQL

PromQL计算函数丰富，统计维度广

MySQL比较常用，学习成本低

二次开发

丰富的SDK

API

提供了Go、JAVA/Scala、Python等SDK二次开发更方便

API适配较为常用，学习成本低

对云环境的支持

原生支持容器监控

更适合物理机监控

自动发现容器，更好的适配k8s

一

告警方式

可按照标签分组，收敛

在次数上收敛

告警收敛方式更多样化

一

对比分析：从系统成熟度上看，Zabbix是老牌的监控系统：Zabbix是在1998年就出现的，系统功能比较稳定，成熟度较高。而Prometheus是最近几年才诞生的，虽然功能还在不断迭代更新，但站在巨人的肩膀之上，在架构设计上借鉴了很多老牌监控系统的经验；从数据存储方面来看，Zabbix采用关系数据库保存，这极大限制了Zabbix采集的性能，而Prometheus自研一套高性能的时序数据库，在V3版本可以达到每秒千万级别的数据存储，通过对接第三方时序数据库扩展历史数据的存储；从配置复杂度上看，Prometheus只有一个核心server组件，一条命令便可以启动，相比而言，其他系统配置相对麻烦，从社区活跃度上看，目前Zabbix比较活跃，但基本都是国内的公司参与，Prometheus在这方面占据绝对优势，社区活跃度虽然不如，但是受到CNCF的支持，后期的发展值得期待；从容器支持角度看，由于Zabbix出现得比较早，当时容器还没有诞生，自然对容器的支持也比较差。而Prometheus的动态发现机制，不仅可以支持swarm原生集群，还支持Kubernetes容器集群的监控，是目前容器监控最好解决方案。

总结：如果监控的是物理机，没话说就选 Zabbix，Zabbix在传统监控系统中，尤其是在服务器相关监控方面，占据绝对优势，甚至环境变动不会很频繁的情况下，Zabbix 也会比 Prometheus 好使；但如果是云环境的话，除非是 Zabbix 玩的非常溜，可以做各种定制，否则还是选择 Prometheus 吧，毕竟人家就是干这个的。Prometheus开始成为主导及容器监控方面的标配，并且在未来可见的时间内被广泛应用。如果是刚刚要上监控系统的话，不用犹豫了Prometheus + grafana+ alertManger 没错。

二、prometheus工作原理

2.1 prometheus工作模式

1. Prometheus Server 基于服务发现（Service Discovery）机制或静态配置获取要监视的目标（Target），并通过每个目标上的指标 exporter来采集（Scrape）指标数据；

2. Prometheus Server 内置了一个基于文件的时间序列存储来持久存储指标数据，用户可使用PromQL接口来检索数据，也能够按需将告警需求发往Altermanager完成告警内容发送；

3. 一些短期运行的作业的生命周期过短，难以有效地将必要的指标数据供给到Server端，它们一般会采用推送（Push）方式输出指标数据，Prometheus借助于Pushgateway 接收这些推送的数据，进而由server端进行抓取

2.2 prometheus工作流程

① Prometheus server可定期从活跃的（up）目标主机上（target）拉取监控指标数据，目标主机的监控数据可通过配置静态job或者服务发现的方式被prometheus server采集到，这种方式默认的pull方式拉取指标；也可通过pushgateway把采集的数据上报到prometheus server中；还可通过一些组件自带的exporter采集相应组件的数据；

② Prometheus server把采集到的监控指标数据保存到本地磁盘或者数据库；

③Prometheus采集的监控指标数据按时间序列存储，通过配置报警规则，把触发的报警发送到alertmanager；

④ Alertmanager通过配置报警接收方，发送报警到邮件，微信或者钉钉等

⑤ Prometheus 自带的web ui界面提供PromQL查询语言，可查询监控数据

⑥Grafana可接入prometheus数据源，把监控数据以图形化形式展示出

参考文章：

prometheus和zabbix的对比_prometheus zabbix-CSDN博客

Promethues原理详解_prometheus工作原理-CSDN博客

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1471325.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

liunx前后端分离项目部署

liunx前后端分离项目部署

文章目录 1、nginx的安装和自启动2.nginx负载均衡3.前后端项目部署-后端部署4.前后端项目部署-前端部署 1、nginx的安装和自启动 yum -y install gcc zlib zlib-devel pcre-devel openssl openssl-devel1.安装我们nginx所需要的依赖 wget http://nginx.org/download/nginx-1.…
阅读更多...
S32 Design Studio PE工具配置TMR

S32 Design Studio PE工具配置TMR

配置步骤 配置内容 生成的配置结构体如下，在Generated_Code路径下的lpTmr.c文件和lpTmr.h文件。 /*! lpTmr1 configuration structure */ const lptmr_config_t lpTmr1_config0 {.workMode LPTMR_WORKMODE_PULSECOUNTER,.dmaRequest false,.interruptEnable tr…
阅读更多...
《高质量的C/C++编程规范》学习

《高质量的C/C++编程规范》学习

目录 一、编程规范基础知识 1、头文件 2、程序的板式风格 3、命名规则 二、表达式和基本语句 1、运算符的优先级 2、复合表达式 3、if语句 4、循环语句的效率 5、for循环语句 6、switch语句 三、常量 1、#define和const比较 2、常量定义规则 四、函数设计 1、参…
阅读更多...
npm i卡在 idealTree buildDeps没反应的解决方案

npm i卡在 idealTree buildDeps没反应的解决方案

通过git clone拉下项目后，进行项目的初始化下包时，发现npm i 并没有反应（如图）： 关键点：IdealTree 1.网络问题 确保你的网络连接正常，能够正常访问 npm 仓库。有时网络问题可能导致包无法正确…
阅读更多...
GitHub下载器，老司机懂的都懂！

GitHub下载器，老司机懂的都懂！

有些老司机或者做项目的小伙伴对GitHub应该不陌生吧，然而GitHub的下载速度非常让人不忍直视！ 而GitHub高速下载器是一款专门用于加速在GitHub上下载资源的软件，解决了许多用户在下载GitHub资源时遭遇的速度慢和下载失败的问题。 本教程将详细…
阅读更多...
代码随想录算法训练营第62天 | 739.每日温度 496.下一个更大元素I

代码随想录算法训练营第62天 | 739.每日温度 496.下一个更大元素I

每日温度 如果我们单纯的遍历数组，我们不知道当前元素是否比之前的元素大，所以需要维护一个容器来记录遍历过的元素。 什么时候用单调栈？通常是一维数组，要寻找任一个元素的右边或左边第一个比自己大或小的元素的位置。时间复杂度…
阅读更多...
Connection管理类实现(模块六)

Connection管理类实现(模块六)

目录 类功能 类定义 类实现 编译 本文使用了自定的Any类 Any类的简单实现-CSDN博客 类功能 类定义 // DISCONECTED -- 连接关闭状态 CONNECTING -- 连接建立成功-待处理状态 // CONNECTED -- 连接建立完成,各种设置已完成,可以通信状态 DISCONNECTING -- 待关闭状态 t…
阅读更多...
每日五道java面试题之spring篇（六）

每日五道java面试题之spring篇（六）

目录： 第一题 ApplicationContext通常的实现是什么？第二题 什么是Spring的依赖注入？第三题 依赖注入的基本原则第四题 依赖注入有什么优势？第五题 有哪些不同类型的依赖注入实现方式？ 第一题 ApplicationContext通常的…
阅读更多...
基于频率增强的数据增广的视觉语言导航方法（VLN论文阅读）

基于频率增强的数据增广的视觉语言导航方法（VLN论文阅读）

基于频率增强的数据增广的视觉语言导航方法（VLN论文阅读） 摘要 视觉和语言导航（VLN）是一项具有挑战性的任务，它需要代理基于自然语言指令在复杂的环境中导航。 在视觉语言导航任务中，之前的研究主要是在空间…
阅读更多...
pycharm如何设置滚轮缩放代码大小？

pycharm如何设置滚轮缩放代码大小？

左上角的File找到设置，或者快捷键ctrlalts。 弹出对话框，手动输入mouse，点击general，勾选改变字体大小，ok确认
阅读更多...
转前端了！！

转前端了！！

大家好，我是冰河~~ 没错，为了更好的设计和开发分布式IM即时通讯系统，也为了让大家能够直观的体验到分布式IM即时通讯系统的功能，冰河开始转战前端了。也就是说，整个项目从需求立项到产品设计，从架构设计到…
阅读更多...
ubuntu20.04中配置Pyrep和CoppeliaSim

ubuntu20.04中配置Pyrep和CoppeliaSim

ubuntu20.04中配置Pyrep和CoppeliaSim 在Ubuntu20.04中配置 Pyrep ，实现应用Python语言的机器人在 Vrep（CoppeliaSim）中的虚拟仿真 一、安装CoppeliaSim 4.1 1.1 下载适配Ubuntu20.04的CoppeliaSim 4.1软件 下载链接：https://…
阅读更多...
【前端素材】推荐优质后台管理系统Dashy平台模板（附源码）

【前端素材】推荐优质后台管理系统Dashy平台模板（附源码）

一、需求分析 后台管理系统（或称作管理后台、管理系统、后台管理平台）是一种专门用于管理网站、应用程序或系统后台运营的软件系统。它通常由一系列功能模块组成，为管理员提供了管理、监控和控制网站或应用程序的各个方面的工具和界面。以下…
阅读更多...
Nginx实现平滑升级

Nginx实现平滑升级

平滑升级 本篇目标：将现有的 nginx 1.22.0 版本升级为 1.24.0 //查看现有版本 [root12 ~]# nginx -v nginx version: nginx/1.22.01、首先在官网下载软件包，地址：nginx: download 2、把要 1.24.0 拖进 /opt 目录后，解压&#xf…
阅读更多...
抖店是怎么运营做起来的？一文详解抖店的运营逻辑和流程，可收藏

抖店是怎么运营做起来的？一文详解抖店的运营逻辑和流程，可收藏

我是王路飞。 很多人都知道现在的抖音有【商城】，进入之后就是一个个的抖音小店了，也知道抖店的红利。 但是抖店具体是怎么运营并且做起来的，就不太清楚了，因此很多新手明明眼馋抖店的红利，却又无从下手。 今天这篇…
阅读更多...
YOLOv9尝鲜测试五分钟极简配置

YOLOv9尝鲜测试五分钟极简配置

pip安装python包： pip install yolov9pip在https://github.com/WongKinYiu/yolov9/tree/main中下载好权重文件yolov9-c.pt。 运行下面代码： import yolov9model yolov9.load("yolov9-c.pt", device"cpu") # load pretrained or c…
阅读更多...
Spring综合漏洞利用工具

Spring综合漏洞利用工具

Spring综合漏洞利用工具 工具目前支持Spring Cloud Gateway RCE(CVE-2022-22947)、Spring Cloud Function SpEL RCE (CVE-2022-22963)、Spring Framework RCE (CVE-2022-22965) 的检测以及利用，目前仅为第一个版本，后续会添加更多漏洞POC，以及…
阅读更多...
【Flink精讲】Flink性能调优：CPU核数与并行度

【Flink精讲】Flink性能调优：CPU核数与并行度

常见问题 举个例子 提交任务命令： bin/flink run \ -t yarn-per-job \ -d \ -p 5 \ 指定并行度 -Dyarn.application.queuetest \ 指定 yarn 队列 -Djobmanager.memory.process.size2048mb \ JM2~4G 足够 -Dtaskmanager.memory.process.size4096mb \ 单个 TM2~8G 足…
阅读更多...
【机器人学导论笔记】三、操作臂正运动学

【机器人学导论笔记】三、操作臂正运动学

3.1 概述 操作臂正运动学研究操作臂的运动特性，主要涉及与运动有关的几何参数和时间参数。本章中，只研究静止状态下操作臂连杆的位置和姿态。 处理这些复杂的几何参数需要一些步骤：首先需要在操作臂的每个连杆上分别固接一个连杆坐标系&…
阅读更多...
基于ELFBoard开发板的车牌识别系统

基于ELFBoard开发板的车牌识别系统

本项目采用的是ElfBoard ELF1开发板作为项目的核心板，主要实现的功能为通过USB 摄像头对车牌进行识别，如果识别成功则会亮绿灯，并将识别的车牌号上传到手机APP上面，车牌识别的实现是通过百度OCR进行实现，手机APP是用Ja…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023