Prometheus 有多种部署模式，适用于不同的场景和需求。以下是几种常见的部署模式：
1. 单节点部署
这是最简单的部署模式，适用于小型环境或测试环境。
特点：
- 单个 Prometheus 实例负责所有的数据采集、存储和查询。
- 配置简单，易于维护。
- 不具备高可用性和扩展性。
适用场景：
- 小型项目或测试环境。
- 对高可用性要求不高的场景。
部署步骤：
- 下载并解压 Prometheus。
- 配置
prometheus.yml。 - 启动 Prometheus。
bash
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./prometheus --config.file=prometheus.yml
2. 高可用部署（HA）
为了提高系统的可用性和容错能力，可以使用高可用部署模式。
特点：
- 多个 Prometheus 实例同时运行，采集相同的数据。
- 通过负载均衡器分发查询请求。
- 具备高可用性，单个实例故障不会影响整体服务。
适用场景：
- 对高可用性要求较高的生产环境。
- 需要确保监控系统持续可用的场景。
部署步骤：
- 部署多个 Prometheus 实例，配置相同的
prometheus.yml。 - 使用负载均衡器（如 Nginx、HAProxy）分发查询请求。
- 配置 Alertmanager 处理告警。
yaml
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# prometheus.yml 示例
global:
scrape_interval: 15s
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
3. 联邦部署（Federation）
联邦部署模式适用于大规模分布式系统，通过分层采集和汇总数据。
特点：
- 多个 Prometheus 实例分别采集不同区域或服务的数据。
- 一个中心 Prometheus 实例从其他实例中采集汇总数据。
- 适用于大规模、分布式环境。
适用场景：
- 大规模分布式系统。
- 需要分区域或分服务采集数据的场景。
部署步骤：
- 部署多个 Prometheus 实例，分别采集不同区域或服务的数据。
- 配置中心 Prometheus 实例，从其他实例中采集汇总数据。
yaml
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# 中心 Prometheus 配置示例
scrape_configs:
- job_name: 'federate'
scrape_interval: 15s
honor_labels: true
metrics_path: '/federate'
params:
'match[]':
- '{job="prometheus"}'
- '{__name__=~"job:.*"}'
static_configs:
- targets:
- 'source-prometheus-1:9090'
- 'source-prometheus-2:9090'
4. 分片部署（Sharding）
分片部署模式通过将数据采集任务分散到多个 Prometheus 实例，适用于超大规模环境。
特点：
- 多个 Prometheus 实例分别负责不同的数据采集任务。
- 通过分片策略（如哈希分片）分配采集任务。
- 适用于超大规模、高并发的环境。
适用场景：
- 超大规模系统，单个 Prometheus 实例无法处理所有数据。
- 需要高并发采集和存储的场景。
部署步骤：
- 部署多个 Prometheus 实例，配置不同的
prometheus.yml。 - 使用分片策略（如哈希分片）分配采集任务。
- 配置中心 Prometheus 实例或查询层（如 Thanos）汇总数据。
yaml
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# 分片 Prometheus 配置示例
global:
scrape_interval: 15s
scrape_configs:
- job_name: 'sharded_job'
static_configs:
- targets: ['target1:9100', 'target2:9100']
relabel_configs:
- source_labels: [__address__]
modulus: 2
target_label: __tmp_hash
action: hashmod
- source_labels: [__tmp_hash]
regex: '0'
action: keep
5. 使用 Thanos 或 Cortex 的分布式部署
Thanos 和 Cortex 是 Prometheus 的扩展项目，提供了分布式存储和查询能力。
特点：
- 提供全局视图和长期存储能力。
- 支持高可用性和水平扩展。
- 适用于大规模、长期存储和查询的场景。
适用场景：
- 需要长期存储监控数据的场景。
- 需要全局视图和高可用性的场景。
部署步骤：
- 部署多个 Prometheus 实例，配置相同的
prometheus.yml。 - 部署 Thanos 或 Cortex 组件（如 Sidecar、Store Gateway、Querier 等）。
- 配置 Thanos 或 Cortex 的全局视图和长期存储。
yaml
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# Thanos Sidecar 配置示例
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: prometheus
spec:
replicas: 1
template:
spec:
containers:
- name: prometheus
image: prom/prometheus:latest
args:
- "--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml"
- "--storage.tsdb.path=/prometheus"
- "--web.enable-lifecycle"
- name: thanos-sidecar
image: thanosio/thanos:latest
args:
- "sidecar"
- "--prometheus.url=http://localhost:9090"
- "--tsdb.path=/prometheus"
6. 使用 Operator 部署
Prometheus Operator 是 Kubernetes 上的一个扩展，简化了 Prometheus 的部署和管理。
特点：
- 自动化部署和管理 Prometheus 实例。
- 提供自定义资源定义（CRD）来配置 Prometheus。
- 适用于 Kubernetes 环境。
适用场景：
- Kubernetes 环境。
- 需要自动化部署和管理的场景。
部署步骤：
- 安装 Prometheus Operator。
- 使用自定义资源定义（CRD）配置 Prometheus 实例。
bash
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# 安装 Prometheus Operator
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/prometheus-operator/prometheus-operator/main/bundle.yaml
# 创建 Prometheus 实例
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: Prometheus
metadata:
name: prometheus
spec:
serviceAccountName: prometheus
serviceMonitorSelector:
matchLabels:
team: frontend
resources:
requests:
memory: 400Mi
总结
不同的部署模式适用于不同的场景和需求。单节点部署适合小型环境，高可用部署适合生产环境，联邦部署和分片部署适合大规模分布式系统，而使用 Thanos 或 Cortex 的分布式部署适合需要长期存储和全局视图的场景。在 Kubernetes 环境中，使用 Prometheus Operator 可以简化部署和管理。
