文章目录

前言
一、概念
- 1.1 发展
- 1.2 时序数据
- 1.3 Metric
二、Prometheus
- 2.1 架构
- 2.2 配置
- 2.3 查询语言PromQL
- 2.4 Exporter
三、Grafana
- 3.1 数据源
- 3.2 权限
- 3.3 面板可视化
- 3.4 仪表盘
四、实战
- 4.1 监控 Windows/Linux
- 4.2 监控 JVM
- 4.3 监控 MySQL
- 4.4 监控 Springboot API
参考

前言

Prometheus 是用 GO 语言开发的一个开源的系统监控和告警工具包，最初是 2012 年 SoundCloud 发布的，后面被很多大公司组织所使用，于2016年加入了云原生云计算基金会(Cloud Native Computing Foundation，CNCF)，并于2018年毕业，它现在是一个独立的开源项目，并独立于任何公司进行维护。

Prometheus是一个非常优秀的监控工具，准确的说，更是一套监控方案。Prometheus提供了监控数据收集，存储，处理可视化和告警的一套完整的监控解决方案。

官方网站：https://prometheus.io/
github 地址：https://github.com/prometheus/prometheus

Grafana 是一个开源的跨平台的度量分析、可视化工具，支持多种数据源，如Prometheus、Elasticsearch、InfluxDB等。它提供了丰富的可视化图表和面板，可以帮助用户更好地理解和分析监控数据。

文档地址：https://grafana.com/docs/grafana/latest/
github 地址：https://github.com/grafana/grafana

Prometheus 自身携带一个web UI用来显示数据图表，但是有点简陋，而 Grafana 能够支持精美图表的制作并显示，而且自身支持Prometheus, 所以经典的监控方案就是 Prometheus + Grafana。

一、概念

1.1 发展

运维监控的发展历程可以追溯到计算机技术的早期阶段。随着计算机技术的不断发展，运维监控也在不断地演化和改进。

最初的运维监控主要是通过手动检查系统日志和性能指标来进行的，这种方法非常耗时且容易出错。
随着计算机技术的不断发展，出现了一些基于SNMP 协议的监控工具，例如Nagios、Zabbix等等。这些工具可以自动地收集系统日志和性能指标，并对其进行分析和处理，从而帮助用户更好地了解系统的运行状态。
近年来，随着云计算和容器技术的不断发展，运维监控也在不断地演化和改进。例如 Prometheus就是一种基于云原生技术的开源监控系统，它可以帮助用户更好地管理和监控云原生应用程序。

总之，随着计算机技术的不断发展，运维监控也在不断地演化和改进，从最初的手动检查到基于SNMP协议的监控工具，再到现在的自动化运维监控工具，运维监控为用户提供更好的服务和支持。

1.2 时序数据

时序数据，即时间序列数据(Time Series Data)，按时间维度顺序记录且索引的数据。像物联网、车联网、工业互联网等领域各种类型的设备都会产生海量的时序数据，这些数据将占世界数据总量的90%以上。在监控平台，时序数据常常指的是系统的性能指标、日志信息等等带有时间戳的序列数据。

时序数据和传统关系数据的对比，时序数据侧重CRUD中的CR，没有U

1.3 Metric

metric（度量，指标）一个很重要的概念，在运维监控出现的非常高频，是指监控系统中的指标，例如CPU使用率、内存使用率、网络流量等等，在Prometheus 其本质是指存在于数据库的一条记录。

在Prometheus client 中可分为4种类型

Counter：一种累积度量，它表示一个单调递增的计数器，其值只能在重新启动时增加或重置为零。例如，可以使用计数器来表示所服务的请求、已完成的任务或错误的数量。
Gauge：一个可以任意起伏的单个数值。测量器通常用于测量值，比如温度或当前内存使用量，但也用于可能上下波动的“计数”，比如并发请求的数量。
Histogram：直方图，表示一段时间内的数据采样统计结果，通过分桶（bucket）的方式来统计样本的分布。比如统计接口的耗时，多少的请求落在 10ms - 20ms，多少的请求落在 20ms - 30ms 等。
Summary：和Histogram类似，根据样本统计出百分位。例如统计链路耗时，TP99 是多少，TP95 是多少等。

二、Prometheus

2.1 架构

Prometheus Server：利用服务发现机制获取需要监控的 target，通过Pull方式从target处拉取指标数据，根据定义的rule，可以提前对指标数据再次进行计算，触发报警的发送到 alertmanager组件，用于收集和存储时间序列数据。
PushGateway：各个目标主机可上报数据到 PushGateway，然后Prometheus server统一从pushgateway拉取数据。
Exporters：采集已有的第三方服务监控指标并暴露metrics。Prometheus支持多种exporter，通过exporter可以采集metrics数据，然后发送到Prometheus server 端。
Alertmanager：组件根据报警的告警方式发送相应的通知。从Prometheus server端接收到alerts 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，微信，钉钉，slack等。
Grafana：数据可视化组件，监控仪表盘，通过PromQL从Prometheus Server查询数据，进行展示
Prometheus web UI：简单的Web控制台,默认端口9090

2.2 配置

Prometheus 可以通过 --config.file 命令选项来加载配置文件。

当启用–web.enable-lifecycle，可通过URL /-/reload 发送 POST 请求实现不需要重启Prometheus 加载配置文件

配置文档：https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/，下面是4个常用的配置大类

global

配置全局的信息，如监控数据的间隔，业务的超时时间，告警规则执行周期等
- scrape_interval 拉取 targets 的默认时间间隔，默认1m
- scrape_timeout 拉取超时时间，默认10s
- evaluation_interval 执行rules间隔时间，默认1m
rule_files

包含两种规则文件：记录规则和告警规则。
- 记录规则
  
  记录规则允许预先计算经常需要的或计算成本昂贵的表达式，并将其结果保存为一组新的时间序列。查询预先计算的结果通常会比每次需要时执行原始表达式快得多。这对于仪表板特别有用，它们需要在每次刷新时重复查询相同的表达式。
  
  文档：https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/recording_rules/
- 告警规则
  
  根据PromQL来定义警报条件，并向外部服务发送关于触发警报的通知。
  
  文档：https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/alerting_rules/
alerting

配置管理 Alertmanager
scrape_configs

配置拉取数据节点job，文档：https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/#scrape_config
- job_name job名字
- scrape_interval 抓取频率，默认globa.scrape_interval
- scrape_timeout 抓取超时，默认globa.scrape_timeout
- metrics_path 抓取路径, 默认/metric
- static_configs 抓取目标URL地址

2.3 查询语言PromQL

Prometheus 提供了一种名为PromQL（Prometheus Query Language）的函数式查询语言，允许用户实时选择和聚合时间序列数据.文档地址：https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/basics/

过滤查询

通过{} 对结果进行过滤，内部标签值可使用=表示相等，!= 表示不相等，=~表示正则匹配，!~表示正则不匹配
```
http_requests_total{method="GET"}
http_requests_total{environment=~"staging|testing|development",method!="GET"}
http_requests_total{status!~"4.."}
```
范围时间查询

可通过[时间值]进行选择，例如
```
http_requests_total [5m]
```
偏移时间查询

通过offset 可以允许更改查询中单个即时向量和范围向量的时间偏移量。例如过去5分钟http请求总数
```
http_requests_total offset 5m
```
定点时间查询

@ 允许更改查询中单个即时向量和范围向量的计算时间。提供给@修改符的时间是一个unix时间戳，用浮点数表示

例如：返回在2021-01-04T07:40:00+00:00时的值
```
http_requests_total @ 1609746000
```

聚合查询

Prometheus 提供sum,max,min,avg,count,bottomk,topk等聚合命令查询数据

sum(http_requests_total)
sum by (application, group) (http_requests_total)
topk(5, http_requests_total)

函数查询

Prometheus 提供函数参与计算查询数据，文档：https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/functions/
```
rate(http_requests_total[5m])[30m:1m]
```

2.4 Exporter

Prometheus通过 Exporter 来获取数据，可以根据文档中的链接按需下载安装：https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters/

三、Grafana

3.1 数据源

3.2 权限

grafana 提供一套权限系统，能够让用户根据不同的角色拥有不同的权限，如面板的查看，编辑等等

权限分为三种：admin, viewer, editer

可通过邀请用户，并向用户发送链接的操作来添加用户，并且可以通过组来通知查看面板的权限控制

3.3 面板可视化

相关文档：https://grafana.com/docs/grafana/latest/panels-visualizations/

面板查询表达式
面板种类

最常见的就是Graph，更多的种类可以去官网下载导入，注意下版本
面板参数

y轴的参数如果是百分比可以通过如下控制

3.4 仪表盘

上述多个面板整合在一起就是仪表盘了

导入

除了可以自定义面板外，还可以使用其他人制作好的面板 https://grafana.com/grafana/dashboards/，通过菜单中的Import导入
查看
- 查看仪表盘可通过url添加参数&kiosk 隐藏侧边栏和顶部菜单
- 匿名访问
  
  修改配置文件conf/defaults.ini
```
[auth.anonymous]
# 设置为true即可匿名访问，不用登陆就可以直接访问url
enabled = true
```
- 嵌套允许
  
  修改配置文件conf/defaults.ini
```
# 设置为true即可嵌套
allow_embedding = true
```
变量

通过变量可以实现下拉列表选择想要显示的部分：文档：https://grafana.com/docs/grafana/latest/dashboards/variables/

四、实战

4.1 监控 Windows/Linux

windows: 下载Exporter https://github.com/prometheus-community/windows_exporter/releases

linux: 下载 https://github.com/prometheus/node_exporter/releases

下面以windows 为例

windows_exporter.exe --collectors.enabled "[defaults],process,container"
windows_exporter.exe --config.file config.yml

监控项

监控指标	表达式
CPU 使用率	100 - (avg by (instance,region) (irate(windows_cpu_time_total{mode=“idle”}[2m])) * 100)
内存使用率	100-(windows_os_physical_memory_free_bytes/windows_cs_physical_memory_bytes)*100
磁盘总使用率	(sum(windows_logical_disk_size_bytes{volume!~“Harddisk."}) by (instance) - sum(windows_logical_disk_free_bytes{volume!~"Harddisk.”}) by (instance)) / sum(windows_logical_disk_size_bytes{volume!~"Harddisk."}) by (instance) *100
各个磁盘使用率	100- 100 * (windows_logical_disk_free_bytes/windows_logical_disk_size_bytes)
带宽	(sum(irate(windows_net_bytes_total[1m])) > 1)* 8
系统线程	windows_system_threads
系统进程	windows_os_processes

4.2 监控 JVM

下载Exporter：https://github.com/prometheus/jmx_exporter/releases

java -javaagent:jmx_prometheus_javaagent-0.18.0.jar=12345:config.yml -jar vhr-web-0.0.1-SNAPSHOT.jar

rules:
- pattern: ".*"

监控指标	表达式
jvm 堆内存使用	jvm_memory_bytes_used{area=“heap”}
Eden 区使用	jvm_memory_pool_bytes_used{pool=“PS Eden Space”}
Old 区使用	jvm_memory_pool_bytes_used{pool=“PS Old Gen”}
元空间使用	jvm_memory_pool_bytes_used{pool=“Metaspace”}
gc时间	increase(jvm_gc_collection_seconds_sum[$__interval])
gc增长次数	increase(jvm_gc_collection_seconds_count[$__interval])

4.3 监控 MySQL

https://github.com/prometheus/mysqld_exporter/releases

mysqld_exporter.exe --config.my-cnf config.cnf --web.listen-address=localhost:9104

[client]
user=root
password=

监控指标	表达式
连接数	sum(max_over_time(mysql_global_status_threads_connected[$__interval]))
慢查询数	sum(rate(mysql_global_status_slow_queries[$__interval]))
平均运行线程数	sum(avg_over_time(mysql_global_status_threads_running[$__interval]))
当前QPS	rate(mysql_global_status_queries[$__interval])

4.4 监控 Springboot API

有时候在 Springboot 项目中需要统计 API 接口的调用次数和调用时间，可以使用actuator+micrometer ，已经内置两个注解实现两者功能，因为要使用到aop，所以还需导入aop包

文档：https://docs.spring.io/spring-boot/docs/current/reference/html/actuator.html#actuator.enabling

<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
</dependency>

management:
  metrics:
    tags:
      application: ${spring.application.name}
    web:
      server:
        max-uri-tags: 200
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: prometheus

spring:
  application:
    name: prometheus-test-api

@Bean
public TimedAspect timedAspect(MeterRegistry registry) {
	return new TimedAspect(registry);
}

@GetMapping("/test")
@Timed(value = "test_method",description = "测试接口耗时")
@Counted(value = "test_method", description = "测试接口次数")
public String test() {
    //try {
    //    Thread.sleep(1000);
    //} catch (InterruptedException e) {
    //    throw new RuntimeException(e);
    //}
    return "ok";
}