普罗米修斯(Prometheus)是一个SoundCloud公司开源的监控和告警系统。当年，由于SoundCloud公司生产了太多的服务，传统的监控已经无法满足监控需求，于是他们在2012决定着手开发新的监控系统，即普罗米修斯。

普罗米修斯（下称普罗）的作者 Matt T.Proud 在2012年加入该公司，他从google的监控系统Borgmon中获得灵感，与另一名工程师Julius Volz合作开发了开源的普罗，后来其他开发人员陆续加入到该项目，最终于2015正式发布。

普罗基于Go语言开发，其架构图如下：

其中：

• Prometheus Server: 用数据的采集和存储，PromQL查询，报警配置。
• Push gateway: 用于批量，短期的监控数据的汇报总节点。
• Exporters: 各种汇报数据的exporter，例如汇报机器数据的node_exporter，汇报MondogDB信息的 MongoDB_exporter 等等。
• Alertmanager: 用于高级通知管理。

1.怎么采集监控数据？

要采集目标（主机或服务）的监控数据，首先就要在被采集目标地方安装采集组件，这种采集组件被称为Exporter。prometheus.io官网上有很多这种exporter：exporter列表，比如：

Consul exporter (official)
Memcached exporter (official)
MySQL server exporter (official)
Node/system metrics exporter (official)
HAProxy exporter (official)
RabbitMQ exporter
Grok exporter
InfluxDB exporter (official)

等等…

这些exporter能为我们采集目标的监控数据，然后传输给普罗米修斯。这时候，exporter会暴露一个http接口，普罗米修斯通过HTTP协议使用Pull的方式周期性拉取相应的数据。

不过，普罗也提供了Push模式来进行数据传输，通过增加Push Gateway这个中间商实现，你可以将数据推送到Push Gateway，普罗再通过Pull的方式从Push Gateway获取数据。

这就是为什么你从架构图里能看到两个 Pull metrics 的原因，一个是采集器直接被Server拉取数据(pull)；另一个是采集器主动Push数据到Push Gateway，Server再对Push Gateway主动拉取数据(pull)。

采集数据的主要流程如下：

1. Prometheus server 定期从静态配置的主机或服务发现的 targets 拉取数据（zookeeper，consul，DNS SRV Lookup等方式）

2. 当新拉取的数据大于配置内存缓存区的时候，Prometheus会将数据持久化到磁盘，也可以远程持久化到云端。

3. Prometheus通过PromQL、API、Console和其他可视化组件如Grafana、Promdash展示数据。

4. Prometheus 可以配置rules，然后定时查询数据，当条件触发的时候，会将告警推送到配置的Alertmanager。

5. Alertmanager收到告警的时候，会根据配置，聚合，去重，降噪，最后发出警告。

2.采集的数据结构与指标类型

2.1 数据结构

了解普罗米修斯的数据结构对于了解整个普罗生态非常重要。普罗采用键值对作为其基本的数据结构：

Key是指标名字，Value是该指标的值，此外Metadata(元信息)也非常重要，也可称之为labels(标签信息)。这些标签信息指定了当前这个值属于哪个云区域下的哪台机器，如果没有labels，数据有可能会被丢失。

2.2 指标类型

普罗米修斯的监控指标有4种基本类型：

1.Counter(计数器):

计数器是我们最简单的指标类型。比如你想统计某个网站的HTTP错误总数，这时候就用计数器。

计数器的值只能增加或重置为0，因此特别适合计算某个时段上某个时间的发生次数，即指标随时间演变发生的变化。

2.Gauges

Gauges可以用于处理随时间增加或减少的指标，比如内存变化、温度变化。

这可能是最常见的指标类型，不过它也有一定缺点：如果系统每5秒发送一次指标，普罗服务每15秒抓取一次数据，那么这期间可能会丢失一些指标，如果你基于这些数据做汇总分析计算，则结果的准确性会有所下滑。

3.Histogram(直方图)

直方图是一种更复杂的度量标准类型。它为我们的指标提供了额外信息，例如观察值的总和及其数量，常用于跟踪事件发生的规模。

比如，为了监控性能指标，我们希望在有20%的服务器请求响应时间超过300毫秒时发送告警。对于涉及比例的指标就可以考虑使用直方图。

4.Summary(摘要)

摘要更高级一些，是对直方图的扩展。除了提供观察的总和和计数之外，它们还提供滑动窗口上的分位数度量。分位数是将概率密度划分为相等概率范围的方法。

对比直方图：

直方图随时间汇总值，给出总和和计数函数，使得易于查看给定指标的变化趋势。

而摘要则给出了滑动窗口上的分位数（即随时间不断变化）。

3.实例概念

随着分布式架构的不断发展和云解决方案的普及，现在的架构已经变得越来越复杂了。

分布式的服务器复制和分发成了日常架构的必备组件。我们举一个经典的Web架构，该架构由3个后端Web服务器组成。在该例子中，我们要监视Web服务器返回的HTTP错误的数量。

使用普罗米修斯语言，单个Web服务器单元称为实例（主机实例）。该任务是计算所有实例的HTTP错误数量。

事实上，这甚至可以说是最简单的架构了，再复杂一点，实例不仅能是主机实例，还能是服务实例，因此你需要增加一个instance_type的标签标记主机或服务。

再再复杂一点，同样的IP，可能存在于不同云区域下，这属于不同的机器，因此还需要一个cloud标签，最终该数据结构可能会变为：

cpu_usage {job=”1″, instance=”128.0.0.1″, cloud=”0″, instance_type=”0″}

4.数据可视化

如果使用过基于InfluxDB的数据库，你可能会熟悉InfluxQL。普罗米修斯也内置了自己的SQL查询语言用于查询和检索数据，这个内置的语言就是PromQL。

我们前面说过，普罗米修斯的数据是用键值对表示的。PromQL也用相同的语法查询和返回结果集。

PromQL会处理两种向量：

即时向量：表示当前时间，某个指标的数据向量。

时间范围向量：表示过去某时间范围内，某个指标的数据向量。

如针对8核CPU的使用率：

知道怎么提取数据后，可视化数据就简单了。

Grafana是一个大型可视化系统，功能强大，可以创建自己的自定义面板，支持多种数据来源，当然也支持普罗米修斯。

通过配置数据源，Grafana会使用相应的SQL拉取并绘制图表，能直接看到普罗米修斯的各个指标数据图表：

更方便的是，Grafana有很多仪表盘模板供你使用，只要import模板进行简单的配置，就能得到以下效果：

5.应用前景

普罗米修斯非常强大，可以应用到各行各业。

5.1 DevOps

为了观察整个服务体系是否在正常运转，运维非常需要监控系统。在实例的创建速度和销毁速度一样快的容器世界中，灵活配置各类容器的监控项并迅速安装启动监控是非常重要的。

5.2 金融行业

金融服务巨头Northern Trust于2017年6月选择普罗米修斯，不是为了进行应用程序的监视，而是为了更好地了解其某些硬件的运作情况。Northern Trust使用普罗米修斯监控其平台上的750多种微服务。

5.3 汽车行业

Life360是一款用于定位、行车安全和家庭成员之间共享信息的移动应用程序，他们需要给用户提供稳定的定位服务，而原有的监控方案都非常局限，无法监视到所有组件的工作状态。

因此该公司使用普罗米修斯来监视其MySQL多主群集和一个12节点的Cassandra环，该环可容纳约4TB的数据。普罗米修斯在初步测试中表现良好。

在普罗米修斯的有限部署之后，Life360报告了监控方面的巨大进步，并设想在其数据中心基础架构的其他部分中使用它。 

总而言之，普罗米修斯这样的分布式监控系统，在未来的世界中用处可能会越来越大，它或许将会成为监控领域寡头式的存在，希望我们能熟悉这个工具，并在以后的架构和实践中使用它解决系统和应用监控的问题。

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