推薦一個開源的監控系統 Prometheus

轉自：民工哥技術之路

在 2013 年，Pivotal 的 Matt Stine 又提出了雲原生（Cloud Native）的概念，雲原生由微服務架構、DevOps 和以容器爲代表的敏捷基礎架構組成，幫助企業快速、持續、可靠、規模化地交付軟件。

爲了統一雲計算接口和相關標準，2015 年 7 月，隸屬於 Linux 基金會的 雲原生計算基金會（CNCF，Cloud Native Computing Foundation） 應運而生。第一個加入 CNCF 的項目是 Google 的 Kubernetes，而 Prometheus 是第二個加入的（2016 年）。

一、Prometheus 概述

我們在 SoundCloud 的官方博客中可以找到一篇關於他們爲什麼需要新開發一個監控系統的文章 Prometheus: Monitoring at SoundCloud，在這篇文章中，他們介紹到，他們需要的監控系統必須滿足下面四個特性：

簡單來說，就是下面四個特性：

實際上，多維度數據模型和強大的查詢語言這兩個特性，正是時序數據庫所要求的，所以 Prometheus 不僅僅是一個監控系統，同時也是一個時序數據庫。那爲什麼 Prometheus 不直接使用現有的時序數據庫作爲後端存儲呢？這是因爲 SoundCloud 不僅希望他們的監控系統有着時序數據庫的特點，而且還需要部署和維護非常方便。

縱觀比較流行的時序數據庫（參見下面的附錄），他們要麼組件太多，要麼外部依賴繁重，比如：Druid 有 Historical、MiddleManager、Broker、Coordinator、Overlord、Router 一堆的組件，而且還依賴於 ZooKeeper、Deep storage（HDFS 或 S3 等），Metadata store（PostgreSQL 或 MySQL），部署和維護起來成本非常高。而 Prometheus 採用去中心化架構，可以獨立部署，不依賴於外部的分佈式存儲，你可以在幾分鐘的時間裏就可以搭建出一套監控系統。

此外，Prometheus 數據採集方式也非常靈活。要採集目標的監控數據，首先需要在目標處安裝數據採集組件，這被稱之爲 Exporter，它會在目標處收集監控數據，並暴露出一個 HTTP 接口供 Prometheus 查詢，Prometheus 通過 Pull 的方式來採集數據，這和傳統的 Push 模式不同。

不過 Prometheus 也提供了一種方式來支持 Push 模式，你可以將你的數據推送到 Push Gateway，Prometheus 通過 Pull 的方式從 Push Gateway 獲取數據。目前的 Exporter 已經可以採集絕大多數的第三方數據，比如 Docker、HAProxy、StatsD、JMX 等等，官網有一份 Exporter 的列表。

除了這四大特性，隨着 Prometheus 的不斷髮展，開始支持越來越多的高級特性，比如：服務發現，更豐富的圖表展示，使用外部存儲，強大的告警規則和多樣的通知方式。下圖是 Prometheus 的整體架構圖:

從上圖可以看出，Prometheus 生態系統包含了幾個關鍵的組件：Prometheus server、Pushgateway、Alertmanager、Web UI 等，但是大多數組件都不是必需的，其中最核心的組件當然是 Prometheus server，它負責收集和存儲指標數據，支持表達式查詢，和告警的生成。接下來我們就來安裝 Prometheus server。

二、安裝 Prometheus server

Prometheus 可以支持多種安裝方式，包括 Docker、Ansible、Chef、Puppet、Saltstack 等。下面介紹最簡單的兩種方式，一種是直接使用編譯好的可執行文件，開箱即用，另一種是使用 Docker 鏡像。

2.1 開箱即用

首先從 官網的下載頁面 獲取 Prometheus 的最新版本和下載地址，目前最新版本是 2.4.3（2018 年 10 月），執行下面的命令下載並解壓：

$ wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.4.3/prometheus-2.4.3.linux-amd64.tar.gz  
$ tar xvfz prometheus-2.4.3.linux-amd64.tar.gz

然後切換到解壓目錄，檢查 Prometheus 版本：

$ cd prometheus-2.4.3.linux-amd64  
$ ./prometheus --version  
prometheus, version 2.4.3 (branch: HEAD, revision: 167a4b4e73a8eca8df648d2d2043e21bdb9a7449)  
  build user:       root@1e42b46043e9  
  build date:       20181004-08:42:02  
  go version:       go1.11.1

運行 Prometheus server：

$ ./prometheus --config.file=prometheus.yml
2.2 使用 Docker 鏡像

使用 Docker 安裝 Prometheus 更簡單，運行下面的命令即可：

$ sudo docker run -d -p 9090:9090 prom/prometheus

一般情況下，我們還會指定配置文件的位置：

$ sudo docker run -d -p 9090:9090 \  
    -v ~/docker/prometheus/:/etc/prometheus/ \  
    prom/prometheus

我們把配置文件放在本地 ~/docker/prometheus/prometheus.yml，這樣可以方便編輯和查看，通過 -v 參數將本地的配置文件掛載到 /etc/prometheus/ 位置，這是 prometheus 在容器中默認加載的配置文件位置。如果我們不確定默認的配置文件在哪，可以先執行上面的不帶 -v 參數的命令，然後通過 docker inspect 命名看看容器在運行時默認的參數有哪些（下面的 Args 參數）：

$ sudo docker inspect 0c  
[...]  
        "Id": "0c4c2d0eed938395bcecf1e8bb4b6b87091fc4e6385ce5b404b6bb7419010f46",  
        "Created": "2018-10-15T22:27:34.56050369Z",  
        "Path": "/bin/prometheus",  
        "Args": [  
            "--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml",  
            "--storage.tsdb.path=/prometheus",  
            "--web.console.libraries=/usr/share/prometheus/console_libraries",  
            "--web.console.templates=/usr/share/prometheus/consoles"  
        ],  
   
[...]
2.3 配置 Prometheus

正如上面兩節看到的，Prometheus 有一個配置文件，通過參數 --config.file 來指定，配置文件格式爲 YAML。我們可以打開默認的配置文件 prometheus.yml 看下里面的內容：

/etc/prometheus $ cat prometheus.yml   
# my global config  
global:  
  scrape_interval:     15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.  
  evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.  
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).  
   
# Alertmanager configuration  
alerting:  
  alertmanagers:  
  - static_configs:  
    - targets:  
      # - alertmanager:9093  
   
# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.  
rule_files:  
  # - "first_rules.yml"  
  # - "second_rules.yml"  
   
# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:  
# Here it's Prometheus itself.  
scrape_configs:  
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.  
  - job_name: 'prometheus'  
   
    # metrics_path defaults to '/metrics'  
    # scheme defaults to 'http'.  
   
    static_configs:  
    - targets: ['localhost:9090']

Prometheus 默認的配置文件分爲四大塊：

三、學習 PromQL

通過上面的步驟安裝好 Prometheus 之後，我們現在可以開始體驗 Prometheus 了。Prometheus 提供了可視化的 Web UI 方便我們操作，直接訪問 http://localhost:9090/ 即可，它默認會跳轉到 Graph 頁面：

第一次訪問這個頁面可能會不知所措，我們可以先看看其他菜單下的內容，比如：Alerts 展示了定義的所有告警規則，Status 可以查看各種 Prometheus 的狀態信息，有 Runtime & Build Information、Command-Line Flags、Configuration、Rules、Targets、Service Discovery 等等。

實際上 Graph 頁面纔是 Prometheus 最強大的功能，在這裏我們可以使用 Prometheus 提供的一種特殊表達式來查詢監控數據，這個表達式被稱爲 PromQL（Prometheus Query Language）。通過 PromQL 不僅可以在 Graph 頁面查詢數據，而且還可以通過 Prometheus 提供的 HTTP API 來查詢。查詢的監控數據有列表和曲線圖兩種展現形式（對應上圖中 Console 和 Graph 這兩個標籤）。

我們上面說過，Prometheus 自身也暴露了很多的監控指標，也可以在 Graph 頁面查詢，展開 Execute 按鈕旁邊的下拉框，可以看到很多指標名稱，我們隨便選一個，譬如：promhttp_metric_handler_requests_total，這個指標表示 /metrics 頁面的訪問次數，Prometheus 就是通過這個頁面來抓取自身的監控數據的。在 Console 標籤中查詢結果如下：

上面在介紹 Prometheus 的配置文件時，可以看到 scrape_interval 參數是 15s，也就是說 Prometheus 每 15s 訪問一次 /metrics 頁面，所以我們過 15s 刷新下頁面，可以看到指標值會自增。在 Graph 標籤中可以看得更明顯：

3.1 數據模型

要學習 PromQL，首先我們需要了解下 Prometheus 的數據模型，一條 Prometheus 數據由一個指標名稱（metric）和 N 個標籤（label，N >= 0）組成的，比如下面這個例子：

promhttp\_metric\_handler\_requests\_total{code="200",instance="192.168.0.107:9090",job="prometheus"} 106

這條數據的指標名稱爲 promhttp_metric_handler_requests_total，並且包含三個標籤 code、instance 和 job，這條記錄的值爲 106。上面說過，Prometheus 是一個時序數據庫，相同指標相同標籤的數據構成一條時間序列。如果以傳統數據庫的概念來理解時序數據庫，可以把指標名當作表名，標籤是字段，timestamp 是主鍵，還有一個 float64 類型的字段表示值（Prometheus 裏面所有值都是按 float64 存儲）。

這種數據模型和 OpenTSDB 的數據模型是比較類似的，詳細的信息可以參考官網文檔 Data model。

雖然 Prometheus 裏存儲的數據都是 float64 的一個數值，但如果我們按類型來分，可以把 Prometheus 的數據分成四大類：

Counter 用於計數，例如：請求次數、任務完成數、錯誤發生次數，這個值會一直增加，不會減少。Gauge 就是一般的數值，可大可小，例如：溫度變化、內存使用變化。Histogram 是直方圖，或稱爲柱狀圖，常用於跟蹤事件發生的規模，例如：請求耗時、響應大小。

它特別之處是可以對記錄的內容進行分組，提供 count 和 sum 的功能。Summary 和 Histogram 十分相似，也用於跟蹤事件發生的規模，不同之處是，它提供了一個 quantiles 的功能，可以按百分比劃分跟蹤的結果。例如：quantile 取值 0.95，表示取採樣值裏面的 95% 數據。

這四種類型的數據只在指標的提供方作區分，也就是上面說的 Exporter，如果你需要編寫自己的 Exporter 或者在現有系統中暴露供 Prometheus 抓取的指標，你可以使用 Prometheus client libraries，這個時候你就需要考慮不同指標的數據類型了。如果你不用自己實現，而是直接使用一些現成的 Exporter，然後在 Prometheus 裏查查相關的指標數據，那麼可以不用太關注這塊，不過理解 Prometheus 的數據類型，對寫出正確合理的 PromQL 也是有幫助的。

3.2 PromQL 入門

我們從一些例子開始學習 PromQL，最簡單的 PromQL 就是直接輸入指標名稱，比如：

# 表示 Prometheus 能否抓取 target 的指標，用於 target 的健康檢查  
up

這條語句會查出 Prometheus 抓取的所有 target 當前運行情況，譬如下面這樣：

up{instance="192.168.0.107:9090",job="prometheus"}    1  
up{instance="192.168.0.108:9090",job="prometheus"}    1  
up{instance="192.168.0.107:9100",job="server"}    1  
up{instance="192.168.0.108:9104",job="mysql"}    0

也可以指定某個 label 來查詢：

up{job="prometheus"}

這種寫法被稱爲 Instant vector selectors，這裏不僅可以使用 = 號，還可以使用 !=、=~、!~，比如下面這樣：

up{job!="prometheus"}  
up{job=~"server|mysql"}  
up{job=~"192\.168\.0\.107.+"}  
#=~ 是根據正則表達式來匹配，必須符合 RE2 的語法。

和 Instant vector selectors 相應的，還有一種選擇器，叫做 Range vector selectors，它可以查出一段時間內的所有數據：

http_requests_total[5m]

這條語句查出 5 分鐘內所有抓取的 HTTP 請求數，注意它返回的數據類型是 Range vector，沒辦法在 Graph 上顯示成曲線圖，一般情況下，會用在 Counter 類型的指標上，並和 rate() 或 irate() 函數一起使用（注意 rate 和 irate 的區別）。

# 計算的是每秒的平均值，適用於變化很慢的 counter  
# per-second average rate of increase, for slow-moving counters  
rate(http_requests_total[5m])  
   
# 計算的是每秒瞬時增加速率，適用於變化很快的 counter  
# per-second instant rate of increase, for volatile and fast-moving counters  
irate(http_requests_total[5m])

此外，PromQL 還支持 count、sum、min、max、topk 等 聚合操作，還支持 rate、abs、ceil、floor 等一堆的 內置函數，更多的例子，還是上官網學習吧。如果感興趣，我們還可以把 PromQL 和 SQL 做一個對比，會發現 PromQL 語法更簡潔，查詢性能也更高。

3.3 HTTP API

我們不僅僅可以在 Prometheus 的 Graph 頁面查詢 PromQL，Prometheus 還提供了一種 HTTP API 的方式，可以更靈活的將 PromQL 整合到其他系統中使用，譬如下面要介紹的 Grafana，就是通過 Prometheus 的 HTTP API 來查詢指標數據的。實際上，我們在 Prometheus 的 Graph 頁面查詢也是使用了 HTTP API。

我們看下 Prometheus 的 HTTP API 官方文檔，它提供了下面這些接口：

GET /api/v1/query
GET /api/v1/query_range
GET /api/v1/series
GET /api/v1/label/<label_name>/values
GET /api/v1/targets
GET /api/v1/rules
GET /api/v1/alerts
GET /api/v1/targets/metadata
GET /api/v1/alertmanagers
GET /api/v1/status/config
GET /api/v1/status/flags

從 Prometheus v2.1 開始，又新增了幾個用於管理 TSDB 的接口：

POST /api/v1/admin/tsdb/snapshot
POST /api/v1/admin/tsdb/delete_series
POST /api/v1/admin/tsdb/clean_tombstones

四、安裝 Grafana

雖然 Prometheus 提供的 Web UI 也可以很好的查看不同指標的視圖，但是這個功能非常簡單，只適合用來調試。要實現一個強大的監控系統，還需要一個能定製展示不同指標的面板，能支持不同類型的展現方式（曲線圖、餅狀圖、熱點圖、TopN 等），這就是儀表盤（Dashboard）功能。

因此 Prometheus 開發了一套儀表盤系統 PromDash，不過很快這套系統就被廢棄了，官方開始推薦使用 Grafana 來對 Prometheus 的指標數據進行可視化，這不僅是因爲 Grafana 的功能非常強大，而且它和 Prometheus 可以完美的無縫融合。

Grafana 是一個用於可視化大型測量數據的開源系統，它的功能非常強大，界面也非常漂亮，使用它可以創建自定義的控制面板，你可以在面板中配置要顯示的數據和顯示方式，它 支持很多不同的數據源，比如：Graphite、InfluxDB、OpenTSDB、Elasticsearch、Prometheus 等，而且它也 支持衆多的插件。

下面我們就體驗下使用 Grafana 來展示 Prometheus 的指標數據。首先我們來安裝 Grafana，我們使用最簡單的 Docker 安裝方式：

$ docker run -d -p 3000:3000 grafana/grafana

運行上面的 docker 命令，Grafana 就安裝好了！你也可以採用其他的安裝方式，參考 官方的安裝文檔。安裝完成之後，我們訪問 http://localhost:3000/ 進入 Grafana 的登陸頁面，輸入默認的用戶名和密碼（admin/admin）即可。

要使用 Grafana，第一步當然是要配置數據源，告訴 Grafana 從哪裏取數據，我們點擊 Add data source 進入數據源的配置頁面：

我們在這裏依次填上：

要注意的是，這裏的 Access 指的是 Grafana 訪問數據源的方式，有 Browser 和 Proxy 兩種方式。Browser 方式表示當用戶訪問 Grafana 面板時，瀏覽器直接通過 URL 訪問數據源的；而 Proxy 方式表示瀏覽器先訪問 Grafana 的某個代理接口（接口地址是 /api/datasources/proxy/），由 Grafana 的服務端來訪問數據源的 URL，如果數據源是部署在內網，用戶通過瀏覽器無法直接訪問時，這種方式非常有用。

配置好數據源，Grafana 會默認提供幾個已經配置好的面板供你使用，如下圖所示，默認提供了三個面板：Prometheus Stats、Prometheus 2.0 Stats 和 Grafana metrics。點擊 Import 就可以導入並使用該面板。

我們導入 Prometheus 2.0 Stats 這個面板，可以看到下面這樣的監控面板。如果你的公司有條件，可以申請個大顯示器掛在牆上，將這個面板投影在大屏上，實時觀察線上系統的狀態，可以說是非常 cool 的。

五、使用 Exporter 收集指標

目前爲止，我們看到的都還只是一些沒有實際用途的指標，如果我們要在我們的生產環境真正使用 Prometheus，往往需要關注各種各樣的指標，譬如服務器的 CPU 負載、內存佔用量、IO 開銷、入網和出網流量等等。

正如上面所說，Prometheus 是使用 Pull 的方式來獲取指標數據的，要讓 Prometheus 從目標處獲得數據，首先必須在目標上安裝指標收集的程序，並暴露出 HTTP 接口供 Prometheus 查詢，這個指標收集程序被稱爲 Exporter，不同的指標需要不同的 Exporter 來收集，目前已經有大量的 Exporter 可供使用，幾乎囊括了我們常用的各種系統和軟件。

官網列出了一份 常用 Exporter 的清單，各個 Exporter 都遵循一份端口約定，避免端口衝突，即從 9100 開始依次遞增，這裏是 完整的 Exporter 端口列表。另外值得注意的是，有些軟件和系統無需安裝 Exporter，這是因爲他們本身就提供了暴露 Prometheus 格式的指標數據的功能，比如 Kubernetes、Grafana、Etcd、Ceph 等。

這一節就讓我們來收集一些有用的數據。

5.1 收集服務器指標

首先我們來收集服務器的指標，這需要安裝 node_exporter，這個 exporter 用於收集 *NIX 內核的系統，如果你的服務器是 Windows，可以使用 WMI exporter。

和 Prometheus server 一樣，node_exporter 也是開箱即用的：

$ wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.16.0/node_exporter-0.16.0.linux-amd64.tar.gz  
$ tar xvfz node_exporter-0.16.0.linux-amd64.tar.gz  
$ cd node_exporter-0.16.0.linux-amd64  
$ ./node_exporter

node_exporter 啓動之後，我們訪問下 /metrics 接口看看是否能正常獲取服務器指標：

$ curl http://localhost:9100/metrics

如果一切 OK，我們可以修改 Prometheus 的配置文件，將服務器加到 scrape_configs 中：

scrape_configs:  
  - job_name: 'prometheus'  
    static_configs:  
      - targets: ['192.168.0.107:9090']  
  - job_name: 'server'  
    static_configs:  
      - targets: ['192.168.0.107:9100']

修改配置後，需要重啓 Prometheus 服務，或者發送 HUP 信號也可以讓 Prometheus 重新加載配置：

$ killall -HUP prometheus

在 Prometheus Web UI 的 Status -> Targets 中，可以看到新加的服務器：

在 Graph 頁面的指標下拉框可以看到很多名稱以 node 開頭的指標，譬如我們輸入 node_load1觀察服務器負載：

如果想在 Grafana 中查看服務器的指標，可以在 Grafana 的 Dashboards 頁面 搜索 node exporter，有很多的面板模板可以直接使用，譬如：Node Exporter Server Metrics 或者 Node Exporter Full 等。我們打開 Grafana 的 Import dashboard 頁面，輸入面板的 URL（https://grafana.com/dashboards/405）或者 ID（405）即可。

注意事項

一般情況下，node_exporter 都是直接運行在要收集指標的服務器上的，官方不推薦用 Docker 來運行 node_exporter。如果逼不得已一定要運行在 Docker 裏，要特別注意，這是因爲 Docker 的文件系統和網絡都有自己的 namespace，收集的數據並不是宿主機真實的指標。可以使用一些變通的方法，比如運行 Docker 時加上下面這樣的參數：

docker run -d \  
  --net="host" \  
  --pid="host" \  
  -v "/:/host:ro,rslave" \  
  quay.io/prometheus/node-exporter \  
  --path.rootfs /host

關於 node_exporter 的更多信息，可以參考 node_exporter 的文檔 和 Prometheus 的官方指南 Monitoring Linux host metrics with the Node Exporter。

5.2 收集 MySQL 指標

mysqld_exporter 是 Prometheus 官方提供的一個 exporter，我們首先 下載最新版本 並解壓（開箱即用）：

$ wget https://github.com/prometheus/mysqld_exporter/releases/download/v0.11.0/mysqld_exporter-0.11.0.linux-amd64.tar.gz  
$ tar xvfz mysqld_exporter-0.11.0.linux-amd64.tar.gz  
$ cd mysqld_exporter-0.11.0.linux-amd64/

mysqld_exporter 需要連接到 mysqld 才能收集它的指標，可以通過兩種方式來設置 mysqld 數據源。第一種是通過環境變量 DATA_SOURCE_NAME，這被稱爲 DSN（數據源名稱），它必須符合 DSN 的格式，一個典型的 DSN 格式像這樣：user:password@(host:port)/。

$ export DATA_SOURCE_NAME='root:123456@(192.168.0.107:3306)/'  
$ ./mysqld_exporter

另一種方式是通過配置文件，默認的配置文件是 ~/.my.cnf，或者通過 --config.my-cnf 參數指定：

$ ./mysqld_exporter --config.my-cnf=".my.cnf"

配置文件的格式如下：

$ cat .my.cnf  
[client]  
host=localhost  
port=3306  
user=root  
password=123456

如果要把 MySQL 的指標導入 Grafana，可以參考 這些 Dashboard JSON。

注意事項

這裏爲簡單起見，在 mysqld_exporter 中直接使用了 root 連接數據庫，在真實環境中，可以爲 mysqld_exporter 創建一個單獨的用戶，並賦予它受限的權限（PROCESS、REPLICATION CLIENT、SELECT），最好還限制它的最大連接數（MAX_USER_CONNECTIONS）。

CREATE USER 'exporter'@'localhost' IDENTIFIED BY 'password' WITH MAX_USER_CONNECTIONS 3;  
GRANT PROCESS, REPLICATION CLIENT, SELECT ON *.* TO 'exporter'@'localhost';
5.3 收集 Nginx 指標

官方提供了兩種收集 Nginx 指標的方式。

不過，在 nginx-module-vts 最新的版本中增加了一個新接口：/status/format/prometheus，這個接口可以直接返回 Prometheus 的格式，從這點這也能看出 Prometheus 的影響力，估計 Nginx VTS exporter 很快就要退役了（TODO：待驗證）。

除此之外，還有很多其他的方式來收集 Nginx 的指標，比如：nginx_exporter 通過抓取 Nginx 自帶的統計頁面 /nginx_status 可以獲取一些比較簡單的指標（需要開啓 ngx_http_stub_status_module 模塊）；nginx_request_exporter 通過 syslog 協議 收集並分析 Nginx 的 access log 來統計 HTTP 請求相關的一些指標；nginx-prometheus-shiny-exporter 和 nginx_request_exporter 類似，也是使用 syslog 協議來收集 access log，不過它是使用 Crystal 語言 寫的。還有 vovolie/lua-nginx-prometheus 基於 Openresty、Prometheus、Consul、Grafana 實現了針對域名和 Endpoint 級別的流量統計。

有需要或感興趣的同學可以對照說明文檔自己安裝體驗下，這裏就不一一嘗試了。

5.4 收集 JMX 指標

最後讓我們來看下如何收集 Java 應用的指標，Java 應用的指標一般是通過 JMX（Java Management Extensions） 來獲取的，顧名思義，JMX 是管理 Java 的一種擴展，它可以方便的管理和監控正在運行的 Java 程序。

JMX Exporter 用於收集 JMX 指標，很多使用 Java 的系統，都可以使用它來收集指標，比如：Kafaka、Cassandra 等。首先我們下載 JMX Exporter：

$ wget https://repo1.maven.org/maven2/io/prometheus/jmx/jmx_prometheus_javaagent/0.3.1/jmx_prometheus_javaagent-0.3.1.jar

JMX Exporter 是一個 Java Agent 程序，在運行 Java 程序時通過 -javaagent 參數來加載：

$ java -javaagent:jmx_prometheus_javaagent-0.3.1.jar=9404:config.yml -jar spring-boot-sample-1.0-SNAPSHOT.jar

其中，9404 是 JMX Exporter 暴露指標的端口，config.yml 是 JMX Exporter 的配置文件，它的內容可以 參考 JMX Exporter 的配置說明 。然後檢查下指標數據是否正確獲取：

$ curl http://localhost:9404/metrics

六、告警和通知

至此，我們能收集大量的指標數據，也能通過強大而美觀的面板展示出來。不過作爲一個監控系統，最重要的功能，還是應該能及時發現系統問題，並及時通知給系統負責人，這就是 Alerting（告警）。

Prometheus 的告警功能被分成兩部分：一個是告警規則的配置和檢測，並將告警發送給 Alertmanager，另一個是 Alertmanager，它負責管理這些告警，去除重複數據，分組，並路由到對應的接收方式，發出報警。常見的接收方式有：Email、PagerDuty、HipChat、Slack、OpsGenie、WebHook 等。

6.1 配置告警規則

我們在上面介紹 Prometheus 的配置文件時瞭解到，它的默認配置文件 prometheus.yml 有四大塊：global、alerting、rule_files、scrape_config，其中 rule_files 塊就是告警規則的配置項，alerting 塊用於配置 Alertmanager，這個我們下一節再看。現在，先讓我們在 rule_files 塊中添加一個告警規則文件：

rule_files:  
  - "alert.rules"

然後參考 官方文檔，創建一個告警規則文件 alert.rules：

groups:  
- name: example  
  rules:  
   
  # Alert for any instance that is unreachable for >5 minutes.  
  - alert: InstanceDown  
    expr: up == 0  
    for: 5m  
    labels:  
      severity: page  
    annotations:  
      summary: "Instance {{ $labels.instance }} down"  
      description: "{{ $labels.instance }} of job {{ $labels.job }} has been down for more than 5 minutes."  
   
  # Alert for any instance that has a median request latency >1s.  
  - alert: APIHighRequestLatency  
    expr: api_http_request_latencies_second{quantile="0.5"} > 1  
    for: 10m  
    annotations:  
      summary: "High request latency on {{ $labels.instance }}"  
      description: "{{ $labels.instance }} has a median request latency above 1s (current value: {{ $value }}s)"

這個規則文件裏，包含了兩條告警規則：InstanceDown 和 APIHighRequestLatency。顧名思義，InstanceDown 表示當實例宕機時（up === 0）觸發告警，APIHighRequestLatency 表示有一半的 API 請求延遲大於 1s 時（api_http_request_latencies_second{quantile="0.5"} > 1）觸發告警。

配置好後，需要重啓下 Prometheus server，然後訪問 http://localhost:9090/rules 可以看到剛剛配置的規則：

訪問 http://localhost:9090/alerts 可以看到根據配置的規則生成的告警：

這裏我們將一個實例停掉，可以看到有一條 alert 的狀態是 PENDING，這表示已經觸發了告警規則，但還沒有達到告警條件。這是因爲這裏配置的 for 參數是 5m，也就是 5 分鐘後纔會觸發告警，我們等 5 分鐘，可以看到這條 alert 的狀態變成了 FIRING。

6.2 使用 Alertmanager 發送告警通知

雖然 Prometheus 的 /alerts 頁面可以看到所有的告警，但是還差最後一步：觸發告警時自動發送通知。這是由 Alertmanager 來完成的，我們首先 下載並安裝 Alertmanager，和其他 Prometheus 的組件一樣，Alertmanager 也是開箱即用的：

$ wget https://github.com/prometheus/alertmanager/releases/download/v0.15.2/alertmanager-0.15.2.linux-amd64.tar.gz  
$ tar xvfz alertmanager-0.15.2.linux-amd64.tar.gz  
$ cd alertmanager-0.15.2.linux-amd64  
$ ./alertmanager

Alertmanager 啓動後默認可以通過 http://localhost:9093/ 來訪問，但是現在還看不到告警，因爲我們還沒有把 Alertmanager 配置到 Prometheus 中，我們回到 Prometheus 的配置文件 prometheus.yml，添加下面幾行：

alerting:  
  alertmanagers:  
  - scheme: http  
    static_configs:  
    - targets:  
      - "192.168.0.107:9093"

這個配置告訴 Prometheus，當發生告警時，將告警信息發送到 Alertmanager，Alertmanager 的地址爲 http://192.168.0.107:9093。也可以使用命名行的方式指定 Alertmanager：

$ ./prometheus -alertmanager.url=http://192.168.0.107:9093

這個時候再訪問 Alertmanager，可以看到 Alertmanager 已經接收到告警了：

下面的問題就是如何讓 Alertmanager 將告警信息發送給我們了，我們打開默認的配置文件 alertmanager.ym：

global:  
  resolve_timeout: 5m  
   
route:  
  group_by: ['alertname']  
  group_wait: 10s  
  group_interval: 10s  
  repeat_interval: 1h  
  receiver: 'web.hook'  
receivers:  
- name: 'web.hook'  
  webhook_configs:  
  - url: 'http://127.0.0.1:5001/'  
inhibit_rules:  
  - source_match:  
      severity: 'critical'  
    target_match:  
      severity: 'warning'  
    equal: ['alertname', 'dev', 'instance']

其中 global 塊表示一些全局配置；route 塊表示通知路由，可以根據不同的標籤將告警通知發送給不同的 receiver，這裏沒有配置 routes 項，表示所有的告警都發送給下面定義的 web.hook 這個 receiver；如果要配置多個路由，可以參考 這個例子：

routes:  
- receiver: 'database-pager'  
  group_wait: 10s  
  match_re:  
    service: mysql|cassandra  
   
- receiver: 'frontend-pager'  
  group_by: [product, environment]  
  match:  
    team: frontend

緊接着，receivers 塊表示告警通知的接收方式，每個 receiver 包含一個 name 和一個 xxx_configs，不同的配置代表了不同的接收方式，Alertmanager 內置了下面這些接收方式：

email_config
hipchat_config
pagerduty_config
pushover_config
slack_config
opsgenie_config
victorops_config
wechat_configs
webhook_config

雖然接收方式很豐富，但是在國內，其中大多數接收方式都很少使用。最常用到的，莫屬 email_config 和 webhook_config，另外 wechat_configs 可以支持使用微信來告警，也是相當符合國情的了。

其實告警的通知方式是很難做到面面俱到的，因爲消息軟件各種各樣，每個國家還可能不同，不可能完全覆蓋到，所以 Alertmanager 已經決定不再添加新的 receiver 了，而是推薦使用 webhook 來集成自定義的接收方式。可以參考 這些集成的例子，譬如 將釘釘接入 Prometheus AlertManager WebHook。

七、學習更多

到這裏，我們已經學習了 Prometheus 的大多數功能，結合 Prometheus + Grafana + Alertmanager 完全可以搭建一套非常完整的監控系統。不過在真正使用時，我們會發現更多的問題。

7.1 服務發現

由於 Prometheus 是通過 Pull 的方式主動獲取監控數據，所以需要手工指定監控節點的列表，當監控的節點增多之後，每次增加節點都需要更改配置文件，非常麻煩，這個時候就需要通過服務發現（service discovery，SD）機制去解決。

Prometheus 支持多種服務發現機制，可以自動獲取要收集的 targets，可以參考 這裏，包含的服務發現機制包括：azure、consul、dns、ec2、openstack、file、gce、kubernetes、marathon、triton、zookeeper（nerve、serverset），配置方法可以參考手冊的 Configuration 頁面。可以說 SD 機制是非常豐富的，但目前由於開發資源有限，已經不再開發新的 SD 機制，只對基於文件的 SD 機制進行維護。

關於服務發現網上有很多教程，譬如 Prometheus 官方博客中這篇文章 Advanced Service Discovery in Prometheus 0.14.0 對此有一個比較系統的介紹，全面的講解了 relabeling 配置，以及如何使用 DNS-SRV、Consul 和文件來做服務發現。

另外，官網還提供了 一個基於文件的服務發現的入門例子，Julius Volz 寫的 Prometheus workshop 入門教程中也 使用了 DNS-SRV 來當服務發現。

7.2 告警配置管理

無論是 Prometheus 的配置還是 Alertmanager 的配置，都沒有提供 API 供我們動態的修改。一個很常見的場景是，我們需要基於 Prometheus 做一套可自定義規則的告警系統，用戶可根據自己的需要在頁面上創建修改或刪除告警規則，或者是修改告警通知方式和聯繫人，正如在 Prometheus Google Groups 裏的 這個用戶的問題：How to dynamically add alerts rules in rules.conf and prometheus yml file via API or something？

不過遺憾的是，Simon Pasquier 在下面說到，目前並沒有這樣的 API，而且以後也沒有這樣的計劃來開發這樣的 API，因爲這樣的功能更應該交給譬如 Puppet、Chef、Ansible、Salt 這樣的配置管理系統。

7.3 使用 Pushgateway

Pushgateway 主要用於收集一些短期的 jobs，由於這類 jobs 存在時間較短，可能在 Prometheus 來 Pull 之前就消失了。官方對 什麼時候該使用 Pushgateway 有一個很好的說明。

總結

最近兩年 Prometheus 的發展非常迅速，社區也非常活躍，國內研究 Prometheus 的人也越來越多。隨着微服務，DevOps，雲計算，雲原生等概念的普及，越來越多的企業開始使用 Docker 和 Kubernetes 來構建自己的系統和應用，像 Nagios 和 Cacti 這樣的老牌監控系統會變得越來越不適用，相信 Prometheus 最終會發展成一個最適合雲環境的監控系統。

來源：aneasystone.com/archives/2018/11/prometheus-in-action.html

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來源：https://mp.weixin.qq.com/s/HmCajvIhVbB6y0Ogm2Bwpg

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