Prometheus
AI生成声明: 本文档由AI辅助生成，旨在提供Prometheus监控系统的完整指南。
🎯 概述
Prometheus是一个开源的监控和告警系统，最初由SoundCloud开发。它采用拉取（pull）模型收集指标数据，使用时间序列数据库存储，并提供强大的查询语言PromQL。
📚 核心概念
数据模型
- Metric: 指标，表示一个可测量的值
- Label: 标签，用于区分不同的指标实例
- Time Series: 时间序列，指标随时间变化的数据
- Sample: 样本，时间序列在某个时间点的值
指标类型
- Counter: 计数器，只增不减
- Gauge: 仪表盘，可增可减
- Histogram: 直方图，统计分布
- Summary: 摘要，类似直方图但计算分位数
核心组件
- Prometheus Server: 核心服务器，收集和存储指标
- Exporters: 导出器，将第三方系统指标转换为Prometheus格式
- Pushgateway: 推送网关，接收短期任务的指标
- Alertmanager: 告警管理器，处理告警规则
🔧 核心功能
数据收集
- Pull模型: Prometheus主动拉取指标
- Service Discovery: 自动发现监控目标
- Scrape配置: 配置抓取规则
数据存储
- TSDB: 时间序列数据库
- 本地存储: 高效的时间序列存储
- 远程存储: 支持长期存储
查询语言
- PromQL: Prometheus查询语言
- 聚合函数: sum, avg, max, min等
- 时间选择器: 范围查询和即时查询
告警规则
- Alert Rules: 告警规则定义
- Alertmanager: 告警路由和通知
- 告警分组: 减少告警噪音
🚀 实践要点
基本查询
promql
# CPU使用率
100 - (avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)
# 内存使用率
(1 - (node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes)) * 100
# HTTP请求速率
rate(http_requests_total[5m])告警规则
yaml
groups:
- name: example
rules:
- alert: HighCPUUsage
expr: 100 - (avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) > 80
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "CPU使用率过高"服务发现
yaml
scrape_configs:
- job_name: 'kubernetes-pods'
kubernetes_sd_configs:
- role: pod
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape]
action: keep
regex: true📖 学习资源
💡 最佳实践
- 指标命名: 使用清晰的指标命名规范
- 标签使用: 合理使用标签，避免高基数
- 采集频率: 根据需求设置合适的采集间隔
- 告警规则: 设置合理的告警阈值和持续时间
- 数据保留: 配置合适的数据保留策略
最后更新时间: 2025-01-20