00：文章简介
介绍prometheus的基本信息。
01：Prometheus简介
Prometheus是CNCF中的“毕业”监控产品。它基于go语言开发，使用的是TSDB时序数据库。
Prometheus以出色的可视化、集成度高、多客户端而出名，尤其是在监控kubernetes容器集群场景中。
Prometheus典型特征：从每个Target中拉取pull数据，所以优势在于：
- 集中控制，有利于将配置集成在Prometheus Server中；
- 目标明确，目标在于收集Target上预先完成聚合的聚合型数据。
Prometheus需要对每个环境的每个指标进行数据获取，并按照用户需要的方式提供给用户。
02：metric简介
我们要监控数据，首先得有数据，数据应该以直接或间接的方式暴露出来，方式如下
- 硬件本身的记录，以log或内存属性的方式存在
- 应用业务的接口，主动暴露软件自身运行状态，比如redis info、status等
- 相关的信息采集工具，方便收集数据，基于系统级别的命令
这些数据在长时间的运行过程中，都是以固定的“属性指标”来描述他们，也就是metric。
对于metric数据指标，我们需要持续性、周期性的方式来采集，通常采集方式有：
- exporters
- 类似于agnet，帮助监控端生成http接口的metric
- instrumentation
- 监控端自带的状态暴露
- pushgateway
- 不稳定的监控端发送数据给它，prometheus从它上面获取稳定的数据
无论哪种方式，server端都是pull模式工作的。
03：时序数据库
对于我们采集到的“监控指标”，不是一次性使用的，我们需要将数据存储起来，并与采集的时间相关联，方便我们知道这些数据是“什么时候发生的”。我们将这种监控场景的数据称为：时间序列数据 TS（Time series data），存储这种数据的数据库，就是时序数据库(TSDB Time series database)。
时序数据库是用来存储时序列(time-series)数据并以时间（点或区间）建立索引的软件。
一般时序数据库都具备下面的特点：
- 数据结构简单，某一度量指标在某一时间点只会有一个值，没有复杂的结构和关系
- 数据量大，可以存储大量的数据指标
04：Prometheus数据特点
-
Prometheus采用独特的指标格式，我们称之为Prometheus格式
-
支持多维度标签，每个独立的标签组合都代表一个独立的时间序列
-
prometheus内部支持多种数据的聚合、切割、切片
-
prometheus支持双精度浮点型数据存储
05：Prometheus架构介绍
工作流程为：
- server定期从jobs中拉取metrics发过来的metrics
- server在本地存储收集到的metrics，并运行定义好的alert.rules，并记录或向alertmanager推送警报
- Alertmanager根据配置文件，对接收到的警报进行去重分组，根据路由配置，向对应主机发出告警
- 集成Grafana或其他API作为图形界面，用于可视化收集的数据
06：Prometheus基本部件
| 组件 | 作用 |
|---|---|
| Prometheus Server | 主服务，接收外部http请求，收集、存储、查询数据 |
| Client Library | 客户端库，为需要监控的服务生成相应的metrics并暴露给Prometheus Server，当Prometheus server 来pull时，直接返回实时状态的metrics |
| Push Gateway | 数据收集，用于短期的jobs，主要用于服务层面 被监控端向push gateway发送metrics，prometheus server从push gateway中收集metrics |
| Exporters | 节点agent，一般用于对设备采集，并以http方式暴露metrics |
| Alertmanager | 报警管理器，从对alerts进行去重，分组，并路由到对应的接收方式，以高效的向用户发送告警信息 |
| Data Visualization | Prometheus Web UI ，Grafana，为Prometheus Server内建支持 |
| Service Discovery | 动态发现待监控的Traget，从而完成监控配置的重要组件，在容器化环境中尤为有用，为Prometheus Server内建支持。 |
| PromQL | 对数据操作的接口，用于自身web-ui展示或给Grafana数据展示提供接口 |
07：Prometheus数据模型
Prometheus仅用于以“键值”形式存储时序式的聚合数据，它并不支持存储文本信息
-
其中的键称为指标metric，它通常意味着cpu速率、内存使用率、分区空闲比例等
-
同一指标可能会适配多个目标或设备，因此它使用“标签”作为元数据，从而为metric添加更多信息描述纬度
-
这些标签还可以作为过滤器进行指标过滤和聚合运算
08：Prometheus指标类型
prometheus使用4种方法来描述监视的指标
- Counter
- 计数器，用于保存单调递增的数据，例如站点访问次数，不能为负值，不能减少，但可以重置为0
- Gauge
- 用于存储有着起伏特征的指标数据，例如内存空闲大小
- Histogram
- 直方图
- Summary
- 摘要
09：Job和Instance
- target
- 一组运行业务并带有向外暴露metric接口，包含了暴露的http url 和端口的采集点，称之为target
- Instance
- 能够接收Prometheus Server数据Scrape操作的每个网络端点（endpoint），即为一个Instance实例
- Job
- 通常具有类似功能的Instance的集合称为一个Job，例如一个MySQL主从复制集群中的所有MySQL进程
如果和zabbix相比较的话，job相当于Host groups，instance相当于hosts，target相当于hostip:agent_type:port
10：PromQL
Prometheus提供了内置的数据查询语言PromQL，支持用户进行实时的数据查询及聚合操作。
PromQL支持两种向量，并内置提供了一组用于数据处理的函数。
- 即时向量
- 最近一次的时间戳上跟踪的数据指标
- 时间范围向量
- 指定时间范围内的所有时间戳上的数据指标
11：Alerts
抓取到异常值后，Prometheus支持通过“告警”机制向用户发送反馈或警示，以触发用户能够及时采取应对措施；
Prometheus Server仅负责生成告警指示，具体的告警行为由另一个独立的应用程序AlertManager负责。
!> 对于生产环境，prometheus server和alertmanager都要做到高可用，否则告警组件坏了，告警就没作用了
- 告警指示由Prometheus server基于用户提供的“告警规则”周期性计算生成；
- alertmanager接收到Prometheus Server发来的告警指示后，基于自定义的告警路由向告警接收人发送信息
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