一、介绍Prometheus
Prometheus（普罗米修斯）是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合，起始是由SoundCloud公司开发的。随着发展，越来越多公司和组织接受采用Prometheus，社会也十分活跃，他们便将它独立成开源项目，并且有公司来运作。Google SRE的书内也曾提到跟他们BorgMon监控系统相似的实现是Prometheus。现在最常见的Kubernetes容器管理系统中，通常会搭配Prometheus进行监控。
Prometheus基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，这样做的好处是任意组件只要提供HTTP接口就可以接入监控系统，不需要任何SDK或者其他的集成过程。这样做非常适合虚拟化环境比如VM或者Docker 。
Prometheus应该是为数不多的适合Docker、Mesos、Kubernetes环境的监控系统之一。
输出被监控组件信息的HTTP接口被叫做exporter 。目前互联网公司常用的组件大部分都有exporter可以直接使用，比如Varnish、Haproxy、Nginx、MySQL、Linux 系统信息 (包括磁盘、内存、CPU、网络等等)，具体支持的源看：https://github.com/prometheus。
与其他监控系统相比，Prometheus的主要特点是：
- 一个多维数据模型（时间序列由指标名称定义和设置键/值尺寸）。
- 非常高效的存储，平均一个采样数据占~3.5bytes左右，320万的时间序列，每30秒采样，保持60天，消耗磁盘大概228G。
- 一种灵活的查询语言。
- 不依赖分布式存储，单个服务器节点。
- 时间集合通过HTTP上的PULL模型进行。
- 通过中间网关支持推送时间。
- 通过服务发现或静态配置发现目标。
- 多种模式的图形和仪表板支持。
二、Prometheus架构概览
该图说明了普罗米修斯（Prometheus）及其一些生态系统组件的整体架构：
它的服务过程是这样的Prometheus daemon负责定时去目标上抓取metrics(指标) 数据，每个抓取目标需要暴露一个http服务的接口给它定时抓取。
Prometheus
支持通过配置文件、文本文件、zookeeper、Consul、DNS SRV lookup等方式指定抓取目标。支持很多方式的图表可视化，例如十分精美的Grafana，自带的Promdash，以及自身提供的模版引擎等等，还提供HTTP API的查询方式，自定义所需要的输出。
Alertmanager
是独立于Prometheus的一个组件，可以支持Prometheus的查询语句，提供十分灵活的报警方式。
PushGateway
这个组件是支持Client主动推送metrics到PushGateway，而Prometheus只是定时去Gateway上抓取数据。
如果有使用过statsd的用户，则会觉得这十分相似，只是statsd是直接发送给服务器端，而Prometheus主要还是靠进程主动去抓取。
大多数Prometheus组件都是用Go编写的，它们可以轻松地构建和部署为静态二进制文件。访问prometheus.io以获取完整的文档，示例和指南。
三、Prometheus的数据模型
Prometheus从根本上所有的存储都是按时间序列去实现的，相同的metrics(指标名称) 和label(一个或多个标签) 组成一条时间序列，不同的label表示不同的时间序列。为了支持一些查询，有时还会临时产生一些时间序列存储。
metrics name&label指标名称和标签
每条时间序列是由唯一的”指标名称”和一组”标签（key=value）”的形式组成。
指标名称：一般是给监测对像起一名字，例如http_requests_total这样，它有一些命名规则，可以包字母数字_之类的的。通常是以应用名称开头_监测对像_数值类型_单位这样。例如：push_total、userlogin_mysql_duration_seconds、app_memory_usage_bytes。
标签：就是对一条时间序列不同维度的识别了，例如一个http请求用的是POST还是GET，它的endpoint是什么，这时候就要用标签去标记了。最终形成的标识便是这样了：http_requests_total{method=”POST”,endpoint=”/api/tracks”}。
记住，针对http_requests_total这个metrics name无论是增加标签还是删除标签都会形成一条新的时间序列。
查询语句就可以跟据上面标签的组合来查询聚合结果了。
如果以传统数据库的理解来看这条语句，则可以考虑http_requests_total是表名，标签是字段，而timestamp是主键，还有一个float64字段是值了。（Prometheus里面所有值都是按float64存储）。
四、Prometheus四种数据类型
Counter
Counter用于累计值，例如记录请求次数、任务完成数、错误发生次数。一直增加，不会减少。重启进程后，会被重置。
例如：http_response_total{method=”GET”,endpoint=”/api/tracks”} 100，10秒后抓取http_response_total{method=”GET”,endpoint=”/api/tracks”} 100。
Gauge
Gauge常规数值，例如 温度变化、内存使用变化。可变大，可变小。重启进程后，会被重置。
例如： memory_usage_bytes{host=”master-01″} 100 < 抓取值、memory_usage_bytes{host=”master-01″} 30、memory_usage_bytes{host=”master-01″} 50、memory_usage_bytes{host=”master-01″} 80 < 抓取值。
Histogram
Histogram（直方图）可以理解为柱状图的意思，常用于跟踪事件发生的规模，例如：请求耗时、响应大小。它特别之处是可以对记录的内容进行分组，提供count和sum全部值的功能。
例如：{小于10=5次，小于20=1次，小于30=2次}，count=7次，sum=7次的求和值。
Summary
Summary和Histogram十分相似，常用于跟踪事件发生的规模，例如：请求耗时、响应大小。同样提供 count 和 sum 全部值的功能。
例如：count=7次，sum=7次的值求值。
它提供一个quantiles的功能，可以按%比划分跟踪的结果。例如：quantile取值0.95，表示取采样值里面的95%数据。
五、安装运行Prometheus（二进制版）
下面介绍如何使用Prometheus和Grafana对MySQL服务器性能进行监控。
我们用到了以下两个exporter：
- node_exporter – 用于机器系统数据收集
- mysqld_exporter – 用于MySQL服务器数据收集
Grafana是一个开源的功能丰富的数据可视化平台，通常用于时序数据的可视化。它内置了以下数据源的支持：
下面是我们安装时用到的架构图：
下载安装Prometheus（https://prometheus.io/download/）
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$ wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v1.6.2/prometheus-1.6.2.linux-amd64.tar.gz $ tar xvf prometheus-1.6.2.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/ $ ln -sv /usr/local/prometheus-1.6.2.linux-amd64/ /usr/local/prometheus $ cd /usr/local/prometheus |
首先，修改Prometheus配置文件prometheus.yml （替换你要监控的IP地址）：
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global: scrape_interval: 60s evaluation_interval: 60s scrape_configs: - job_name: prometheus static_configs: - targets: ['localhost:9090'] labels: instance: prometheus - job_name: linux static_configs: - targets: ['10.10.0.186:9100'] labels: instance: db1 - job_name: mysql static_configs: - targets: ['10.10.0.186:9104'] labels: instance: db1 |
10.10.0.186是我们数据库主机的IP，端口则是对应的exporter的监听端口。
启动Prometheus
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$ ./prometheus -config.file=prometheus.yml INFO[0000] Starting prometheus (version=1.6.2, branch=master, revision=b38e977fd8cc2a0d13f47e7f0e17b82d1a908a9a) source=main.go:88 INFO[0000] Build context (go=go1.8.1, user=root@c99d9d650cf4, date=20170511-12:59:13) source=main.go:89 INFO[0000] Loading configuration file prometheus.yml source=main.go:251 INFO[0000] Loading series map and head chunks... source=storage.go:421 INFO[0000] 1032 series loaded. source=storage.go:432 INFO[0000] Starting target manager... source=targetmanager.go:61 INFO[0000] Listening on :9090 source=web.go:259 |
Prometheus内置了一个web界面，我们可通过http://monitor_host:9090进行访问：
在Status->Targets页面下，我们可以看到我们配置的两个Target，它们的State为DOWN。
下一步我们需要安装并运行exporter，下载exporters并解压到被监控端服务器：
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$ wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.14.0/node_exporter-0.14.0.linux-amd64.tar.gz $ wget https://github.com/prometheus/mysqld_exporter/releases/download/v0.10.0/mysqld_exporter-0.10.0.linux-amd64.tar.gz |
安装运行node_exporter
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$ tar xvf node_exporter-0.14.0.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/ $ nohup /usr/local/node_exporter-0.14.0.linux-amd64/node_exporter & |
安装运行mysqld_exporter
mysqld_exporter需要连接到MySQL，所以需要MySQL的权限，我们先为它创建用户并赋予所需的权限。
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mysql> GRANT REPLICATION CLIENT,PROCESS ON *.* TO 'mysql_monitor'@'localhost' identified by 'mysql_monitor'; mysql> GRANT SELECT ON *.* TO 'mysql_monitor'@'localhost'; |
创建.my.cnf文件并运行mysqld_exporter：
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$ cat /usr/local/mysqld_exporter-0.10.0.linux-amd64/.my.cnf [client] user=mysql_monitor password=mysql_monitor |
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$ tar xvf mysqld_exporter-0.10.0.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/ $ /usr/local/mysqld_exporter-0.10.0.linux-amd64/mysqld_exporter -config.my-cnf="/usr/local/mysqld_exporter-0.10.0.linux-amd64/.my.cnf" & |
我们再次回到Status->Targets页面，可以看到两个Target的状态已经变成UP了：
接下来就可以看图形了
Prometheus自带的图形并不够强大，于是我们可以使用Grafana作为Prometheus的Dashboard。
六、安装运行Grafana
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$ wget https://s3-us-west-2.amazonaws.com/grafana-releases/release/grafana-4.2.0-1.x86_64.rpm $ sudo yum localinstall grafana-4.2.0-1.x86_64.rpm |
编辑配置文件/etc/grafana/grafana.ini，修改dashboards.json段落下两个参数的值：
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[dashboards.json] enabled = true path = /var/lib/grafana/dashboards |
安装仪表盘（Percona提供）
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$ git clone https://github.com/percona/grafana-dashboards.git $ cp -r grafana-dashboards/dashboards /var/lib/grafana |
运行以下命令为Grafana打个补丁，不然图表不能正常显示：
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$ sed -i 's/expr=\(.\)\.replace(\(.\)\.expr,\(.\)\.scopedVars\(.*\)var \(.\)=\(.\)\.interval/expr=\1.replace(\2.expr,\3.scopedVars\4var \5=\1.replace(\6.interval, \3.scopedVars)/' /usr/share/grafana/public/app/plugins/datasource/prometheus/datasource.js $ sed -i 's/,range_input/.replace(\/"{\/g,"\\"").replace(\/}"\/g,"\\""),range_input/; s/step_input:""/step_input:this.target.step/' /usr/share/grafana/public/app/plugins/datasource/prometheus/query_ctrl.js |
最后我们运行Grafana服务
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$ systemctl daemon-reload $ systemctl start grafana-server $ systemctl status grafana-server |
我们可通过http://monitor_host:3000访问Grafana网页界面（缺省的帐号/密码为admin/admin）：
然后我们到Data Sources页面添加数据源：
系统监控概览
MySQL监控概览
如果只是想监控MySQL或MongoDB，那么请使用PMM（Percona Monitoring and Management）监控工具，在Prometheus+Granafa基础之上添加了慢查询收集等额外功能，更专业的MySQL&MongoDB监控系统。完结。。。
<集中监控多实例>
<参考>
https://github.com/percona/grafana-dashboards
https://www.percona.com/blog/…
