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(docker版)
下面介绍如何使用Prometheus和Grafana对本机服务器性能进行监控。
监控本机，只需要一个exporter
node_exporter – 用于机器系统数据收集
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：
注意：本文使用的是ubuntu-16.04.5-server-amd64，只需要一台服务器即可！
安装docker
注意：网上的文章说要安装docker-engine和docker-ce，那都是扯淡的。包压根都找不到！
只需要安装docker.io就可以了！
如果是Centos系统，使用yum install -y docker-io 安装
下载镜像包
启动node-exporter
等待几秒钟，查看端口是否起来了
访问url：
效果如下：
这些都是收集到数据，有了它就可以做数据展示了
新建目录prometheus，编辑配置文件prometheus.yml
内容如下：
注意：修改IP地址，这里的192.168.91.132就是本机地址
启动prometheus
等待几秒钟，查看端口状态
访问url：
效果如下：
访问targets，url如下：
效果如下：
如果状态没有UP起来，等待一会，就会UP了
启动grafana
新建空文件夹grafana-storage，用来存储数据
设置权限
因为grafana用户会在这个目录写入文件，直接设置777，比较简单粗暴！
启动grafana
等待几秒钟，查看端口状态
访问url：
默认会先跳转到登录页面，默认的用户名和密码都是admin
登录之后，它会要求你重置密码。你还可以再输次admin密码！
密码设置完成之后，就会跳转到首页
点击Add data source，由于使用的是镜像方式，所以版本比较新。和网络上的文章展示的图片不一样！
name名字写Prometheus
type 选择Prometheus，因为数据都从它那里获取
url 输入Prometheus的ip+端口
点击下面的Save & Test，如果出现绿色的，说明ok了
回到首页，点击New dashboard
点击 Graph
效果如下：
点击标题下方的编辑
效果如下：
输入cpu，底部会有提示
这里监控 node_load15，表示系统15分钟的负载。点击下面的Add Query
效果如下：
添加总内存
这里会多出一条线
点击右边的，可以删除掉 总内存
点击General，修改标题为中文
图表效果如下：
点击上面的保存按钮
输入名字
效果如下：
点击首页，就会有展示
本文参考链接：
到此这篇关于基于docker 搭建Prometheus+Grafana的过程详解的文章就介绍到这了,更多相关docker 搭建Prometheus+Grafana内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
原文链接：https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9930517.html
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