普罗米修斯(Prometheus)是一个SoundCloud公司开源的监控系统。当年，由于SoundCloud公司分娩了太多的事业，传统的监控还是无法缓和监控需求成人性生活影片，于是他们在2012年决定入辖下手修复新的监控系统，即普罗米修斯。

普罗米修斯（下称普罗）的作家 Matt T.Proud 在2012年加入SoundCloud公司，他从google的监控系统Borgmon中得到灵感，与另又名工程师Julius Volz互助修复了开源的普罗，其后其他修复东谈主员不息加入到该神态，最终于2015年认真发布。

普罗基于Go言语修复，其架构图如下：

其中：

Prometheus Server: 用数据的辘集和存储，PromQL查询，报警建树。Push gateway: 用于批量，短期的监控数据的陈说总节点。Exporters: 各式陈说数据的exporter，举例陈说机器数据的node_exporter，陈说MondogDB信息的 MongoDB_exporter 等等。Alertmanager: 用于高等奉告照应。1.怎么辘集监控数据？

要辘集方向（主机或事业）的监控数据，领先就要在被辘集方向上装配辘集组件，这种辘集组件被称为Exporter。prometheus.io官网上有好多这种exporter，比如：

Consul exporter ( official ) Memcached exporter ( official ) MySQL server exporter ( official ) Node/system metrics exporter ( official ) HAProxy exporter ( official ) RabbitMQ exporter Grok exporter InfluxDB exporter ( official )

这些exporter能为咱们辘集方向的监控数据，然后传输给普罗米修斯。这时候，exporter会袒露一个http接口，普罗米修斯通过HTTP左券使用Pull的形状周期性拉取相应的数据。

不外，普罗也提供了Push模式来进行数据传输，通过加多 Push Gateway这个中间商完了 ，你不错将数据推送到Push Gateway，普罗再通过Pull的形状从Push Gateway获取数据。

这等于为什么你从架构图里能看到两个 Pull metrics 的原因，一个是辘集器径直被Server拉取数据(pull)；另一个是辘集器主动Push数据到Push Gateway，Server再对Push Gateway主动拉取数据(pull)。

辘集数据的主要进程如下：

Prometheus server 如期从静态建树的主机或事业发现的 targets 拉取数据（zookeeper，consul，DNS SRV Lookup等形状）当新拉取的数据大于建树内存缓存区的时候，Prometheus会将数据耐久化到磁盘，也不错远程耐久化到云霄。Prometheus通过PromQL、API、Console和其他可视化组件如Grafana、Promdash展示数据。Prometheus 不错建树rules，然后定时查询数据，当条目触发的时候，会将告警推送到建树的Alertmanager。Alertmanager收到告警的时候，会笔据建树，团员，去重，降噪，临了发出教化。2.辘集的数据结构与蓄意类型2.1 数据结构

了解普罗米修斯的数据结构关于了解通盘普罗生态特地紧迫。普罗选拔键值对行为其基本的数据结构：

Key是蓄意名字，Value是该蓄意的值，此外Metadata(元信息)也特地紧迫，也可称之为labels(标签信息)。这些标签信息指定了现时这个值属于哪个云区域下的哪台机器，若是莫得labels，数据有可能会被丢失。

2.2 蓄意类型

普罗米修斯的监控蓄意有4种基本类型：

1 . Counter (计数器 ):

计数器是咱们最粗拙的蓄意类型。比如你思统计某个网站的HTTP诞妄总额，这时候就用计数器。

计数器的值只可加多或重置为0，因此脱落适所有较某个时段上某个时刻的发生次数，即蓄意随时刻演变发生的变化。

2.Gauges

Gauges不错用于处理随时刻加多或减少的蓄意，比如内存变化、温度变化。

这可能是最常见的蓄意类型，不外它也有一定污点：若是系统每5秒发送一次蓄意，普罗事业每15秒持取一次数据，那么这工夫可能会丢失一些蓄意，若是你基于这些数据作念汇总分析计较，则为止的准确性会有所下滑。

3.Histogram(直方图 )

直方图是一种更复杂的度量措施类型。它为咱们的蓄意提供了额外信息，举例不雅察值的总和过头数目，常用于追踪事件发生的界限。

比如，为了监控性能蓄意，咱们但愿在有20%的事业器肯求反适时刻特出300毫秒时发送告警。关于波及比例的蓄意就不错磋商使用直方图。

4.Summary(摘要)

摘要更高等一些，是对直方图的彭胀。除了提供不雅察的总和和计数以外，它们还提供滑动窗口上的分位数度量。分位数是将概率密度永别为相配概率范围的方法。

对比直方图：

直方图随时刻汇总值，给出总和和计数函数，使得易于查看给定蓄意的变化趋势。而摘要则给出了滑动窗口上的分位数（即随时刻不休变化）。3.实例办法

跟着漫衍式架构的不休发展和云处理决议的提高，咫尺的架构还是变得越来越复杂了。

漫衍式的事业器复制和分发成了日常架构的必备组件。咱们举一个经典的Web架构，该架构由3个后端Web事业器构成。在该例子中，咱们要监视Web事业器复返的HTTP诞妄的数目。

使用普罗米修斯言语，单个Web事业器单位称为实例（主机实例）。该任务是计较扫数实例的HTTP诞妄数目。

事实上，这甚而不错说是最粗拙的架构了，再复杂少许，实例不仅能是主机实例，还能是服求实例，因此你需要加多一个instance_type的标签标志主机或事业。

再再复杂少许，相似的IP，可能存在于不同云区域下，这属于不同的机器，因此还需要一个cloud标签，最终该数据结构可能会变为：

cpu_usage {job="1"， instance="128.0.0.1"， cloud="0"， instance_type="0"}

4.数据可视化

若是使用过基于InfluxDB的数据库，你可能会闇练InfluxQL。普罗米修斯也内置了我方的SQL查询言语用于查询和检索数据，这个内置的言语等于PromQL。

咱们前边说过，普罗米修斯的数据是用键值对暗示的。PromQL也用交流的语法查询和复返为止集。

PromQL会处理两种向量：

即时向量：暗示现通常刻，某个蓄意的数据向量。

时刻范围向量：暗示已往某时刻范围内，某个蓄意的数据向量。

如针对8核CPU的使用率：

知谈怎么索要数据后，可视化数据就粗拙了。

Grafana是一个大型可视化系统，功能刚劲，不错创建我方的自界说面板，相沿多种数据开头，虽然也相沿普罗米修斯。

通过建树数据源，Grafana会使用相应的SQL拉取并画图图表，能径直看到普罗米修斯的各个蓄意数据图表：

更粗拙的是，Grafana有好多仪容盘模板供你使用，唯有import模板进行粗拙的建树，就能得到以下后果：

5.行使前程

普罗米修斯特地刚劲，不错行使到百行万企。

人妖中国

5.1 DevOps

为了不雅察通盘事业体系是否在平方运行，运维特地需要监控系统。在实例的创建速率和就义速率一样快的容器宇宙中，机动建树各样容器的监控项并飞速装配启动监控口舌常紧迫的。

5.2 金融行业

金融事业巨头Northern Trust于2017年6月弃取普罗米修斯，不是为了进行行使法子的监视，而是为了更好地了解其某些硬件的运作情况。Northern Trust使用普罗米修斯监控其平台上的750多种微事业。

5.3 汽车行业

Life360是一款用于定位、行车安全和家庭成员之间分享信息的迁移行使法子，他们需要给用户提供默契的定位事业，而原有的监控决议齐特地局限，无法监视到扫数组件的责任情状。

因此该公司使用普罗米修斯来监视其MySQL多主群集和一个12节点的Cassandra环，该环可容纳约4TB的数据。普罗米修斯在初步测试中证据考究。

在普罗米修斯的有限部署之后，Life360论说了监控方面的庞杂跳跃，并设思在其数据中心基础架构的其他部分中使用它。

一言以蔽之成人性生活影片，普罗米修斯这么的漫衍式监控系统，在畴昔的宇宙顶用处可能会越来越大，它唐突将会成为监控界限寡头式的存在，但愿咱们能闇练这个用具，并在以后的架构和奉行中使用它处理系统和行使监控的问题。