Prometheus监控学习笔记之Prometheus的架构及持久化

Prometheus监控学习笔记之Prometheus的架构及持久化

0x00 Prometheus是什么

Prometheus是一个开源的系统监控和报警工具，特点是

多维数据模型（时序列数据由metric名和一组key/value组成）在多维度上灵活的查询语言(PromQl)不依赖分布式存储，单主节点工作.通过基于HTTP的pull方式采集时序数据可以通过push gateway进行时序列数据推送(pushing)可以通过服务发现或者静态配置去获取要采集的目标服务器多种可视化图表及仪表盘支持

pull方式

Prometheus采集数据是用的pull也就是拉模型,通过HTTP协议去采集指标，只要应用系统能够提供HTTP接口就可以接入监控系统，相比于私有协议或二进制协议来说开发、简单。

push方式

对于定时任务这种短周期的指标采集，如果采用pull模式，可能造成任务结束了，Prometheus还没有来得及采集，这个时候可以使用加一个中转层，客户端推数据到Push Gateway缓存一下，由Prometheus从push gateway pull指标过来。(​​需要额外搭建Push Gateway，同时需要新增job去从gateway采数据​​)

0x01 组成及架构

Prometheus server主要负责数据采集和存储，提供PromQL查询语言的支持客户端sdk官方提供的客户端类库有go、java、scala、python、ruby，其他还有很多第三方开发的类库，支持nodejs、php、erlang等Push Gateway支持临时性Job主动推送指标的中间网关PromDash使用rails开发的dashboard，用于可视化指标数据exporters支持其他数据源的指标导入到Prometheus，支持数据库、硬件、消息中间件、存储系统、默认配置

docker exec -it a9bd827a1d18 less /etc/prometheus/prometheus.yml

得到

# my global configglobal: scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute. evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute. # scrape_timeout is set to the global default (10s). # Attach these labels to any time series or alerts when communicating with # external systems (federation, remote storage, Alertmanager). external_labels: monitor: 'codelab-monitor'# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.rule_files: # - "first.rules" # - "second.rules"# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:# Here it's Prometheus itself.scrape_configs: # The job name is added as a label `job=` to any timeseries scraped from this config. - job_name: 'prometheus' # metrics_path defaults to '/metrics' # scheme defaults to ' static_configs: - targets: ['localhost:9090']

scrape_interval 这里是指每隔15秒钟去抓取数据(​​这里​​)evaluation_interval指的是计算rule的间隔

0x03 Push Gateway

pushgateway有单独的镜像

docker pull prom/pushgateway

对于喜欢用push模式的应用来说，可以专门搭建一个push gateway，来适配一下。

0x04 storage

prometheus使用了G家的LevelDB来做索引(​​PromSQL重度依赖LevelDB​​)，对于大量的采样数据有自己的存储层，Prometheus为每个时序数据创建一个本地文件，以1024byte大小的chunk来组织。

磁盘文件

Prometheus在storage.local.path指定的路径存储文件，默认为./data。关于chunk编码有三种

type 0

第一代的编码格式，simple delta encoding

type 1

目前默认的编码格式，double-delta encoding

type 2

variable bit-width encoding，facebook的时间序列数据库Beringei采用的编码方式

内存使用

prometheus在内存里保存了最近使用的chunks，具体chunks的最大个数可以通过storage.local.memory-chunks来设定，默认值为1048576，即1048576个chunk，大小为1G。

除了采用的数据，prometheus还需要对数据进行各种运算，因此整体内存开销肯定会比配置的local.memory-chunks大小要来的大，因此官方建议要预留3倍的local.memory-chunks的内存大小。

# As a rule of thumb, you should have at least three times more RAM available than needed by the memory chunks alone

可以通过server的metrics去查看prometheus_local_storage_memory_chunks以及process_resident_memory_byte两个指标值。

prometheus_local_storage_memory_chunks

The current number of chunks in memory, excluding cloned chunks# 目前内存中暴露的chunks的个数

process_resident_memory_byte

Resident memory size in bytes# 驻存在内存的数据大小

prometheus_local_storage_persistence_urgency_score

介于0-1之间，当该值小于等于0.7时，prometheus离开rushed模式。

当大于0.8的时候，进入rushed模式

prometheus_local_storage_rushed_mode

1表示进入了rushed mode，0表示没有。进入了rushed模式的话，prometheus会利用storage.local.series-sync-strategy以及storage.local.checkpoint-interval的配置加速chunks的持久化。

storage参数

docker run -p 9090:9090 \-v /tmp/prometheus-data:/prometheus-data \prom/prometheus \-storage.local.retention 168h0m0s \-storage.local.max-chunks-to-persist 3024288 \-storage.local.memory-chunks=50502740 \-storage.local.num-fingerprint-mutexes=300960

storage.local.memory-chunks

设定prometheus内存中保留的chunks的最大个数，默认为1048576，即为1G大小

storage.local.retention

用来配置采用数据存储的时间，168h0m0s即为24*7小时，即1周

storage.local.series-file-shrink-ratio

用来控制序列文件rewrite的时机，默认是在10%的chunks被移除的时候进行rewrite，如果磁盘空间够大，不想频繁rewrite，可以提升该值，比如0.3，即30%的chunks被移除的时候才触发rewrite。

storage.local.max-chunks-to-persist

该参数控制等待写入磁盘的chunks的最大个数，如果超过这个数，Prometheus会限制采样的速率，直到这个数降到指定阈值的95%。建议这个值设定为storage.local.memory-chunks的50%。Prometheus会尽力加速存储速度，以避免限流这种情况的发送。

storage.local.num-fingerprint-mutexes

当prometheus server端在进行checkpoint操作或者处理开销较大的查询的时候，采集指标的操作会有短暂的停顿，这是因为prometheus给时间序列分配的mutexes可能不够用，可以通过这个指标来增大预分配的mutexes，有时候可以设置到上万个。

storage.local.series-sync-strategy

控制写入数据之后，何时同步到磁盘，有'never', 'always', 'adaptive'. 同步操作可以降低因为操作系统崩溃带来数据丢失，但是会降低写入数据的性能。

默认为adaptive的策略，即不会写完数据就立刻同步磁盘，会利用操作系统的page cache来批量同步。

storage.local.checkpoint-interval

进行checkpoint的时间间隔，即对尚未写入到磁盘的内存chunks执行checkpoint操作。

​​参考​​

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。