Exporter是什么
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广义上讲所有可以向Prometheus提供监控样本数据的程序都可以被称为一个Exporter。而Exporter的一个实例称为target，如下所示，Prometheus通过轮询的方式定期从这些target中获取样本数据:
从Exporter的来源上来讲，主要分为两类：
社区提供的
Prometheus社区提供了丰富的Exporter实现，涵盖了从基础设施，中间件以及网络等各个方面的监控功能。这些Exporter可以实现大部分通用的监控需求。下表列举一些社区中常用的Exporter：
范围
常用Exporter
数据库
MySQL Exporter, Redis Exporter, MongoDB Exporter, MSSQL Exporter等
硬件
Apcupsd Exporter，IoT Edison Exporter， IPMI Exporter, Node Exporter等
消息队列
Beanstalkd Exporter, Kafka Exporter, NSQ Exporter, RabbitMQ Exporter等
存储
Ceph Exporter, Gluster Exporter, HDFS Exporter, ScaleIO Exporter等
HTTP服务
Apache Exporter, HAProxy Exporter, Nginx Exporter等
API服务
AWS ECS Exporter， Docker Cloud Exporter, Docker Hub Exporter, GitHub Exporter等
日志
Fluentd Exporter, Grok Exporter等
监控系统
Collectd Exporter, Graphite Exporter, InfluxDB Exporter, Nagios Exporter, SNMP Exporter等
其它
Blockbox Exporter, JIRA Exporter, Jenkins Exporter， Confluence Exporter等
用户自定义的
除了直接使用社区提供的Exporter程序以外，用户还可以基于Prometheus提供的Client Library创建自己的Exporter程序，目前Promthues社区官方提供了对以下编程语言的支持：Go、Java/Scala、Python、Ruby。同时还有第三方实现的如：Bash、C++、Common Lisp、Erlang,、Haskeel、Lua、Node.js、PHP、Rust等。
从Exporter的运行方式上来讲，又可以分为：
独立使用的
以我们已经使用过的Node Exporter为例，由于操作系统本身并不直接支持Prometheus，同时用户也无法通过直接从操作系统层面上提供对Prometheus的支持。因此，用户只能通过独立运行一个程序的方式，通过操作系统提供的相关接口，将系统的运行状态数据转换为可供Prometheus读取的监控数据。 除了Node Exporter以外，比如MySQL Exporter、Redis Exporter等都是通过这种方式实现的。 这些Exporter程序扮演了一个中间代理人的角色。
集成到应用中的
为了能够更好的监控系统的内部运行状态，有些开源项目如Kubernetes，ETCD等直接在代码中使用了Prometheus的Client Library，提供了对Prometheus的直接支持。这种方式打破的监控的界限，让应用程序可以直接将内部的运行状态暴露给Prometheus，适合于一些需要更多自定义监控指标需求的项目。
所有的Exporter程序都需要按照Prometheus的规范，返回监控的样本数据。以Node Exporter为例，当访问/metrics地址时会返回以下内容：
这是一种基于文本的格式规范，在Prometheus 2.0之前的版本还支持Protocol buffer规范。相比于Protocol buffer文本具有更好的可读性，以及跨平台性。Prometheus 2.0的版本也已经不再支持Protocol buffer，这里就不对Protocol buffer规范做详细的阐述。
Exporter返回的样本数据，主要由三个部分组成：样本的一般注释信息（HELP），样本的类型注释信息（TYPE）和样本。Prometheus会对Exporter响应的内容逐行解析：
如果当前行以# HELP开始，Prometheus将会按照以下规则对内容进行解析，得到当前的指标名称以及相应的说明信息：
如果当前行以# TYPE开始，Prometheus会按照以下规则对内容进行解析，得到当前的指标名称以及指标类型:
TYPE注释行必须出现在指标的第一个样本之前。如果没有明确的指标类型需要返回为untyped。 除了# 开头的所有行都会被视为是监控样本数据。 每一行样本需要满足以下格式规范:
其中metric_name和label_name必须遵循PromQL的格式规范要求。value是一个float格式的数据，timestamp的类型为int64（从1970-01-01 00:00:00以来的毫秒数），timestamp为可选默认为当前时间。具有相同metric_name的样本必须按照一个组的形式排列，并且每一行必须是唯一的指标名称和标签键值对组合。
需要特别注意的是对于histogram和summary类型的样本。需要按照以下约定返回样本数据：
类型为summary或者histogram的指标x，该指标所有样本的值的总和需要使用一个单独的x_sum指标表示。
类型为summary或者histogram的指标x，该指标所有样本的总数需要使用一个单独的x_count指标表示。
对于类型为summary的指标x，其不同分位数quantile所代表的样本，需要使用单独的x{quantile="y"}表示。
对于类型histogram的指标x为了表示其样本的分布情况，每一个分布需要使用x_bucket{le="y"}表示，其中y为当前分布的上位数。同时必须包含一个样本x_bucket{le="+Inf"}，并且其样本值必须和x_count相同。
对于histogram和summary的样本，必须按照分位数quantile和分布le的值的递增顺序排序。
以下是类型为histogram和summary的样本输出示例：
对于某些Prometheus还没有提供支持的编程语言，用户只需要按照以上规范返回响应的文本数据即可。
在Exporter响应的HTTP头信息中，可以通过Content-Type指定特定的规范版本，例如：
其中version用于指定Text-based的格式版本，当没有指定版本的时候，默认使用最新格式规范的版本。同时HTTP响应头还需要指定压缩格式为gzip。
