Prometheus监控
  • 介绍
  • 全书组织
  • Part I - Prometheus基础
    • 第1章 天降奇兵
      • Prometheus简介
      • 初识Prometheus
        • 安装Prometheus Server
        • 使用Node Exporter采集主机数据
        • 使用PromQL查询监控数据
        • 监控数据可视化
      • 任务和实例
      • Prometheus核心组件
      • 小结
    • 第2章 探索PromQL
      • 理解时间序列
      • Metrics类型
      • 初识PromQL
      • PromQL操作符
      • PromQL聚合操作
      • PromQL内置函数
      • 在HTTP API中使用PromQL
      • 最佳实践:4个黄金指标和USE方法
      • 小结
    • 第3章 Prometheus告警处理
      • Prometheus告警简介
      • 自定义Prometheus告警规则
      • 部署AlertManager
      • Alertmanager配置概述
      • 基于标签的告警处理路由
      • 使用Receiver接收告警信息
        • 集成邮件系统
        • 集成Slack
        • 集成企业微信
        • 集成钉钉:基于Webhook的扩展
      • 告警模板详解
      • 屏蔽告警通知
      • 使用Recoding Rules优化性能
      • 小结
  • Part II - Prometheus进阶
    • 第4章 Exporter详解
      • Exporter是什么
      • 常用Exporter
        • 容器监控:cAdvisor
        • 监控MySQL运行状态:MySQLD Exporter
        • 网络探测:Blackbox Exporter
      • 使用Java自定义Exporter
        • 使用Client Java构建Exporter程序
        • 在应用中内置Prometheus支持
      • 小结
    • 第5章 数据与可视化
      • 使用Console Template
      • Grafana的基本概念
      • Grafana与数据可视化
        • 变化趋势:Graph面板
        • 分布统计:Heatmap面板
        • 当前状态:SingleStat面板
      • 模板化Dashboard
      • 小结
    • 第6章 集群与高可用
      • 本地存储
      • 远程存储
      • 联邦集群
      • Prometheus高可用
      • Alertmanager高可用
      • 小结
    • 第7章 Prometheus服务发现
      • Prometheus与服务发现
      • 基于文件的服务发现
      • 基于Consul的服务发现
      • 服务发现与Relabel
      • 小结
  • Part III - Prometheus实战
    • 第8章 监控Kubernetes
      • 初识Kubernetes
      • 部署Prometheus
      • Kubernetes下的服务发现
      • 监控Kubernetes集群
      • 基于Prometheus的弹性伸缩
      • 小结
    • 第9章 Prometheus Operator
      • 什么是Prometheus Operator
      • 使用Operator管理Prometheus
      • 使用Operator管理监控配置
      • 在Prometheus Operator中使用自定义配置
      • 小结
    • 参考资料
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  • 样本
  • 指标(Metric)

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  1. Part I - Prometheus基础
  2. 第2章 探索PromQL

理解时间序列

在1.2节当中,通过Node Exporter暴露的HTTP服务,Prometheus可以采集到当前主机所有监控指标的样本数据。例如:

# HELP node_cpu Seconds the cpus spent in each mode.
# TYPE node_cpu counter
node_cpu{cpu="cpu0",mode="idle"} 362812.7890625
# HELP node_load1 1m load average.
# TYPE node_load1 gauge
node_load1 3.0703125

其中非#开头的每一行表示当前Node Exporter采集到的一个监控样本:node_cpu和node_load1表明了当前指标的名称、大括号中的标签则反映了当前样本的一些特征和维度、浮点数则是该监控样本的具体值。

样本

Prometheus会将所有采集到的样本数据以时间序列(time-series)的方式保存在内存数据库中,并且定时保存到硬盘上。time-series是按照时间戳和值的序列顺序存放的,我们称之为向量(vector). 每条time-series通过指标名称(metrics name)和一组标签集(labelset)命名。如下所示,可以将time-series理解为一个以时间为Y轴的数字矩阵:

  ^
  │   . . . . . . . . . . . . . . . . .   . .   node_cpu{cpu="cpu0",mode="idle"}
  │     . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   node_cpu{cpu="cpu0",mode="system"}
  │     . . . . . . . . . .   . . . . . . . .   node_load1{}
  │     . . . . . . . . . . . . . . . .   . .  
  v
    <------------------ 时间 ---------------->

在time-series中的每一个点称为一个样本(sample),样本由以下三部分组成:

  • 指标(metric):metric name和描述当前样本特征的labelsets;

  • 时间戳(timestamp):一个精确到毫秒的时间戳;

  • 样本值(value): 一个float64的浮点型数据表示当前样本的值。

<--------------- metric ---------------------><-timestamp -><-value->
http_request_total{status="200", method="GET"}@1434417560938 => 94355
http_request_total{status="200", method="GET"}@1434417561287 => 94334

http_request_total{status="404", method="GET"}@1434417560938 => 38473
http_request_total{status="404", method="GET"}@1434417561287 => 38544

http_request_total{status="200", method="POST"}@1434417560938 => 4748
http_request_total{status="200", method="POST"}@1434417561287 => 4785

指标(Metric)

在形式上,所有的指标(Metric)都通过如下格式标示:

<metric name>{<label name>=<label value>, ...}

指标的名称(metric name)可以反映被监控样本的含义(比如,http_request_total - 表示当前系统接收到的HTTP请求总量)。指标名称只能由ASCII字符、数字、下划线以及冒号组成并必须符合正则表达式[a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*。

标签(label)反映了当前样本的特征维度,通过这些维度Prometheus可以对样本数据进行过滤,聚合等。标签的名称只能由ASCII字符、数字以及下划线组成并满足正则表达式[a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*。

其中以__作为前缀的标签,是系统保留的关键字,只能在系统内部使用。标签的值则可以包含任何Unicode编码的字符。在Prometheus的底层实现中指标名称实际上是以__name__=<metric name>的形式保存在数据库中的,因此以下两种方式均表示的同一条time-series:

api_http_requests_total{method="POST", handler="/messages"}

等同于:

{__name__="api_http_requests_total",method="POST", handler="/messages"}

在Prometheus源码中也可以找到指标(Metric)对应的数据结构,如下所示:

type Metric LabelSet

type LabelSet map[LabelName]LabelValue

type LabelName string

type LabelValue string
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Last updated 5 years ago

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