我们知道zabbix在监控界占有不可撼动的地位，功能强大。但是对容器监控显得力不从心。为解决监控容器的问题，引入了prometheus技术。prometheus号称是下一代监控。接下来的文章打算围绕prometheus做一个系列的介绍，顺便帮自己理清知识点。
一、简介
prometheus是由谷歌研发的一款开源的监控软件，目前已经被云计算本地基金会托管，是继k8s托管的第二个项目。
二、优势
易于管理
轻易获取服务内部状态
高效灵活的查询语句
支持本地和远程存储
采用http协议，默认pull模式拉取数据，也可以通过中间网关push数据
支持自动发现
可扩展
易集成
三、prometheus运行流程
prometheus根据配置定时去拉取各个节点的数据，默认使用的拉取方式是pull，也可以使用pushgateway提供的push方式获取各个监控节点的数据。将获取到的数据存入TSDB，一款时序型数据库。此时prometheus已经获取到了监控数据，可以使用内置的PromQL进行查询。它的报警功能使用Alertmanager提供，Alertmanager是prometheus的告警管理和发送报警的一个组件。prometheus原生的图标功能过于简单，可将prometheus数据接入grafana，由grafana进行统一管理。
四、监控的目的
google指出，监控分为白盒监控和黑盒监控之分。
白盒监控：通过监控内部的运行状态及指标判断可能会发生的问题，从而做出预判或对其进行优化。
黑盒监控：监控系统或服务，在发生异常时做出相应措施。
监控的目的如下：
1、根据历史监控数据，对为了做出预测
2、发生异常时，即使报警，或做出相应措施
3、根据监控报警及时定位问题根源
4、通过可视化图表展示，便于直观获取信息
五、常用概念
prometheus采集到的监控数据均以metric（指标）形式保存在时序数据库中（TSDB）
每一条时间序列由 metric 和 labels 组成，每条时间序列按照时间的先后顺序存储它的样本值。
默认情况下各监控client向外暴露一个HTTP服务，prometheus会通过pull方式获取client的数据，数据格式如下：
1 2 3 4 5 6 | # HELP node_cpu Seconds the cpus spent in each mode.# TYPE node_cpu counternode_cpu{cpu="cpu0",mode="idle"} 362812.7890625# HELP node_load1 1m load average.# TYPE node_load1 gaugenode_load1 3.0703125 |
以#开头的表示注释信息，解释了每一个指标的监控目的和类型
node_cpu表示监控指标的名称
{}内的内容是标签，以键值对的方式记录
数字是这个指标监控的数据
下图横坐标代表的是时间（时间戳的方式记录在TSDB中），纵坐标代表了各种不同的指标名称，坐标系中的黑点代表了各个指标在不同时间下的值。
每一个横线 就是时间序列
每个黑点就是样本（prometheus将样本以时间序列的方式保存在内存中，然后定时保存到硬盘上）
指标（metric）的格式如下：
1 | <metric name>{<label name>=<label value>, ...} |
指标名称反映的是监控了什么。
标签反映的是样本的维度，可以理解成指标的细化。比如：
1 | api_http_requests_total{method="POST", handler="/messages"} |
指标是“api_http_requests_total”，含义是通过api请求的http总数。
标签“method="POST"” "handler="/messages""代表了这些http请求中 POST 请求 并且 handler是/messages的数量
上述指标等同于：
1 | {__name__="api_http_requests_total"，method="POST", handler="/messages"} |
指标有四种类型
1、Counter 只增不减 计数器
2、Gauge 可增可减 仪表盘
3、Histogram 直方图
4、Summary 摘要型
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