Promethus普罗米修斯介绍及Linux系统下的安装与配置

  发布时间:2021-11-27 11:46:13   作者:佚名   我要评论
这篇文章主要为大家介绍了Promethus普罗米修斯基本功能特点及Linux系统下的安装与配置实现过程,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪

1. 普罗米修斯概述

  • Prometheus(是由go语言(golang)开发)是一套开源的监控&报警&时间序列数 据库的组合。适合监控docker容器。
  • Prometheus是最初在SoundCloud上构建的开源系统监视和警报工具包 。自2012年成立以来,许多公司和组织都采用了Prometheus,该项目拥有非常活跃的开发人员和用户社区。现在,它是一个独立的开源项目,并且独立于任何公司进行维护。为了强调这一点并阐明项目的治理结构,Prometheus 于2016年加入了 Cloud Native Computing Foundation,这是继Kubernetes之后的第二个托管项目。
  • Prometheus是一个时间序列数据库。但是,它不仅仅是一个时间序列数据库。
  • 它涵盖了可以绑定的整个生态系统工具集及其功能。
  • Prometheus主要用于对基础设施的监控。包括服务器,数据库,VPS,几乎所有东西都可以通过Prometheus进行监控。Prometheus希望通过对Prometheus配置中定义的某些端点执行的HTTP调用来检索度量标准。

Prometheus 的优点

  • 非常少的外部依赖,安装使用超简单
  • 已经有非常多的系统集成 例如:docker HAProxy Nginx JMX等等
  • 服务自动化发现
  • 直接集成到代码
  • 设计思想是按照分布式、微服务架构来实现的
  • 可以采用 push gateway 的方式把时间序列数据推送至 Prometheus server 端
  • 可以通过服务发现或者静态配置去获取监控的 targets。
  • 有多种可视化图形界面。
  • 易于伸缩。

Prometheus 的特性

  • 一个多维数据模型,其中包含通过度量标准名称和键/值对标识的时间序列数据
  • PromQL,一种灵活的查询语言 ,可利用此维度
  • 不依赖分布式存储;单服务器节点是自治的
  • 时间序列收集通过HTTP上的拉模型进行
  • 通过中间网关支持推送时间序列通过服务发现或静态配置发现目标
  • 多种图形和仪表板支持模式

2. 时间序列数据

1、什么是序列数据

时间序列数据(TimeSeries Data) : 按照时间顺序记录系统、设备状态变化 的数据被称为时序数据。
应用的场景很多, 如:

  • 无人驾驶车辆运行中要记录的经度,纬度,速度,方向,旁边物体的距 离等等。每时每刻都要将数据记录下来做分析。
  • 某一个地区的各车辆的行驶轨迹数据
  • 传统证券行业实时交易数据
  • 实时运维监控数据等

2 时间序列数据特点

性能好

关系型数据库对于大规模数据的处理性能糟糕。NOSQL可以比较好的处理 大规模数据,让依然比不上时间序列数据库。

存储成本低

高效的压缩算法,节省存储空间,有效降低IO
Prometheus有着非常高效的时间序列数据存储方法,每个采样数据仅仅占 用3.5byte左右空间,上百万条时间序列,30秒间隔,保留60天,大概花了 200多G(来自官方数据)

3. Prometheus原理架构图

下图说明了Prometheus的体系结构及其某些生态系统组件:

  1. prometheus直接或通过中介推送网关从已检测作业中删除指标,以处理短暂的作业。它在本地存储所有报废的样本,并对这些数据运行规则,以汇总和记录现有数据中的新时间序列,或生成警报。Grafana或其他API使用者可以用来可视化收集的数据。
  2. Prometheus可以很好地记录任何纯数字时间序列。它既适用于以机器为中心的监视,也适用于高度动态的面向服务的体系结构的监视。在微服务世界中,它对多维数据收集和查询的支持是一种特别的优势。
  3. Prometheus的设计旨在提高可靠性,使其成为中断期间要使用的系统,以使您能够快速诊断问题。每个Prometheus服务器都是独立的,而不依赖于网络存储或其他远程服务。当基础结构的其他部分损坏时,您可以依靠它,并且无需设置广泛的基础结构即可使用它。
  4. 普罗米修斯重视可靠性。即使在故障情况下,您始终可以查看有关系统的可用统计信息。如果您需要100%的准确性(例如按请求计费),则Prometheus并不是一个好的选择,因为所收集的数据可能不够详细和完整。在这种情况下,最好使用其他系统来收集和分析数据以进行计费,并使用Prometheus进行其余的监视。

4. 部署Prometheus

实验环境:

主机名 IP 服务
node2 192.168.200.154 prometheus
node1 192.168.200.144 node_exporter

1 准备工作

下载最新版的服务端prometheus和客户端node_exporter

服务端:https://prometheus.io/download/#prometheus

客户端:https://prometheus.io/download/#node_exporter

2 下载软件包

[root@node2 ~]# wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.31.1/prometheus-2.31.1.linux-amd64.tar.gz

3 解压缩包

[root@node2 ~]# tar xf prometheus-2.31.1.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/
[root@node2 src]# cd /usr/local/
[root@node2 local]# ls
bin  games    lib    libexec                        redis  share
etc  include  lib64  prometheus-2.31.1.linux-amd64  sbin   src
[root@node2 local]# mv prometheus-2.31.1.linux-amd64/  prometheus

4 运行Prometheus server

[root@node2 local]# cd prometheus/
[root@node2 prometheus]# ./prometheus --config.file=prometheus.yml

5 配置Prometheus

在Prometheus.yml中有配置文件,我们可以对其进行配置,当然第一次安装也可以不用配置;

root@node2 prometheus]# vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml
#全局配置
global:
  scrape_interval: 15s #每隔15秒向目标抓取一次数,默认为一分钟
  evaluation_interval: 15s #每隔15秒执行一次告警规则,默认为一分钟
  # scrape_timeout: 600s  #抓取数据的超时时间,默认为10s
#告警配置
alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets:
          # - alertmanager:9093	 #alertmanager所部署机器的ip和端口
#定义告警规则和阈值的yml文件
rule_files:
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"
#收集数据配置
#以下是Prometheus自身的一个配置.
scrape_configs:
  #这个配置是表示在这个配置内的时间序例,每一条都会自动添加上这个{job_name:"prometheus"}的标签.
  - job_name: "prometheus"
    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.
    static_configs:			
#静态配置
    - targets: ["localhost:9090"]

其配置大致可分为四部分:

global:全局配置,其中scrape_interval表示抓取一次数据的间隔时间,evaluation_interval表示进行告警规则检测的间隔时间;

alerting:告警管理器(Alertmanager)的配置,目前还没有安装Alertmanager;

rule_files:告警规则有哪些;

scrape_configs:抓取监控信息的目标。一个job_name就是一个目标,其targets就是采集信息的IP和端口。这里默认监控了Prometheus自己,可以通过修改这里来修改Prometheus的监控端口。Prometheus的每个exporter都会是一个目标,它们可以上报不同的监控信息,比如机器状态,或者mysql性能等等,不同语言sdk也会是一个目标,它们会上报你自定义的业务监控信息。

6 校验配置文件

[root@node2 prometheus]# ./promtool check config ./prometheus.yml
Checking ./prometheus.yml
  SUCCESS: 0 rule files found

7 配置service启动文件

[root@node2 prometheus]# cat > /usr/lib/systemd/system/prometheus.service <<EOF
[Unit]
Description=The Prometheus Server
After=network.target
[Service]
Restart=on-failure
ExecStart=/usr/local/prometheus/prometheus --config.file=/usr/local/prometheus/prometheus.yml
RestartSec=15s
[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF
[root@node2 prometheus]# systemctl daemon-reload 
[root@node2 prometheus]# systemctl restart prometheus
[root@node2 local]# ss -antl
State  Recv-Q Send-Q Local Address:Port   Peer Address:Port Process 
LISTEN 0      128          0.0.0.0:6379        0.0.0.0:*            
LISTEN 0      128          0.0.0.0:22          0.0.0.0:*            
LISTEN 0      128             [::]:22             [::]:*            
LISTEN 0      128                *:9090              *:* 

8启动参数介绍

##启动
/usr/local/prometheus/prometheus --config.file=/usr/local/prometheus/prometheus.yml &
##启动参数介绍
--config.file      	   #加载prometheus的配置文件
--web.listen-address   #监听prometheus的web地址和端口
--web.enable-lifecycle #热启动参数,可以在不中断服务的情况下重启加载配置文件
--storage.tsdb.retention   #数据持久化的时间                         
--storage.tsdb.path        #数据持久化的保存路径

9访问测试

输入: “ip地址”+":9090" 在浏览器中进行访问,如果出现可视化界面说明成功;

5. node_exporter部署

1 下载软件包

wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.3.0/node_exporter-1.3.0.linux-amd64.tar.gz

2 解压软件包

[root@node1 ~]# ls
anaconda-ks.cfg  node_exporter-1.3.0.linux-amd64.tar.gz
[root@node1 ~]# tar xf node_exporter-1.3.0.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/
[root@node1 ~]# 
[root@node1 ~]# cd /usr/local/
[root@node1 local]# ls
bin  games    lib    libexec                          sbin   src
etc  include  lib64  node_exporter-1.3.0.linux-amd64  share

[root@node1 local]# mv node_exporter-1.3.0.linux-amd64/ node_exporter
[root@node1 local]# 

3 启动参数介绍

注意:相关启动的参数
--web.listen-address     #node_expoetrt暴露的端口
--collector.systemd	     #从systemd中收集
--collector.systemd.unit-whitelist   ##白名单,收集目标
		".+"         		      #从systemd中循环正则匹配单元
		"(docker|sshd|nginx).service"  #白名单,收集目标,收集参数node_systemd_unit_state

4 配置service文件

[root@node1 local]# vi /usr/lib/systemd/system/node_exporter.service
[unit]
Description=The node_exporter Server
After=network.target

[Service]
ExecStart=/usr/local/node_exporter/node_exporter
Restart=on-failure
RestartSec=15s
SyslogIdentifier=node_exporter

[Install]
WantedBy=multi-user.target

[root@node1 local]# systemctl daemon-reload 
[root@node1 local]# systemctl enable node_exporter 
[root@node1 local]# systemctl restart node_exporter
Created symlink /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/node_exporter.service → /usr/lib/systemd/system/node_exporter.service.

[root@node1 local]# ss -antl
State  Recv-Q Send-Q Local Address:Port   Peer Address:Port Process 
LISTEN 0      128          0.0.0.0:22          0.0.0.0:*            
LISTEN 0      128             [::]:22             [::]:*            
LISTEN 0      128                *:9100              *:*            
[root@node1 local]# 

5.在Prometheus主机上修改prometheus.yml配置文件

[root@node2 prometheus]# vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml
......
rule_files:
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"
# 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=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: "prometheus"
    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.
    static_configs:
      - targets: ["192.168.200.144:9100"]    //此处指定客户端ip和端口

6.访问测试是否连接成功

使用Prometheus主机IP地址和端口号 http://192.168.200.154:9100/targets访问

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