上手 Promethus - 开源监控、报警工具包

名词解释

Promethus 是什么

开源的【系统监控和警报】工具包

专注于：

1）可靠的实时监控

2）收集时间序列数据

3）提供强大的查询语言（PromQL），用于分析这些数据

功能：

1）【监控】各种资源、服务和应用程序的性能指标

2）支持多维数据模型和灵活的查询语言，从而 -> 用户，可以轻松地获取他们关心的信息

Actuator 是什么

监控 SpringBoot 应用程序

在Java生态系统中，Spring Boot 提供了 Actuator 模块，用于【监控和管理】应用程序

举例

1）监控应用程序健康状况：

Actuator 提供了 /actuator/health 端点，用于检查应用程序的健康状态。通过这个端点，你可以了解应用程序是否运行正常、数据库连接是否正常等。

2）查看应用程序信息：

使用 /actuator/info 端点，可以查看应用程序的自定义信息，比如构建版本、作者、描述等。

3）监控应用程序性能：

Actuator 提供了 /actuator/metrics 端点，用于查看应用程序的各种性能指标，比如内存使用情况、线程池状态、垃圾回收等

4）查看运行时环境：

使用 /actuator/env 端点，可以查看应用程序的环境属性，包括配置属性、系统属性等。

5）查看配置信息：

通过 /actuator/configprops 和 /actuator/beans 端点，可以查看应用程序的配置信息和所有注册的 Spring beans。

Promethus 和 Actuator 的关系是什么？

一句话：Actuator 为 Promethus 提供数据

Prometheus 和 Spring Boot Actuator 是两个不同的工具，但它们可以结合使用以提供更全面的监控和管理解决方案。

Spring Boot Actuator 提供了一些默认的监控端点，包括 /actuator/prometheus 端点，该端点可以为 Prometheus 提供可以抓取的指标数据

通过配置 Prometheus，来定期从这个端点获取数据，你可以将 Spring Boot 应用程序的监控数据，整合到 Prometheus 中，从而实现集中的监控和数据分析

这种结合使用的方式使得开发人员和运维团队可以在 Prometheus 中集成 Spring Boot 应用程序的监控数据，并在 Grafana 等可视化工具中创建仪表盘，以更好地了解应用程序的性能和运行状况。

AlertManager 是什么

报警用的

AlertManager 是由Prometheus社区开发的一个组件

用于处理：Prometheus 监控系统 生成的警报。它能够管理和路由警报 ，发送通知以及对警报进行抑制和静音

Grafna是什么

用于【可视化和分析时序数据】的开源平台

它支持多种数据源，包括 Graphite、Prometheus、Elasticsearch、InfluxDB 等

Promethus 基本概念

官网地址

Promethus 工作方式：收集、存储 metrics（指标） ，并将其存储为：time series data（时间序列数据）

收集 metrics（指标）的方式：【抓取(scrape)】目标的 metrics HTTP endpoints

time series: 随时间变化的记录

Metrics : 在理解应用程序，为什么，以某种方式运行、方面，发挥着重要作用

由于 Prometheus 以同样的方式，公开其自身的数据，因此，它还可以，抓取和监控，其自身的健康状况

虽然，单纯收集 Promethus 自身的数据，没什么用，但是，它却是一个很好的，快速上手的例子

prometheus.yml 配置文件如下

复制代码

global:
  scrape_interval:     15s # By default, scrape targets every 15 seconds.

  # 当与外部系统通信时，将这些标签，附加到所有：【time series(时间序列)】或【alert(警报)】上
  # Attach these labels to any time series or alerts when communicating with
  # external systems (federation, remote storage, Alertmanager).
  external_labels:
    monitor: 'codelab-monitor'


# 一个抓取配置，在这里，仅包含一个要抓取的端点，就是 Prometheus 自身
# 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'


	# 覆盖全局的（第二行的那个）scrape_interval
    # Override the global default and scrape targets from this job every 5 seconds.
    scrape_interval: 5s

    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

查看抓取的端点

http://localhost:9090/targets

蓝色，代表成功抓取 Prometheus 自身的数据

Prometheus 自带浏览器

让我们看一下，Promethus 抓到的，它自己的数据

访问下面地址，来使用 Prometheus 自带的浏览器地址：

http://localhost:9090/graph

另外，从 http://localhost:9090/metrics 中，可以看到：Prometheus 所暴露的，自身的指标

prometheus_target_interval_length_seconds（目标，抓取，时间间隔）

Expression browser

expression browser，位于 Prometheus 服务器上的 /graph 中，允许您输入任何表达式，并以表格形式，或随时间变化的图表形式查看其结果

这主要用于【临时查询和调试】

对于图表，请使用 Grafana 或控制台模板

如下：（和上边一致）

配置规则（将抓取的数据，聚合到新的时间序列中）

对，聚合了上千条数据的【时间序列】，进行查询，会导致缓慢

为了提高效率，Prometheus 通过配置 recording rules.，将表达式，提前记录到，新的、持久化的，时间序列中

一个例子：

假设，我对所记录的，每个实例上的，【per-second rate of cpu time (node_cpu_seconds_total) （cpu 使用率）】感兴趣，（但要保留 job, instance, mode 维度），并对其进行测量（5 分钟的时间窗口为维度）

我们可以使用

复制代码

avg by (job, instance, mode) (rate(node_cpu_seconds_total[5m]))

对应 prometheus.rules.yml 文件

复制代码

groups:
- name: cpu-node
  rules:
  - record: job_instance_mode:node_cpu_seconds:avg_rate5m
    expr: avg by (job, instance, mode) (rate(node_cpu_seconds_total[5m]))

同时 prometheus.yml. 中新增

复制代码