目录
[File Service Discovery（file_sd）](#File Service Discovery（file_sd）)
[HTTP Service Discovery（http_sd）](#HTTP Service Discovery（http_sd）)
开始
为什么需要服务发现机制
我们知道在 Prometheus 配置文件中可以通过 static_configs 来配置静态地址来获取数据，但是在云环境下，特别是容器环境下，抓取的 地址 经常是变动的，也就是说，地址每次变动因此，我们不但需要去修改 prometheus.yml 文件，还需要重启 prometheus 来加载配置，十分麻烦.
因此，就引入了 file_sd 、http_sd 等 服务发现机制.
File Service Discovery（file_sd）
基本概念
file_sd 是基于文件的服务发现机制，来动态更新 prometheus 数据的.
我们只需要把之前在 prometheus.yml 中通过 static_config 配置的方式，都统一写到一个文件中（例如 mysql 集群所有实例写到一个文件，mongo 集群所有实例写道另一个文件...），文件的格式可以以 yml 或 json 格式提供（文件必须包含一个静态配置的列表）.
一般更多的使用的是 json 格式，如下（这个文件就是一个大 json 数组，包含一个个目标对象）：
[
{
"targets": ["10.0.1.1:9100"],
"labels": {
"env": "master",
"job": "mysql"
}
},
{
"targets": ["10.0.0.1:9100", "10.0.0.2:9100"],
"labels": {
"env": "slave",
"job": "mysql"
}
},
...
]- targets：是一个数组，包含了需要监控的目标地址.
- labels：是一个 map，也就是一些键值对，这些键值我们是可以自定义的，但是我们也建议最好至少 有一个 job 标签 和 env 标签 来标识 名称 和 环境.
配置方式
prometheus.yml 配置如下：
scrape_configs:
- job_name: 'file_sd_example'
file_sd_configs:
- files:
- '/root/prometheus/targets/*.json'
refresh_interval: 10s这个示例中，Prometheus 会每 10s 读取 '/root/prometheus/targets/' 目录下的所有以 .json 结尾的文件，获取最新的监控目标.
使用案例
a）prometheus.yml 配置文件如下：
scrape_configs:
- job_name: file_sd_expoter
file_sd_configs:
- files:
- '/sd/*.json'
refresh_interval: 5sPs：由于是在 docker 中部署的 prometheus，因此要注意 files 的目录也是容器内的目录！建议启动容器时，挂载好目录，以便操作.
b）目标 JSON 文件如下：
[
{
"targets": ["env-base:9100"],
"labels": {
"env": "prod",
"job": "node_exporter"
}
},
{
"targets": ["env-base:9104", "env-base:9121"],
"labels": {
"env": "prod",
"job": "mysql_and_redis_exporter"
}
}
]c）启动 prometheus 容器之后，在浏览器中输入 env-base:9090 进入 prometheus 主页，在进入 Targets 目录，如下：
HTTP Service Discovery（http_sd）
基本概念
http_sd 方式允许 Prometheus 通过 HTTP 请求动态获取需要监控的目标列表.
a）工作原理：
- 首先需要配置 HTTP 端点，也就是在 prometheus.yml 文件中，只需要指定一个 HTTP 端点，这个端点一般是我们自己的写的 SpringMVC 程序中的一个 web 接口（GET 请求方式）.
- Prometheus 就会定期向配置的 HTTP 端点发送 GET 请求，获取最新的数据列表.
- HTTP 端点返回的目标列表就是 JSON 格式的数据，里面是一个大 JSON 数组.
b）HTTP 端点返回的数据，例如如下：
[
{
"targets": ["10.0.0.1:9100", "10.0.0.2:9100"],
"labels": {
"env": "prod",
"job": "node_exporter"
}
},
{
"targets": ["10.0.1.1:9100"],
"labels": {
"env": "staging",
"job": "node_exporter"
}
}
]- targets：是一个数组，包含了需要监控的目标地址.
- labels：是一个 map，也就是一些键值对，这些键值我们是可以自定义的，但是我们也建议最好至少 有一个 job 标签 和 env 标签 来标识 名称 和 环境.
Ps：labels 中的 key 和 value，第一个字符一定都不能是 数字！
配置方式
在 prometheus.yml 文件中配置 http_sd 示例如下：
scrape_configs:
- job_name: 'http_sd_example'
http_sd_configs:
- url: 'http://example.com/targets'
refresh_interval: 10s这个示例中，Prometheus 会每 10s 向 http://example.com/targets 发送一次 GET 请求，来获取最新的目标列表.
Ps：
- 上述 url 的格式必须为 http://ip:port
- 这里不能加 cookie 或者 header，如果需要 token 来鉴权，建议直接 querystring 进行传参
使用案例
一般公司在做项目前，都会写一个发布系统，这个发布系统就用来复杂把我们写好的程序发布到 预发、生产 等环境. 那么在这个发布系统上，我们就可以给 Prometheus 提供 HTTP 接口，这个接口就可以从 发布系统 的数据库中拿到所有的 服务器示例套接字（ip:port），组装成 json 指定格式，最后返回.
Note：在公司，一般不会全部放到一个 HTTP 接口中，而是提供很多个 HTTP 接口，例如：
- MySQL 集群所有实例信息对应一个 HTTP 接口
- Kafak 集群所有实例信息对应一个 HTTP 接口.
- 所有跑在 jvm 上的程序（SpringBoot 程序）对应一个 HTTP 接口.
下面我来演示一个简单的例子：
a）SpringBoot 应用如下：
Kotlin
@RestController
class HttpApi {
// {
// "targets": ["env-base:9100"],
// "labels": {
// "env": "prod",
// "job": "node_exporter"
// }
// },
// {
// "targets": ["env-base:9104", "env-base:9121"],
// "labels": {
// "env": "prod",
// "job": "mysql_and_redis_exporter"
// }
@RequestMapping("/targets")
fun targets(): List<PrometheusVo> {
//1. 从数据库中获取对应的 套接字 信息，
//...
//2. 组装 json 数据
val v1 = PrometheusVo(
targets = listOf("env-base:9100"),
labels = Labels(
env = "prod",
job = "node_exporter"
)
)
val v2 = PrometheusVo(
targets = listOf("env-base:9104", "env-base:9121"),
labels = Labels(
env = "prod",
job = "mysql_and_redis_exporter"
)
)
return listOf(v1, v2)
}
}
data class PrometheusVo (
val targets: List<String>,
val labels: Labels
)
//注意，根据 prometheus 的要求，不允许值的第一个字符为数字！！
data class Labels (
val env: String,
val job: String
)访问 100.94.135.96:9000/targets 如下：
b）配置文件如下：
Kotlin
scrape_configs:
- job_name: http_sd_expoter
http_sd_configs:
- url: 'http://100.94.135.96:9000/targets'
refresh_interval: 5s
