一、整体架构模式
Prometheus主体是Pull（拉取）模型：Prometheus Server主动去各个target拉取指标；
只有短生命周期任务使用Push（推送），推送到Pushgateway
二、各个组件拆解
1.被监控端（监控目标targets）
①exporter（Jobs/exporters）
-- 持续运行的客户端采集程序，采集CPU、内存、磁盘、网络等metrics指标
-- 对外暴露/metrics接口，Prometheus server pull 拉取指标数据
例子：node_exporter、cAdvisor、mysqld_exporter
②短作业程序Short-lived jobs
程序执行完就退出，不会持续运行，不能等待Prometheus来拉取
解决办法：程序结束时，push推送指标给Pushgateway
2.Pushgateway(中间人，临时存放数据)
作用：专门接收短生命周期任务推送过来的监控指标，做临时存储
-- 注意：不是给普通exporter使用，只给一次性短作业使用
3.Service discovery 服务发现
自动发现监控target目标，不用手动写大量targets
①kubernetes：对接k8s，自动发现pod、service
②file_sd：读取配置文件，动态加载监控目标
4.Prometheus Server 服务核心（三大模块）
①Retrieval 抓取模块
按照scrape_interval抓取间隔（图中标15s），主动pull拉取各个target的metrics指标
②TSDB时序数据库
把采集到的指标，以时间序列格式持久化保存到磁盘（HDD/SSD）
时间序列：指标名+标签+时间戳+数值
③HTTP server API
对外提供API接口，支持PromQL查询，提供Web UI访问
5.告警链路
①Prometheus内部根据告警规则计算，产生警告，push推送给Alertmanager
②Alertmanager告警管理器：接受告警，做去重、分组、降噪
③通知渠道：Email邮件、pagerduty、微信、短信、电话等通知运维工程师
6.查询与可视化
①PromQL：Prometheus专属查询语句，用来查询时序指标数据
②Prometheus web UI：自带简易web页面，可以写PromQL查询，自带图表
③Grafana：专业可视化组件，调用Prometheus API，做丰富仪表盘、图形展示
④API clients：其他程序调用 Prometheus API 获取监控数据
7.完整两条数据流
①长期运行服务（exporter）
被监控主机exporter采集指标 → Prometheus Server（Retrieval 拉取 → TSDB 磁盘存储） → Grafana/webUI 展示；触发告警交给 Alertmanager 发送通知
②短生命周期一次性任务
短作业程序 push推送指标 → Pushgateway 临时保存 → Prometheus Server pull 拉取数据 → 存储、查询、告警展示
8.五大核心组件
①Prometheus server：核心，抓取、存储、计算告警规则
②exporter：被监控端采集指标
③grafana：可视化绘图
④alertmanager：告警管理、发送通知
⑤pushgateway：短作业推送指标的中间件