图解 | 监控系统 Prometheus 的原理

2022-11-08 00:00:00通过图解的方式，分别介绍了 Prometheus 的优势和劣势、指标收集、采集方式、Exporter、PromQL、监控告警，希望能给大家云原生的监控之路上带来一些启发。

本篇将会以图解的方式剖析 Prometheus 的原理。本文主要内容如下：

一、Prometheus 是什么？

ELK Stack 日志收集和检索平台想必大家应该比较熟悉，ElasticSearch + Filebeat + Logstash + Kibana。

ELK 架构

而 Prometheus 就相当于一整个 ELK，但是它其实并不是适合存储大量日志，也不适合长期存储（默认存储 15 天）。它的优势是查看最近的趋势数据，以及告警机制。下图是 Prometheus 架构图：

Prometheus architecture，来自官网

Prometheus 它是从应用程序中实时获取时间序列数据，然后通过功能强大的规则引擎，帮助你识别监控环境所需的信息。

Prometheus作为一个基于度量的系统，不适合存储事件或者日志等，它更多地展示的是趋势性的监控。如果用户需要数据的精准性，可以考虑ELK或其他日志架构。

Prometheus 特点

消费百万级时间序列

支持上千个 targets

Prometheus 的不足

Prometheus 主要针对性能和可用性监控，不适用于针对日志（Log）、事件（Event）、调用链（Tracing）等的监控。

关注的是近期的数据，默认存储 15 天的监控数据。

二、Prometheus 指标收集

下图是 Prometheus WebUI 界面，里面展示了 Targets 和 Endpoint，说明了当前哪些目标服务是可以被 Prometheus 抓取的。

下面是 Prometheus 抓取目标的配置：

 job_name mysqldstatic_configs targetslabelsinstance mysqlexporter

Job：代表了一组相同角色或功能的目标。

Instance：在当前主机上运行的 exporter 监控程序被称为一个实例。

抓取到目标的指标数据后，会生成时间序列数据，然后存储在 Prometheus 服务器 本地，也可以设置从服务器发送数据到外部存储器或其他时间序列数据库。

三、Prometheus 采集方式

Prometheus 抓取数据可以通过直接采集和间接采集两种。

直接采集和简介采集

直接采集就是埋点式的，比如你自己的应用程序用 Prometheus 客户端的代码自己去埋点。比如 etcd、kubenetes、docker 这种就是直接采集，它已经将埋点埋好了，把 metrics 断点暴露出来了。这些就是对 Prometheus 友好的，已经埋好点了，直接用 Prometheus 抓取就好了。

但是对于一些黑盒系统，比如操作系统、Redis、MySQL 这种，它们是成熟的产品，我们一般不会拿过来改，这种时候我们一般采用间接采集的方式。

四、Exporter 监控程序

当 Prometheus 使用间接采集的方式时，需要用到 Exporter，中文翻译过来就是出口商，我们可以理解为将数据从内部导出来。

Exporter 是 Prometheus 中的一个概念，类似一个边车或者 Agent，如下图所示。

间接采集方式中的 exporter

Exporter 它用来对黑盒系统进行采集，它会从黑盒中抓取数据，然后将 metrics 端点暴露出来供 Prometheus 抓取。Prometheus 就可以间接的通过 Exporter 抓取这些 target 上的数据。

Exporter本质上是将收集的数据转化为对应的文本格式，并提供 HTTP 接口，供 Prometheus 定期采集数据。

Exporter 有很多，比如针对操作系统的 Node-Exporter，对于 MySQL 的 mysql-exporter 等等

Linux 服务器内部部署了一个 node-exporter 服务，来收集 Linux 服务器上的磁盘、内存等数据。然后暴露了一个端口，Prometheus 通过这个端口来抓取数据。

而 MySQL 服务器上的 mysql-exporter 也是类似，mysql-exporter 其实不必部署到要监控的 MySQL 服务器上，可以独立部署到不同机器上。

从 Prometheus 的客户端界面上也可以看到正在抓取哪些 Targets，而这些 targets 都是通过 exporter 暴露端口的。

从这个官网链接中看到很多 Exporter

HTTPSprometheusdocsinstrumentingexporters

五、PromQL

PromQL 看名字很 SQL 很像，它其实是另外一种查询语言。

Prometheus提供了一种功能强大的表达式语言 PromQL（Prometheus Query Language）。PromQL允许用户实时选择和汇聚时间序列数据，是 Prometheus 自己开发的数据查询 DSL（领域特定语言），使用这个查询语言能够进行各种聚合、分析和计算，使管理员能够根据指标更好地了解系统性能。

如下图所示，PromQL 内置在 Prometheus 中。通过 Prometheus WebUI、Grafana 和 API Clients 来进行查询。

下面是 Prometheus WebUI 界面：

下面是 Grafana 的界面，通常我们会配合 Grafana 一起来监控。

六、监控告警

发送告警

Prometheus 告警规则触发后，告警规则被触发后，才会将信息发送给独立组件 Alertmanager 上，经过对告警的处理后，最终通过接收器（如EMail）通知用户。（告警规则是在 Prometheus server 端定义的）

告警的原理图

在 Prometheus 监控体系中，指标的采集存储与告警是分开的。

我们使用 Prometheus server 采集各类监控指标，然后基于PromQL对这些指标定义阈值告警规则（Rules）。

Prometheus server对告警规则周期性地进行计算，如果满足告警触发条件，便生成一条告警信息，并将其推送到Alertmanager组件。

收到告警信息后，Alertmanager会处理告警，进行分组（grouping）并将它们路由（routing）到正确的接收器（receiver），如Email、钉钉等，最终把异常事件的通知发送给接收者。

七、总结

通过图解的方式，分别介绍了 Prometheus 的优势和劣势、指标收集、采集方式、Exporter、PromQL、监控告警，希望能给大家云原生的监控之路上带来一些启发~

蛋白质.脂肪.淀粉的消化过程.

蛋白质在胃中被消化，变成氨基酸，在小肠中被吸收。 脂肪在小肠中被消化，变成脂肪酸和甘油，在小肠中被吸收。 淀粉在口腔中被消化，变成葡萄糖，在小肠中被吸收。 相信我，我是初三学生，中考前正在复习这部分内容

图1为需氧呼吸图解．Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ表示其三个阶段； X、Y表示产物．（1）需氧呼吸的主要场所是______（2）图

（1）有氧呼吸的第一阶段在细胞质基质中进行，第二、三两个阶段在线粒体中进行．（2）根据有氧呼吸的流程可以判断出，X为呼吸作用的中间产物丙酮酸．（3）根据有氧呼吸的流程可以判断出，Y为第二阶段的产物二氧化碳，根据第二阶段反应式可知，二氧化碳中的氧来自葡萄糖和谁．（4）呼吸作用第一阶段葡萄糖的分解又称为糖酵解，有氧呼吸的第三阶段发生在线粒体的内膜中．（5）动物的无氧呼吸产物为乳酸，植物的无氧呼吸产物一般为酒精和二氧化碳．（6）微生物的呼吸作用一般称为发酵，产生酒精的叫做酒精发酵，产生乳酸的叫做乳酸发酵．（7）由图可知，樱桃进行呼吸作用消耗氧气，释放二氧化碳，但释放的二氧化碳被氢氧化钠溶液吸收掉，所以气体总量减少，液体向左移动，移动的数值就是有氧呼吸的耗氧量；一段时间后，瓶中氧气消耗完毕，樱桃只能进行无氧呼吸，不消耗气体，释放的二氧化碳被吸收，所以气体总量不变，液滴不移动．故答案为：（1）线粒体（2）丙酮酸（3）葡萄糖和水（4）糖酵解线粒体内膜（5）C6Hl2O6→2C3H6O3（乳酸）+能量（6）微生物（7）左需氧呼吸消耗的氧气量瓶中的氧气耗尽，樱桃细胞进行无氧呼吸，产生的CO2被NaOH吸收

旋耕机刀片安装图解

旋耕机刀片安装没有特殊的要求,刀片如果安装不对,不仅影响作业质量, 还要影响机具的使用寿命。 旋耕机刀片安装图解如下：1、左右弯刀在刀轴上交错对称安装，直钩凿具刀片有入土能力强、抛土性能差、易抗杂草缠结等优点。 适用于杂草少、土壤紧实的地区。 其安装一般在波纹上呈螺旋线布置，并用螺钉固定在刀架上。 2、刀轴外端的两把刀全向里弯，使土块不抛向两侧，有较长的刃口左右弯刃长刃、刀头弯刃，切削能力强。 它适用于水上和旱作农业，有着广泛的应用。 3、旋耕机刀片安装完成的图片如下扩展资料：旋耕机是与拖拉机配套完成耕、耙作业的耕耘机械。 因其具有碎土能力强、耕后地表平坦等特点，而得到了广泛的应用；同时能够切碎埋在地表以下的根茬，便于播种机作业，为后期播种提供良好种床。 按其旋耕刀轴的配置方式分为横轴式，立轴式和斜置式三类，正确使用和调整旋耕机，对保持其良好技术状态，确保耕作质量是很重要的。 旋耕机具有打破犁底层、恢复土壤耕层结构、提高土壤蓄水保墒能力、消灭部分杂草、减少病虫害、平整地表以及提高农业机械化作业标准等作用。 参考资料来源：网络百科-旋耕机