Prometheus怎么采集指标数据

Prometheus采集指标数据

Prometheus是一个开源的监控系统，它可以从配置的目标中收集和存储指标数据，并对这些数据进行可视化展示，Prometheus支持多种数据模型，如Counter（计数器）、Gauge（度量计）、Histogram（直方图）和Summary（。

1. 配置目标

Prometheus通过配置文件prometheus.yml来定义需要监控的目标，在配置文件中，我们可以使用scrape_configs字段来指定目标列表，每个目标都有一个job_name和一个static_configs或dynamic_configs字段。static_configs用于静态指定目标的地址，而dynamic_configs则用于动态发现目标。

scrape_configs: job_name: example static_configs: targets: [localhost:8080]

2. 抓取数据

Prometheus使用HTTP协议从目标中抓取指标数据，默认情况下，Prometheus会发送一个GET请求到目标的/metrics接口，目标需要在响应中返回一个包含指标数据的文本格式，如CSV、JSON或Protobuf。

一个典型的JSON格式的响应如下：

{ "node": { "cpu": { "usage": "0.5", "user": "0.3", "system": "0.2" }, "memory": { "total": "1024", "used": "512", "free": "512" } } }

3. 解析指标数据

Prometheus会解析响应中的指标数据，并将它们存储在内部的时间序列数据库中，时间序列数据库的键是由指标名称和标签值组成的元组，值是指标数据。

对于以下指标数据：

TYPE cpu usage_rate cpu,mode=user 0.3 cpu,mode=system 0.2

Prometheus会将其解析为两个时间序列：

cpu_usage_rate{mode="user"}: 0.3

cpu_usage_rate{mode="system"}: 0.2

4. 存储和查询数据

Prometheus提供了一个内置的Web界面，可以用于查询和可视化指标数据，我们可以使用PromQL（Prometheus查询语言）来查询数据，要查询CPU使用率，可以使用以下查询：

avg(rate(cpu_usage_rate[5m])) by (mode)

Prometheus还提供了API接口，可以用于编程方式查询和操作数据，可以使用Go客户端库来查询数据：

package main import ( "fmt" "github.com/prometheus/client_golang/api" v1 "github.com/prometheus/client_golang/api/prometheus/v1" ) func main() { client, err := api.NewClient(api.Config{ Address: "http://localhost:9090", }) if err != nil { panic(err) } cpuUsageRate, err := client.Query(v1.Query{ Selector: "cpu_usage_rate", }) if err != nil { panic(err) } for _, sample := range cpuUsageRate.Samples { fmt.Printf("cpu_usage_rate: %v ", sample.Value) } }

5. 告警和警报

Prometheus还支持告警规则，可以根据指标数据生成警报，告警规则定义在独立的配置文件中，通常命名为alert.rules.yml，在告警规则中，我们可以使用表达式来检测异常情况，并设置警报的接收者。

以下告警规则会在CPU使用率超过90%时触发警报：

groups: name: example rules: alert: HighCPUUsage expr: avg(rate(cpu_usage_rate[5m])) by (mode) > 0.9 for: 10m labels: severity: warning annotations: summary: "High CPU usage" description: "CPU usage is above 90%"

6. 推送指标数据

除了从目标抓取指标数据外，Prometheus还支持将指标数据推送到服务器，这可以通过HTTP API或Pushgateway实现，Pushgateway是一个独立的服务，用于接收和存储推送的指标数据，Prometheus可以从Pushgateway中抓取数据。

可以使用Python客户端库将指标数据推送到Pushgateway：

from prometheus_client import CollectorRegistry, Gauge, push_to_gateway registry = CollectorRegistry() gauge = Gauge(my_gauge, A sample gauge, registry=registry) gauge.set(10) push_to_gateway(127.0.0.1:9091, job=my_job, registry=registry)

相关问答FAQs

Q1: Prometheus如何发现目标？

A1: Prometheus可以通过static_configs或dynamic_configs字段来发现目标。static_configs用于静态指定目标的地址，而dynamic_configs则用于动态发现目标，动态发现可以通过服务发现机制（如Consul、Etcd等）或其他自定义逻辑来实现。

Q2: Prometheus如何存储指标数据？

A2: Prometheus使用一种称为追加写技术的技术来存储指标数据，它将指标数据追加到内存中的追加写缓冲区中，并在后台将其追加到磁盘上的追加写目标中，这种方法允许快速写入和高效压缩，同时保证数据的持久性。