背景
对很多人来说，未知、不确定、不在掌控的东西，会有潜意识的逃避。当我第一次接触 Prometheus 的时候也有类似的感觉。对初学者来说， Prometheus 包含的概念太多了，门槛也太高了。
概念：Instance、Job、Metric、Metric Name、Metric Label、Metric Value、Metric Type（Counter、Gauge、Histogram、Summary）、DataType（Instant Vector、Range Vector、Scalar、String）、Operator、Function
马云说：“虽然阿里巴巴是全球最大的零售平台，但阿里不是零售公司，是一家数据公司”。Prometheus 也是一样，本质来说是一个基于数据的监控系统。
日常监控
假设需要监控 WebServerA 每个API的请求量为例，需要监控的维度包括：服务名（job）、实例IP（instance）、API名（handler）、方法（method）、返回码(code)、请求量（value）。
如果以SQL为例，演示常见的查询操作：
查询 method=put 且 code=200 的请求量(红框)
SELECT * from http_requests_total WHERE code=”200” AND method=”put” AND created_at BETWEEN 1495435700 AND 1495435710;
查询 handler=prometheus 且 method=post 的请求量(绿框)
SELECT * from http_requests_total WHERE handler=”prometheus” AND method=”post” AND created_at BETWEEN 1495435700 AND 1495435710;
查询 instance=10.59.8.110 且 handler 以 query 开头 的请求量(绿框)
SELECT*fromhttp_requests_totalWHEREhandler=”query”ANDinstance=”10.59.8.110”ANDcreated_atBETWEEN1495435700AND1495435710;
通过以上示例可以看出，在常用查询和统计方面，日常监控多用于根据监控的维度进行查询与时间进行组合查询。如果监控100个服务，平均每个服务部署10个实例，每个服务有20个API，4个方法，30秒收集一次数据，保留60天。那么总数据条数为：100(服务) 10（实例） 20（API） 4（方法） 86400（1天秒数）* 60(天) / 30（秒）= 138.24 亿条数据，写入、存储、查询如此量级的数据是不可能在Mysql类的关系数据库上完成的。因此 Prometheus 使用 TSDB 作为存储引擎。
存储引擎
TSDB 作为 Prometheus 的存储引擎完美契合了监控数据的应用场景
存储的数据量级十分庞大
大部分时间都是写入操作
写入操作几乎是顺序添加，大多数时候数据到达后都以时间排序
写操作很少写入很久之前的数据，也很少更新数据。大多数情况在数据被采集到数秒或者数分钟后就会被写入数据库
删除操作一般为区块删除，选定开始的历史时间并指定后续的区块。很少单独删除某个时间或者分开的随机时间的数据
基本数据大，一般超过内存大小。一般选取的只是其一小部分且没有规律，缓存几乎不起任何作用
读操作是十分典型的升序或者降序的顺序读
高并发的读操作十分常见
那么 TSDB 是怎么实现以上功能的呢？
"labels": [{"latency":"500"}]"samples":[{"timestamp":1473305798,"value":0.9}]
原始数据分为两部分 label, samples。前者记录监控的维度（标签:标签值），指标名称和标签的可选键值对唯一确定一条时间序列（使用 series_id 代表）；后者包含包含了时间戳（timestamp）和指标值（value）。
series^│. . . . . . . . . . . . server{latency="500"}│. . . . . . . . . . . . server{latency="300"}│. . . . . . . . . . . server{}│. . . . . . . . . . . . v<--------time---------->
TSDB 使用 timeseries:doc:: 为 key 存储 value。为了加速常见查询查询操作：label 和 时间范围结合。TSDB 额外构建了三种索引：Series, Label Index 和 Time Index。
以标签 latency 为例：
Series
存储两部分数据。一部分是按照字典序的排列的所有标签键值对序列（series）；另外一部分是时间线到数据文件的索引，按照时间窗口切割存储数据块记录的具体位置信息，因此在查询时可以快速跳过大量非查询窗口的记录数据
Label Index
每对 label 为会以 index:label: 为 key，存储该标签所有值的列表，并通过引用指向 Series 该值的起始位置。
Time Index
数据会以 index:timeseries:: 为 key，指向对应时间段的数据文件
数据计算
强大的存储引擎为数据计算提供了完美的助力，使得 Prometheus 与其他监控服务完全不同。Prometheus 可以查询出不同的数据序列，然后再加上基础的运算符，以及强大的函数，就可以执行 metric series 的矩阵运算（见下图）。
如此，Promtheus体系的能力不弱于监控界的“数据仓库”+“计算平台”。因此，在大数据的开始在业界得到应用，就能明白，这就是监控未来的方向。
一次计算，处处查询
当然，如此强大的计算能力，消耗的资源也是挺恐怖的。因此，查询预计算结果通常比每次需要原始表达式都要快得多，尤其是在仪表盘和告警规则的适用场景中，仪表盘每次刷新都需要重复查询相同的表达式，告警规则每次运算也是如此。因此，Prometheus提供了 Recoding rules，可以预先计算经常需要或者计算量大的表达式，并将其结果保存为一组新的时间序列， 达到 一次计算，多次查询的目的。
本文作者：cyningsun
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