简介
Prometheus是SoundCloud公司开发的一站式监控告警平台，依赖少，功能齐全。
于2016年加入CNCF，广泛用于 Kubernetes集群的监控系统中，2018.8月成为继K8S之后第二个毕业的项目。Prometheus作为CNCF生态圈中的重要一员,其活跃度仅次于 Kubernetes。
关键功能包括：
多维数据模型：metric，labels
灵活的查询语言：PromQL， 在同一个查询语句，可以对多个 metrics 进行乘法、加法、连接、取分数位等操作。
可独立部署，拆箱即用，不依赖分布式存储
通过Http pull的采集方式
通过push gateway来做push方式的兼容
通过静态配置或服务发现获取监控项
支持图表和dashboard等多种方式
核心组件：
Prometheus Server： 采集和存储时序数据
client库： 用于对接 Prometheus Server, 可以查询和上报数据
push gateway处理短暂任务：用于批量，短期的监控数据的汇总节点，主要用于业务数据汇报等
定制化的exporters,比如：HAProxy， StatsD，Graphite等等， 汇报机器数据的插件
告警管理：Prometheus 可以配置 rules，然后定时查询数据，当条件触发的时候，会将 alert 推送到配置的 Alertmanager
多种多样的支持工具
优势和劣势：
同InfluxDB相比, 在场景方面：PTSDB 适合数值型的时序数据。不适合日志型时序数据和用于计费的指标统计。InfluxDB面向的是通用时序平台，包括日志监控等场景。而Prometheus更侧重于指标方案。两个系统之间有非常多的相似之处，包括采集，存储，报警，展示等等
Influxdata的组合有：telegraf+Influxdb+Kapacitor+Chronograf
Promethues的组合有：exporter+prometheus server+AlertManager+Grafana
采集端prometheus主推拉的模式，同时通过push gateway支持推的模式。influxdata的采集工具telegraf则主打推的方式。
存储方面二者在基本思想上相通，关键点上有差异包括：时间线的索引，乱序的处理等等。
数据模型上Influxdb支持多值模型，String类型等，更丰富一些。
Kapacitor 是一个混合了 prometheus 的数据处理,存储规则,报警规则以及告警通知功能的工具.而AlertManager进一步提供了分组,去重等等。
influxdb之前提供的cluster模式被移除了，现在只保留了基于relay的高可用，集群模式作为商业版本的特性发布。prometheus提供了一种很有特色的cluster模式，通过多层次的proxy来聚合多个prometheus节点实现扩展。
同时开放了remote storage，因此二者又相互融合，Influxdb作为prometheus的远端存储。
OpenTSDB 的数据模型与Prometheus几乎相同，查询语言上PromQL更简洁，OpenTSDB功能更丰富。OpenTSDB依赖的是Hadoop生态,Prometheus成长于Kubernetes生态。
数据模型
采用单值模型, 数据模型的核心概念是metric,labels和samples.
格式：<metric name>{<label name>=<label value>, …}
例如：http_requests_total{method="POST",endpoint="/api/tracks"}。
metric的命名具有业务含义，比如http_request_total.
指标的类型分为：Counter， Gauge，Historgram，Summary
labels用于表示维度.Samples由时间戳和数值组成。
jobs and instances
Prometheus 会自动生成target和instances作为标签
job: api-server
instance 1: 1.2.3.4:5670
instance 2: 1.2.3.4:5671
整体设计思路
Prometheus的整体技术架构可以分为几个重要模块：
Main function：作为入口承担着各个组件的启动，连接，管理。以Actor-Like的模式协调组件的运行
Configuration：配置项的解析，验证，加载
Scrape discovery manager：服务发现管理器同抓取服务器通过同步channel通信，当配置改变时需要重启服务生效。
Scrape manager：抓取指标并发送到存储组件
Storage：
Fanout Storage：存储的代理抽象层，屏蔽底层local storage和remote storage细节，samples向下双写，合并读取。
Remote Storage：Remote Storage创建了一个Queue管理器，基于负载轮流发送，读取客户端merge来自远端的数据。
Local Storage：基于本地磁盘的轻量级时序数据库。
PromQL engine：查询表达式解析为抽象语法树和可执行查询，以Lazy Load的方式加载数据。
Rule manager：告警规则管理
Notifier：通知派发管理器
Notifier discovery：通知服务发现
Web UI and API：内嵌的管控界面，可运行查询表达式解析，结果展示。
PTSDB概述
本文侧重于Local Storage PTSDB的解析. PTSDB的核心包括：倒排索引+窗口存储Block。
数据的写入按照两个小时为一个时间窗口，将两小时内产生的数据存储在一个Head Block中，每一个块中包含该时间窗口内的所有样本数据(chunks)，元数据文件(meta.json)以及索引文件(index)。
最新写入数据保存在内存block中， 2小时后写入磁盘。后台线程把2小时的数据最终合并成更大的数据块，一般的数据库在固定一个内存大小后，系统的写入和读取性能会受限于这个配置的内存大小。而PTSDB的内存大小是由最小时间周期，采集周期以及时间线数量来决定的。
为防止内存数据丢失，实现wal机制。删除记录在独立的tombstone文件中。
核心数据结构和存储格式
PTSDB的核心数据结构是HeadAppender，Appender commit时wal日志编码落盘，同时写入head block中。
PTSDB本地存储使用自定义的文件结构。主要包含：WAL，元数据文件，索引，chunks，tombstones
Write Ahead Log
WAL 有3种编码格式：时间线，数据点，以及删除点。总体策略是基于文件大小滚动，并且根据最小内存时间执行清除。
当日志写入时，以segment为单位存储，每个segment默认128M, 记录数大小达到32KB页时刷新一次。当剩余空间小于新的记录数大小时，创建新的Segment。
当compation时WAL基于时间执行清除策略，小于内存中block的最小时间的wal日志会被删除。
重启时，首先打开最新的Segment，从日志中恢复加载数据到内存。
元数据文件
meta.json文件记录了Chunks的具体信息, 比如新的compactin chunk来自哪几个小的chunk。 这个chunk的统计信息，比如：最小最大时间范围，时间线，数据点个数等等
compaction线程根据统计信息判断该blocks是否可以做compact：（maxTime-minTime）占整体压缩时间范围的50%， 删除的时间线数量占总体数量的5%。
索引
索引一部分先写入Head Block中，随着compaction的触发落盘。
索引采用的是倒排的方式，posting list里面的id是局部自增的，作为reference id表示时间线。索引compact时分为6步完成索引的落盘:Symbols->Series->LabelIndex->Posting->OffsetTable->TOC
Symbols存储的是tagk, tagv按照字母序递增的字符串表。比如__name__,go_gc_duration_seconds, instance, localhost:9090等等。字符串按照utf8统一编码。
Series存储了两部分信息，一部分是标签键值对的符号表引用；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，
为了节省空间，时间戳范围和数据块的位置信息的存储采用差值编码。
LabelIndex存储标签键以及每一个标签键对应的所有标签值，当然具体存储的数据也是符号表里面的引用值。
Posting存储倒排的每个label对所对应的posting refid
OffsetTable加速查找做的一层映射，将这部分数据加载到内存。OffsetTable主要关联了LabelIndex和Posting数据块。TOC是各个数据块部分的位置偏移量，如果没有数据就可以跳过查找。
Chunks
数据点存放在chunks目录下，每个data默认512M，数据的编码方式支持XOR，chunk按照refid来索引，refid由segmentid和文件内部偏移量两个部分组成。
Tombstones
记录删除通过mark的方式，数据的物理清除发生在compaction和reload的时候。以时间窗口为单位存储被删除记录的信息。
查询PromQL
Promethues的查询语言是PromQL，语法解析AST，执行计划和数据聚合是由PromQL完成，fanout模块会向本地和远端同时下发查询数据，PTSDB负责本地数据的检索。
PTSDB实现了定义的Adpator，包括Select, LabelNames, LabelValues和Querier.
PromQL定义了三类查询：
瞬时数据 (Instant vector): 包含一组时序，每个时序只有一个点，例如：http_requests_total
区间数据 (Range vector): 包含一组时序，每个时序有多个点，例：http_requests_total[5m]
纯量数据 (Scalar): 纯量只有一个数字，没有时序，例如：count(http_requests_total)
一些典型的查询包括：
查询当前所有数据
http_requests_total
select * from http_requests_total where timestamp between xxxx and xxxx
条件查询
http_requests_total{code="200", handler="query"}
select * from http_requests_total where code="200" and handler="query" and timestamp between xxxx and xxxx
模糊查询: code 为 2xx 的数据
http_requests_total{code~="20"}
select * from http_requests_total where code like "%20%" and timestamp between xxxx and xxxx
值过滤： value大于100
http_requests_total > 100
select * from http_requests_total where value > 100 and timestamp between xxxx and xxxx
范围区间查询: 过去 5 分钟数据
http_requests_total[5m]
select * from http_requests_total where timestamp between xxxx-5m and xxxx
count 查询: 统计当前记录总数
count(http_requests_total)
select count(*) from http_requests_total where timestamp between xxxx and xxxx
sum 查询：统计当前数据总值
sum(http_requests_total)
select sum(value) from http_requests_total where timestamp between xxxx and xxxx
top 查询: 查询最靠前的 3 个值
topk(3, http_requests_total)
select * from http_requests_total where timestamp between xxxx and xxxx order by value desc limit 3
irate查询：速率查询
irate(http_requests_total[5m])
select code, handler, instance, job, method, sum(value)/300 AS value from http_requests_total where timestamp between xxxx and xxxx group by code, handler, instance, job, method;
PTSDB关键技术点
乱序处理
PTSDB对于乱序的处理采用了最小时间窗口的方式，指定合法的最小时间戳，小于这一时间戳的数据会丢弃不再处理。
合法最小时间戳取决于当前head block里面最早的时间戳和可存储的chunk范围。
这种对于数据行为的限定极大的简化了设计的灵活性，对于compaction的高效处理以及数据完整性提供了基础。
内存的管理
使用mmap读取压缩合并后的大文件（不占用太多句柄），
建立进程虚拟地址和文件偏移的映射关系，只有在查询读取对应的位置时才将数据真正读到物理内存。
绕过文件系统page cache，减少了一次数据拷贝。
查询结束后，对应内存由Linux系统根据内存压力情况自动进行回收，在回收之前可用于下一次查询命中。
因此使用mmap自动管理查询所需的的内存缓存，具有管理简单，处理高效的优势。
Compaction
Compaction主要操作包括合并block、删除过期数据、重构chunk数据。
合并多个block成为更大的block，可以有效减少block个，当查询覆盖的时间范围较长时，避免需要合并很多block的查询结果。
为提高删除效率，删除时序数据时，会记录删除的位置，只有block所有数据都需要删除时，才将block整个目录删除。
block合并的大小也需要进行限制，避免保留了过多已删除空间(额外的空间占用)。
比较好的方法是根据数据保留时长，按百分比（如10%）计算block的最大时长, 当block的最小和最大时长超过2/3blok范围时，执行compaction
快照
PTSDB提供了快照备份数据的功能，用户通过admin/snapshot协议可以生成快照，快照数据存储于data/snapshots/-目录。
PTSDB最佳实践
在一般情况下，Prometheus中存储的每一个样本大概占用1-2字节大小。如果需要对Prometheus Server的本地磁盘空间做容量规划时，可以通过以下公式计算：
needed_disk_space = retention_time_seconds * ingested_samples_per_second * bytes_per_sample
保留时间(retention_time_seconds)和样本大小(bytes_per_sample)不变的情况下，如果想减少本地磁盘的容量需求，
只能通过减少每秒获取样本数(ingested_samples_per_second)的方式。
因此有两种手段，一是减少时间序列的数量，二是增加采集样本的时间间隔。
考虑到Prometheus会对时间序列进行压缩，因此减少时间序列的数量效果更明显。
PTSDB的限制在于集群和复制。因此当一个node宕机时，会导致一定窗口的数据丢失。
当然，如果业务要求的数据可靠性不是特别苛刻，本地盘也可以存储几年的持久化数据。
当PTSDB Corruption时，可以通过移除磁盘目录或者某个时间窗口的目录恢复。
PTSDB的高可用，集群和历史数据的保存可以借助于外部解决方案，不在本文讨论范围。
历史方案的局限性，PTSDB在早期采用的是单条时间线一个文件的存储方式。这中方案有非常多的弊端，比如：
Snapshot的刷盘压力：定期清理文件的负担；低基数和长周期查询查询，需要打开大量文件；时间线膨胀可能导致inode耗尽。
PTSDB面临的挑战
在使用过程中，PTSDB也在某些方面遇到了一些问题，比如；
Compaction对于IO, CPU, 以及Memory的影响
冷启动后，预热阶段CPU和内存占用会上升
在高速写入时会出现CPU的Spike等等
总结
PTSDB 作为K8S监控方案里面存储时序数据的实施标准，其在时序届影响力和热度都在逐步上升。Alibaba TSDB目前已经支持通过Adapter的方式作为其remote storage的方案。
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