一、概述

Prometheus 优势

• 由指标名称和键/值对标签标识的时间序列数据组成的多维数据模型。
• 强大的查询语言 PromQL。
• 不依赖分布式存储；单个服务节点具有自治能力。
• 时间序列数据是服务端通过 HTTP 协议主动拉取获得的，也可以通过中间网关来推送时间序列数据。
• 可以通过静态配置文件或服务发现来获取监控目标。
• 支持多种类型的图表和仪表盘。

Prometheus 组件

• Prometheus Server：作为服务端，用来存储时间序列数据。
• 客户端库用来检测应用程序代码。
• 用于支持临时任务的推送网关。
• Exporter：用来监控 HAProxy，StatsD，Graphite 等特殊的监控目标，并向 Prometheus 提供标准格式的监控样本数据。
• alartmanager 用来处理告警。
• 其他各种周边工具。

Prometheus 适用于什么场景

Prometheus 适用于记录文本格式的时间序列，它既适用于以机器为中心的监控，也适用于高度动态的面向服务架构的监控。在微服务的世界中，它对多维数据收集和查询的支持有特殊优势。Prometheus 是专为提高系统可靠性而设计的，它可以在断电期间快速诊断问题，每个 Prometheus Server 都是相互独立的，不依赖于网络存储或其他远程服务。当基础架构出现故障时，你可以通过 Prometheus 快速定位故障点，而且不会消耗大量的基础架构资源。

Prometheus 不适合什么场景

Prometheus 非常重视可靠性，即使在出现故障的情况下，你也可以随时查看有关系统的可用统计信息。如果你需要百分之百的准确度，例如按请求数量计费，那么 Prometheus 不太适合你，因为它收集的数据可能不够详细完整。这种情况下，你最好使用其他系统来收集和分析数据以进行计费，并使用 Prometheus 来监控系统的其余部分。

二、数据模型

Prometheus 所有采集的监控数据均以指标（metric）的形式保存在内置的时间序列数据库当中（TSDB）：属于同一指标名称，同一标签集合的、有时间戳标记的数据流。除了存储的时间序列，Prometheus 还可以根据查询请求产生临时的、衍生的时间序列作为返回结果。

指标名称和标签

每一条时间序列由指标名称（Metrics Name）以及一组标签（键值对）唯一标识。

指标名称

指标（metric name）：可以反映被监控样本的含义（例如，http_requests_total — 表示当前系统接收到的 HTTP 请求总量），指标名称只能由 ASCII 字符、数字、下划线以及冒号组成，同时必须匹配正则表达式 [a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]。

注意:冒号用来表示用户自定义的记录规则，不能在 exporter 中或监控对象直接暴露的指标中使用冒号来定义指标名称。

标签

标签：通过标签Prometheus 开启了强大的多维数据模型。

对于相同的指标名称，通过不同标签列表的集合，会形成特定的度量维度实例（例如：所有包含度量名称为 /api/tracks 的 http 请求，打上 method=POST 的标签，就会形成具体的 http 请求）。该查询语言在这些指标和标签列表的基础上进行过滤和聚合。改变任何度量指标上的任何标签值（包括添加或删除指标），都会创建新的时间序列。

标签的名称只能由 ASCII 字符、数字以及下划线组成并满足正则表达式 [a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]。

其中以 __ 作为前缀的标签，是系统保留的关键字，只能在系统内部使用。标签的值则可以包含任何 Unicode 编码的字符。

样本

在时间序列中的每一个点称为一个样本（sample），样本由以下三部分组成：

• 指标（metric）：指标名称和描述当前样本特征的 labelsets；
• 时间戳（timestamp）：一个精确到毫秒的时间戳；
• 样本值（value）： 一个 folat64 的浮点型数据表示当前样本的值。

三、指标类型

Prometheus 的客户端库中提供了四种核心的指标类型。但这些类型只是在客户端库（客户端可以根据不同的数据类型调用不同的 API 接口）和在线协议中，实际在 Prometheus server 中并不对指标类型进行区分，而是简单地把这些指标统一视为无类型的时间序列。

Counter（计数器）

Counter 类型代表一种样本数据单调递增的指标，即只增不减，除非监控系统发生了重置。

Guage（仪表盘）

Guage 类型代表一种样本数据可以任意变化的指标，即可增可减。guage 通常用于像温度或者内存使用率这种指标数据，也可以表示能随时增加或减少的“总数”，例如：当前并发请求的数量。

Histogram（直方图）

Histogram 在一段时间范围内对数据进行采样（通常是请求持续时间或响应大小等），并将其计入可配置的存储桶（bucket）中，后续可通过指定区间筛选样本，也可以统计样本总数，最后一般将数据展示为直方图。
Histogram 类型的样本会提供三种指标（假设指标名称为 <basename>）：

• 样本的值分布在 bucket 中的数量，命名为 <basename>_bucket{le="<上边界>"}。解释的更通俗易懂一点，这个值表示指标值小于等于上边界的所有样本数量。

 // 在总共2次请求当中。http 请求响应时间 <=0.005 秒 的请求次数为0
 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.005",} 0.0
 // 在总共2次请求当中。http 请求响应时间 <=0.01 秒 的请求次数为0
 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.01",} 0.0
 // 在总共2次请求当中。http 请求响应时间 <=0.025 秒 的请求次数为0
 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.025",} 0.0
 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.05",} 0.0
 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.075",} 0.0
 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.1",} 0.0
 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.25",} 0.0
 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.5",} 0.0
 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.75",} 0.0
 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="1.0",} 0.0
 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="2.5",} 0.0
 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="5.0",} 0.0
 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="7.5",} 2.0
 // 在总共2次请求当中。http 请求响应时间 <=10 秒 的请求次数为 2
 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="10.0",} 2.0
 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="+Inf",} 2.0

• 所有样本值的大小总和，命名为 <basename>_sum

  // 实际含义： 发生的2次 http 请求总的响应时间为 13.107670803000001 秒
  io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_sum{path="/",method="GET",code="200",} 13.107670803000001

• 样本总数，命名为 <basename>_count。值和 <basename>_bucket{le="+Inf"} 相同。

  // 实际含义： 当前一共发生了 2 次 http 请求
  io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_count{path="/",method="GET",code="200",} 2.0

注意:bucket 可以理解为是对数据指标值域的一个划分，划分的依据应该基于数据值的分布。注意后面的采样点是包含前面的采样点的，假设 xxx_bucket{...,le="0.01"} 的值为 10，而 xxx_bucket{...,le="0.05"} 的值为 30，那么意味着这 30 个采样点中，有 10 个是小于 10 ms 的，其余 20 个采样点的响应时间是介于 10 ms 和 50 ms 之间的.

Summary（摘要）

与 Histogram 类型类似，用于表示一段时间内的数据采样结果（通常是请求持续时间或响应大小等），但它直接存储了分位数（通过客户端计算，然后展示出来），而不是通过区间来计算。
Summary 类型的样本也会提供三种指标（假设指标名称为 ）：

• 样本值的分位数分布情况，命名为 <basename>{quantile="<φ>"}。

  // 含义：这 12 次 http 请求中有 50% 的请求响应时间是 3.052404983s
  io_namespace_http_requests_latency_seconds_summary{path="/",method="GET",code="200",quantile="0.5",} 3.052404983
  // 含义：这 12 次 http 请求中有 90% 的请求响应时间是 8.003261666s
  io_namespace_http_requests_latency_seconds_summary{path="/",method="GET",code="200",quantile="0.9",} 8.003261666

• 所有样本值的大小总和，命名为 <basename>_sum。

  // 含义：这12次 http 请求的总响应时间为 51.029495508s
  io_namespace_http_requests_latency_seconds_summary_sum{path="/",method="GET",code="200",} 51.029495508

• 样本总数，命名为 <basename>_count。

  // 含义：当前一共发生了 12 次 http 请求
  io_namespace_http_requests_latency_seconds_summary_count{path="/",method="GET",code="200",} 12.0

Histogram 与 Summary 的异同

• 它们都包含了 <basename>_sum 和 <basename>_count 指标
• Histogram 需要通过 <basename>_bucket 来计算分位数，而 Summary 则直接存储了分位数的值。