Prometheus 是一个非常优秀的监控工具。准确的说，应该是监控方案。Prometheus 提供了监控数据搜集、存储、处理、可视化和告警一套完整的解决方案。让我们先来看看 Prometheus 的架构。
- prometheus server 位于中心，负责时序数据的收集、存储和查询
- 左边是数据来源，prometheus 统一采用拉取的模式（pull mode）从兼容的 HTTP 接口处获取数据，数据源可以分为三种
1. 本身就暴露 prometheus 可读取 metrics 数据的或者专门为某个组件编写的 exporter，称为 Jobs 或者 Exporters，比如 node exporter
2. 通过 push gateway 可以把原来 push 类型的数据转换成 pull 类型
3. 其他 prometheus server
- 上面是目标自动发现机制。对于生产的很多情况，手动配置所有的 metrics 来源可能会非常繁琐，所以 prometheus 支持 DNS、k8s、Consul 等服务发现机制来动态地获取目标源进行数据抓取
- 右下方是数据输出，一般是用来进行 UI 展示，可以使用 grafana 等开源方案，也可以直接读取 prometheus 的接口进行自主开发
- 右上方是告警部分，用户需要配置告警规则，一旦 alertManager 发现监控数据匹配告警规则，就把告警信息通过邮件、社交账号发送出去
整个系统使用了三个组件：
- node-exporter：运行在主机上收集操作系统上各种数据的 agent，prometheus 中称为 exporter
- prometheus server：开源的时序数据库，作为数据存储和分析的中心
- grafana：数据展示分析界面，提供各种强大的 dashboard，可以从多个数据源读取数据，其中就包括 prometheus
NOTE：所有的服务都是通过 docker 启动，需要安装 docker 和 docker-compose
运行 prometheus
首先，我们创建一个docker-compose.yml文件，里面只包含 prometheus 一个服务：
version: '2'
services:
prometheus:
image: prom/prometheus:v2.0.0
volumes:
- ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
command:
- '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
ports:
- '9090:9090'
其中比较重要的是prometheus.yml文件，它是 Prometheus Server 的配置文件：
global:
scrape_interval: 5s
external_labels:
monitor: 'my-monitor'
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
这个配置文件一共分为两个部分：global和scrape_configs，前者是全局的配置，如果后面的任务没有对特定配置项进行覆盖，这里的选项会生效。这里有两个配置项，scrape_interval表示 prometheus server 抓取的周期，如果太频繁会导致 prometheus 压力比较大，如果太久，可能会导致某些关键数据漏掉，推荐根据每个任务的重要性和集群规模分别进行配置。
scrape_configs配置了每个抓取任务，因此是一个列表，这里我们只有一个任务，那就是抓取 prometheus 本身的 metrics 。配置里面最重要的是static_configs.targets，表示要抓取任务的 HTTP 地址，默认会在/metrics url 处进行抓取，比如这里就是 http://localhost:9090/metrics。 这是 prometheus 本身提供的监控数据，可以在浏览器中直接查看。
每个数据都是有一个名字和一系列称为 label 的键值对组成的，prometheus 在抓取数据的时候还会自动添加上instance（节点的 host:port 标识）和job（任务名称）两个 label 作为任务之间的区分。
这些数据本身没有时间信息，当 prometheus 抓取的时候会自动添加上当时的时间戳。此外这些数据在客户端会分成四种不同的类型：counter、gauge、histogram 和 summary。更多关于 prometheus metrics 数据类型的说明请查阅官方文档。
运行docker-compose up -d启动服务，然后在浏览器中打开 http://server-ip:9090/status 查看 prometheus 运行的状态信息
使用 node exporter 收集监控数据
虽然监控 prometheus 服务自身是件有趣而且有用的事情，但是我们的目标是监控 linux 主机。因为 prometheus 只能从 HTTP 接口的某个地址来拉取监控数据，因此需要一个工具把 linux 提供的系统数据以 HTTP 服务的形式暴露出来。庆幸的是，prometheus 官方社区有很多 exporter，它们负责把某个组件或者系统的监控数据以 prometheus 能理解的方式暴露出来，其中 node exporter 就是导出 unix/linux 系统监控数据的工具。
node exporter 主要是从/proc中读取 linux 的各种数据，修改 docker-compose.yml 文件，添加上 node-exporter 相关的内容，node-exporter 默认会监听在 9100 端口：
version: '2'
services:
prometheus:
image: prom/prometheus:v2.0.0
volumes:
- ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
command:
- '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
ports:
- '9090:9090'
node-exporter:
image: prom/node-exporter:v0.15.2
ports:
- '9100:9100'
为了让 prometheus 收集 node-exporter 的内容，我们需要在配置文件中加上一个单独的任务：
global:
scrape_interval: 5s
external_labels:
monitor: 'my-monitor'
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
- job_name: 'node resources'
scrape_interval: 10s
static_configs:
- targets:
- 'node-exporter:9100'
因为 docker-compose 会自动做服务到 IP 地址的解析，因此这里可以直接使用 node-exporter:9100 作为地址。
再次运行，确认 prometheus 中 targets 列表中有 node-exporter。
安装配置 grafana
grafana 是一款强大的 dashboard 工具，界面设计很好看，功能强大，可配置性非常灵活。
同样，在 docker-compose.yml 文件中加入 grafana 服务：
version: '2'
services:
prometheus:
image: prom/prometheus:v2.11.0
volumes:
- ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
- prometheus_data:/prometheus
command:
- '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
ports:
- '9090:9090'
node-exporter:
image: prom/node-exporter:v0.16.0
ports:
- '9100:9100'
grafana:
image: grafana/grafana:6.2.5
volumes:
- grafana_data:/var/lib/grafana
environment:
- GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=pass
depends_on:
- prometheus
ports:
- '3000:3000'
volumes:
grafana_data: {}
prometheus_data: {}
这里使用 docker 的 volumes 来保存 grafana 和 prometheus 运行过程中产生的数据来保证持久化，而且使用GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=pass环境变量设置 admin 的密码。
grafana 本身只是一个 dashboard，它可以从多个数据源中获取数据进行展示，比如我们这里使用的 prometheus。所以在正式配置界面之前，需要先添加数据源，点击 grafana 左上角按钮找到 Data Sources ，进入对应页面。按照下面的内容进行填写，主要是 Type 要选择 prometheus，URL 添加 grafana 服务能访问的 prometheus 地址；Name 字段随便填写一个用来标记来源的名字即可。
然后创建一个 dashboard，并里面添加 graph，在 graph 中添加一个 panel，我们用这个 panel 展示系统的 load 数据。编辑 panel 数据，选择 data source 为之前添加的 prometheus，然后填写 query，系统 node 比较简单，一共是node_load1、node_load5和 node_load15，分别是系统最近一分钟、五分钟和十五分钟的 load 数值。输入完成后点击输入框之外，grafana 会自动更新上面的图表：
类似的，可以添加其他的 panel，展示系统方方面的监控数据，比如 CPU、memory、IO、网络等。手动通过界面对 grafana 可以很灵活地创建出很强大的图表，但是这无疑会耗费很多时间，而且 node exporter 这种监控数据是通用的，如果所有人都手动创建一遍无疑是很多重复工作。为此，grafana 支持导入和导出配置，并且提供 官方社区 供大家分享 dashboard 配置。
每个 dashboard 都有一个编号，比如 编号 22 的 dashboard 就是专门为 node-exporter 设计的展示图表。在 grafana 中点击导入 dashboard，添加编号选择数据源，就能得到已经配置完整的图表：
如果对 dashboard 有什么不满，可以直接在页面进行添加和编辑，然后可以导出 json 文件，以便重复使用。
配置告警
通过 grafana 图表我们可以知道系统各种指标随着时间的变化，方便轻松判断系统某个资源是否异常。但是我们不能一直盯着 dashboard，还需要系统发生异常的时候能立即通过邮件或者其他方式通知我们，这就是告警的功能。
prometheus 提供用户可以自己配置的告警规则，在处理 metrics 数据的时候，如果发现某个规则被触发，就执行对应的告警动作，通过发邮件或者其他方式通知用户。
对于我们的单节点主机来说，可以定义两个简单的告警规则：当主机 download 掉，或者 CPU load 持续过高一段时间就发送告警。对此，需要新建一个alert.rules文件，用来保存告警规则，按照需求对应的内容如下：
➜ monitor git:(master) ✗ cat alert.rules
groups:
- name: node-alert
rules:
- alert: service_down
expr: up == 0
for: 2m
- alert: high_load
expr: node_load1 > 0.5
for: 5m
在启动 prometheus 服务的时候把告警规则文件 mount 到 service 中，如下添加一个 volume：
➜ monitor git:(master) ✗ cat docker-compose.yml
version: '2'
services:
prometheus:
image: prom/prometheus:v2.0.0
volumes:
- ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
- ./alert.rules:/etc/prometheus/alert.rules
......
然后，告知 prometheus 加载这些规则：
➜ monitor git:(master) ✗ cat prometheus.yml
......
rule_files:
- 'alert.rules'
prometheus 还提供了 alertmanager 可以自动化根据告警规则触发对应的动作，一般是各种方式通知用户和管理员，这里就不再介绍了。
总结
需要注意的是，这只是一个本地的 demo 环境，不能直接在生产上使用。首先我们没有配置安全访问，所有的服务都是 HTTP；其次 docker-compose 运行的话，所有的服务都是在同一台机器上，无法做到分布式监控和高可用。
如果想在生产中使用 prometheus 和 grafana，请参考 官方文档 。
