Prometheus的架构及持久化

##Prometheus是什么 Prometheus是一个开源的系统监控和报警工具，特点是

###pull方式 Prometheus采集数据是用的pull也就是拉模型,通过HTTP协议去采集指标，只要应用系统能够提供HTTP接口就可以接入监控系统，相比于私有协议或二进制协议来说开发、简单。 ###push方式 对于定时任务这种短周期的指标采集，如果采用pull模式，可能造成任务结束了，Prometheus还没有来得及采集，这个时候可以使用加一个中转层，客户端推数据到Push Gateway缓存一下，由Prometheus从push gateway pull指标过来。(需要额外搭建Push Gateway，同时需要新增job去从gateway采数据)

##组成及架构

Prometheus server 主要负责数据采集和存储，提供PromQL查询语言的支持

客户端sdk 官方提供的客户端类库有go、java、scala、python、ruby，其他还有很多第三方开发的类库，支持nodejs、php、erlang等

Push Gateway 支持临时性Job主动推送指标的中间网关

PromDash 使用rails开发的dashboard，用于可视化指标数据

exporters 支持其他数据源的指标导入到Prometheus，支持数据库、硬件、消息中间件、存储系统、http服务器、jmx等

alertmanager 实验性组件、用来进行报警

prometheus_cli 命令行工具

其他辅助性工具

架构图如下：

##默认配置

docker exec -it a9bd827a1d18 less /etc/prometheus/prometheus.yml

得到

# my global config
global:
  scrape_interval:     15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
  evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).

  # Attach these labels to any time series or alerts when communicating with
  # external systems (federation, remote storage, Alertmanager).
  external_labels:
      monitor: 'codelab-monitor'

# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
  # - "first.rules"
  # - "second.rules"

# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: 'prometheus'

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

scrape_interval 这里是指每隔15秒钟去抓取数据(这里)

evaluation_interval 指的是计算rule的间隔

##Push Gateway pushgateway有单独的镜像

docker pull prom/pushgateway

对于喜欢用push模式的应用来说，可以专门搭建一个push gateway，来适配一下。

##storage prometheus使用了G家的LevelDB来做索引(PromSQL重度依赖LevelDB)，对于大量的采样数据有自己的存储层，Prometheus为每个时序数据创建一个本地文件，以1024byte大小的chunk来组织。

###磁盘文件 Prometheus在storage.local.path指定的路径存储文件，默认为./data。关于chunk编码有三种

第一代的编码格式，simple delta encoding

目前默认的编码格式，double-delta encoding

variable bit-width encoding，facebook的时间序列数据库Beringei采用的编码方式

###内存使用 prometheus在内存里保存了最近使用的chunks，具体chunks的最大个数可以通过storage.local.memory-chunks来设定，默认值为1048576，即1048576个chunk，大小为1G。 除了采用的数据，prometheus还需要对数据进行各种运算，因此整体内存开销肯定会比配置的local.memory-chunks大小要来的大，因此官方建议要预留3倍的local.memory-chunks的内存大小。

As a rule of thumb, you should have at least three times more RAM available than needed by the memory chunks alone

可以通过server的metrics去查看prometheus_local_storage_memory_chunks以及process_resident_memory_byte两个指标值。

The current number of chunks in memory, excluding cloned chunks 目前内存中暴露的chunks的个数

Resident memory size in bytes 驻存在内存的数据大小

prometheus_local_storage_persistence_urgency_score 介于0-1之间，当该值小于等于0.7时，prometheus离开rushed模式。 当大于0.8的时候，进入rushed模式

prometheus_local_storage_rushed_mode 1表示进入了rushed mode，0表示没有。进入了rushed模式的话，prometheus会利用storage.local.series-sync-strategy以及storage.local.checkpoint-interval的配置加速chunks的持久化。

###storage参数

docker run -p 9090:9090 \
-v /tmp/prometheus-data:/prometheus-data \
prom/prometheus \
-storage.local.retention 168h0m0s \
-storage.local.max-chunks-to-persist 3024288 \
-storage.local.memory-chunks=50502740 \
-storage.local.num-fingerprint-mutexes=300960

###storage.local.memory-chunks 设定prometheus内存中保留的chunks的最大个数，默认为1048576，即为1G大小

###storage.local.retention 用来配置采用数据存储的时间，168h0m0s即为24*7小时，即1周

###storage.local.series-file-shrink-ratio 用来控制序列文件rewrite的时机，默认是在10%的chunks被移除的时候进行rewrite，如果磁盘空间够大，不想频繁rewrite，可以提升该值，比如0.3，即30%的chunks被移除的时候才触发rewrite。

###storage.local.max-chunks-to-persist 该参数控制等待写入磁盘的chunks的最大个数，如果超过这个数，Prometheus会限制采样的速率，直到这个数降到指定阈值的95%。建议这个值设定为storage.local.memory-chunks的50%。Prometheus会尽力加速存储速度，以避免限流这种情况的发送。

###storage.local.num-fingerprint-mutexes 当prometheus server端在进行checkpoint操作或者处理开销较大的查询的时候，采集指标的操作会有短暂的停顿，这是因为prometheus给时间序列分配的mutexes可能不够用，可以通过这个指标来增大预分配的mutexes，有时候可以设置到上万个。

####storage.local.series-sync-strategy 控制写入数据之后，何时同步到磁盘，有'never', 'always', 'adaptive'. 同步操作可以降低因为操作系统崩溃带来数据丢失，但是会降低写入数据的性能。 默认为adaptive的策略，即不会写完数据就立刻同步磁盘，会利用操作系统的page cache来批量同步。

####storage.local.checkpoint-interval 进行checkpoint的时间间隔，即对尚未写入到磁盘的内存chunks执行checkpoint操作。

##doc