# 部署

# 单节点

下载二进制版：

wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.52.0/prometheus-2.52.0.linux-amd64.tar.gz

解压后启动：

./prometheus
            --config.file /etc/prometheus/prometheus.yml  # 使用指定的配置文件
            # --web.config.file=web.yml
            # --web.listen-address 0.0.0.0:9090           # 监听的地址
            # --web.external-url http://10.0.0.1:9090/    # 供外部访问的 URL
            # --web.enable-admin-api                      # 启用管理员的 HTTP API ，比如删除数据
            # --web.enable-lifecycle                      # 启用 reload、quit 等 HTTP API
            # --web.enable-remote-write-receiver

            # --storage.tsdb.retention.time=15d           # TSDB 中数据的最大保存时长
            # --storage.tsdb.retention.size=500GB         # TSDB 整个 data 目录占用的最大磁盘空间
            # --query.timeout=2m                          # 每次查询的超时时间
            # --query.max-samples=50000000                # 每次查询时最多将多少个指标载入内存，如果超过该数量，则查询失败
            # --log.level=info
            --log.format=json

配置文件 prometheus.yml 主要用于控制 Prometheus 的监控任务，而 Prometheus 自身的运行状态只能通过命令行参数控制。

配置文件 web.yml 用于启用身份认证，如下：

basic_auth_users:
  <username>: <password>   # 这里需要填密码的哈希值，可用命令 htpasswd -Bbn <username> <password> 生成

或者用 docker-compose 部署：

version: "3"

services:
  prometheus:
    container_name: prometheus
    image: prom/prometheus:v2.52.0
    restart: unless-stopped
    command:
      - --web.external-url=http://10.0.0.1:9090
    ports:
      - 9090:9090
    volumes:
      - .:/prometheus

需要调整挂载目录的权限：

mkdir data
chown -R 65534 .

# 集群

以普通方式部署的 Prometheus 单节点就有很高性能，足够监控几千台服务器。但某些情况下需要部署 Prometheus 集群：
- 如果存在多个机房，用一个 Prometheus 通过公网采集这些服务器的 metrics 。则可能存在一些问题：网络带宽低、网络延迟偶尔超过 scrape_timeout 、偶尔断网。
  - 此时建议采用 federate、agent 等集群方案。大致原理是在每个机房部署一个 Prometheus 子节点，通过内网采集 metrics 。然后将所有 Prometheus 子节点的数据，通过公网汇总到一个 Prometheus 父节点。
- 如果存在海量监控指标，导致 Prometheus 采集慢、查询慢，则可考虑 Thanos、VictoriaMetrics 等集群方案。

Prometheus 的多种集群部署方案：

federate

部署流程：

按普通方式部署一些 Prometheus ，担任子节点。

部署一个 Prometheus ，担任父节点，添加 scrape_configs 配置：通过 federate 接口，抓取各个 Prometheus 子节点已采集的 metrics 。配置示例：

scrape_configs:
- job_name: federate
  honor_labels: true        # 设置 true ，以保存原指标中的 job 、instance 标签
  metrics_path: /federate   # 抓取的路由
  params:
    match[]:                # 指定筛选表达式。至少需要指定一个，如果指定多个则取并集
      - "{job!=''}"
      - go_goroutines
  static_configs:
    - targets:              # 目标 Prometheus 的地址
      - 10.0.0.2:9090
      - 10.0.0.3:9090

缺点：
- 只能抓取目标 Prometheus 最新采集的 metrics 。如果目标 Prometheus 掉线一段时间，则重新连接之后，并不会抓取掉线期间的 metrics 。

remote write

部署流程：

部署一个 Prometheus ，担任父节点，添加命令行选项 --web.enable-remote-write-receiver 。

部署一些 Prometheus ，担任子节点，添加 remote_write 配置：将本机采集到的 metrics ，发送到 Prometheus 父节点的 /api/v1/write 路由。配置示例：

scrape_configs: ...
remote_write:
  - url: https://prometheus.test.com/api/v1/write
    # enable_http2: true
    # remote_timeout: 30s     # 每次发送 HTTP 请求给 remote 的超时时间
    # basic_auth:
    #   username: ***
    #   password: ***
    write_relabel_configs:    # 在发送 metrics 之前，修改 label
      - <relabel_config>
    # queue_config:           # 配置推送队列
      # capacity: 2500        # 从 WAL 读取 metrics 到 queue 时，每个 shard 最多缓冲多少条 metrics ，如果缓冲区满了则暂停读取 WAL
      # max_shards: 200       # 当前 queue 最多划分多少个 shard
      # min_shards: 1         # 当前 queue 启动时初始有多少个 shard 。如果 Prometheus 认为推送速度慢，则会自动增加 shard 数量
      # max_samples_per_send: 500   # 每个 shard 每次最多推送多少条 metrics 。建议将 capacity 设置为 max_samples_per_send 的几倍
      # batch_send_deadline: 5s     # 每个 shard 等待缓冲了 max_samples_per_send 条 metrics 才推送一次，如果等待超时，即使数量不足也推送一次
      # min_backoff: 30ms           # 连续推送失败时，重试间隔从 min_backoff 开始增加，每次倍增，最大为 max_backoff
      # max_backoff: 5s

整个 queue 占用的内存大概为 number_of_shards * (capacity + max_samples_per_send) 。1K 条 metrics 大概占用 50KB 内存。

remote write 与 federate 相似，都是将 metrics 汇总存储到一个 Prometheus ，但 remote write 更可靠：
- federate 方式可能重复采集某个时刻的 metrics ，也可能遗漏采集某个时刻的 metrics 。
- remote write 方式会为每个 remote 创建一个 metrics 推送队列（queue）。
  - 如果队列中的 metrics 推送失败，则自动重试。除非持续失败 2 小时，WAL 预写日志文件被压缩。
  - 每个 queue 分成多个分片（shard），可以并发推送。
  - 普通部署方案，会在 scrape 瞬间对 Prometheus 造成很大负载。而通过队列推送，负载很平稳。

remote read
- 部署流程：
  1. 按普通方式部署一些 Prometheus ，担任子节点。
  2. 部署一个 Prometheus ，担任父节点，添加 remote_read 配置：当本机需要查询 metrics 时，允许发送查询请求到各个 Prometheus 子节点的 /api/v1/read 路由，然后汇总它们查询到的 metrics 。
- 缺点：
  - 向 Prometheus 子节点发送的查询请求，不是 PromQL 格式，而是 protobuf 格式，只能根据时间范围、标签查询 metrics ，因此查询的效率不高。
  - 即使给 Prometheus 添加了 remote_read 配置，执行 recording rules 和 alerting rules 时，只会使用本地 TSDB 的 metrics ，不会读取其它 Prometheus 的 metrics 。
agent
- Prometheus v2.32.0 增加了 agent 工作模式，起源于 Grafana agent 。
- agent 模式是 remote write 模式的基础上，减少 Prometheus 子节点的开销：
  - agent 禁用了本地存储 TSDB ，因此占用磁盘更少。采集到的 metrics 会先缓存在 data-agent/wal/ 目录，只要转发成功，就立即删除。
  - agent 禁用了查询、警报功能，因此占用内存更少。
- 部署流程：
  1. 按 remote_write 方案部署 Prometheus 集群。
  2. 给 Prometheus 子节点添加命令行选项 --enable-feature=agent 。
Thanos (opens new window)
- ：一套第三方软件，基于 Prometheus 搭建分布式监控系统。包含多个组件：
  - Sidecar ：为每个 Prometheus 部署一个 Sidecar ，将该 Prometheus 采集的 metrics 发送到 S3 云存储。
  - Receiver ：接收 Prometheus 通过 remote write 发送的 metrics ，然后保存到云存储。
  - Compactor ：压缩云存储中的 metrics 数据。
  - Ruler ：对云存储中的 metrics 执行 recording rules 和 alerting rules 。
  - Query ：实现 Prometheus 的查询 API ，被 Query Frontend 调用。
  - Query Frontend ：供用户访问，执行 PromQL 查询表达式。
- federate 等集群方案主要用于横向扩容 Prometheus 集群，依然存在单点故障的风险。而 thanos 可给每个组件部署多实例，实现高可用。
VictoriaMetrics (opens new window)
- ：一个监控工具。可替代 Prometheus 软件。也可用作 Prometheus 的存储层，以 remote write 方式写入数据，兼容 Prometheus 的查询 API 。
- 与 Prometheus 相比，优点如下：
  - 采集、查询涉及的 seriesId 基数很大时，性能比 Prometheus 更好。
  - 除了单节点部署，也支持集群部署，可通过部署多实例来实现高可用。

# 配置

# 示例

下例是让 Prometheus 监控自身的步骤：

在配置文件 prometheus.yml 中加入监控任务：

global:
  scrape_interval: 30s          # 每隔多久采集一次指标，默认为 1m 。这是全局值，可以被局部值覆盖
  scrape_timeout: 10s           # 每次采集的超时时间。默认为 10s ，该值不能超过 scrape_interval
  evaluation_interval: 30s      # 每隔多久执行一次 rules ，默认为 1m
  # external_labels:            # 与 Alertmanager 等外部组件通信时，会加上这些标签
  #   monitor: codelab-monitor

# rule_files:                   # 导入 rules 文件
# - rules_1.yml

scrape_configs:                 # 配置需要监控的对象
- job_name: prometheus          # 声明一个监控任务，常用于监控同一种 targets
  static_configs:
  - targets:                    # 可声明多个 targets 的地址
    - 10.0.0.1:9090

重启 Prometheus 以重新加载配置文件，然后访问其 Web 页面。
- 在 Status -> Targets 页面，可以看到所有监控对象及其状态。
- 在 Graph 页面，执行一个查询表达式即可获得监控数据，比如 go_goroutines 。

# scrape_configs

scrape_configs 的详细配置：

scrape_configs:
- job_name: prometheus
  # honor_labels: false
  # metrics_path: /metrics
  # follow_redirects: true          # 是否跟随状态码为 3xx 的重定向
  # scheme: http                    # 通信协议
  # scrape_interval: 30s
  # scrape_timeout: 10s
  # basic_auth:
  #   username: <string>
  #   password: <string>
  # proxy_url: <string>
  # tls_config:
  #   insecure_skip_verify: false   # 是否跳过认证 HTTPS 证书
  static_configs:
  - targets:                        # 一组监控对象的 IP:Port
    - 10.0.0.1:9090
    - 10.0.0.1:9091
    # labels:                       # 从 targets 采集 metrics 时，添加额外的标签
    #   nodename: CentOS-1
  - targets: ['10.0.0.2:9090']      # 第二组监控对象
  # relabel_configs:
  #  - <relabel_config>
  # metric_relabel_configs:
  #  - <relabel_config>

- job_name: node_exporter
  file_sd_configs:                  # 从文件读取配置，这样修改配置时不必重启 Prometheus
  - files:
    - targets/node_exporter*.json   # 文件路径的最后一个字段可使用通配符 *
    # refresh_interval: 5m          # 每隔多久重新读取一次

通过 file_sd_configs 方式读取的文件可以是 YAML 或 JSON 格式，如下：

- targets:
  - 10.0.0.1:9090
  labels:
    nodename: CentOS-1
- targets:
  - 10.0.0.2:9090
  labels:
    nodename: CentOS-2

[{
    "targets": [
        "10.0.0.1:9100"
    ],
    "labels": {
        "nodename": "CentOS-1"
    }
}, {
    "targets": [
        "10.0.0.2:9100"
    ],
    "labels": {
        "nodename": "CentOS-2"
    }
}]

Prometheus 会将采集到的 metrics 加工之后再保存。假设 targets 的原 metrics 如下：

http_requests_total{code="200"} 162
http_requests_total{code="500"} 0

则 Prometheus 最终保存的 metrics 如下：

# Prometheus 默认会为每个 metrics 添加 job: "$job_name"、instance: "$target" 两个标签
http_requests_total{code="200", job="prometheus", instance="10.0.0.1:9090"} 162
http_requests_total{code="500", job="prometheus", instance="10.0.0.1:9090"} 0

# Prometheus 会为每个 targets 添加如下三个 metrics
up{job="prometheus", instance="10.0.0.1:9090"} 1                          # 该监控对象是否在线。取值 1、0 分别代表在线、离线
scrape_samples_scraped{job="prometheus", instance="10.0.0.1:9090"} 2      # 本次抓取的指标数
scrape_duration_seconds{job="prometheus", instance="10.0.0.1:9090"} 0.01  # 本次抓取的耗时

原 metrics 中的 label 如果以 __ 开头，则采集之后不会保存。
用户可通过 static_configs[].labels 添加额外的标签。比如 instance 中的 IP 地址不方便记忆，可添加 nodename 标签。
给 metrics 添加 label 时，如果原 metrics 中已存在同名的 label ，则根据 honor_labels 进行处理：
- honor_labels: false ：默认值，将原 label 改名为 exported_<label_name> ，再添加新 label 。
- honor_labels: true ：保留原 label 不变，不添加新 label 。

用户可通过 relabel_configs 在采集之前修改 label ，通过 metric_relabel_configs 在采集之后修改 label 。例：

metric_relabel_configs:
- replacement: test
  target_label: project   # 添加一个 label ，名称为 project ，取值为 test
- action: replace         # action 默认为 replace ，是将 source_labels 多个标签的值用 separator 拼接成一个字符串，如果与 regex 正则匹配，则生成字符串 replacement ，赋值给 target_label 。如果不正则匹配，则不操作
  source_labels: [<label>, ...]
  separator: ;
  regex: (.+)
  replacement: $1
  target_label: <label>
- action: replace         # 这条规则是当 project 取值为空时，设置默认值
  source_labels: project
  regex: ^$
  replacement: test
  target_label: project
- action: keep            # keep 动作：如果 source_labels 的值与 regex 完全正则匹配，则保留该 label ，否则不保留
  source_labels: [nodename]
  regex: .*test.*

# rules

Prometheus 可配置两种规则：
- Recording Rules ：用于将某个查询表达式的结果保存为新指标。这样可以避免在用户查询时才计算，减少开销。
- Alerting Rules ：用于在满足某个条件时进行告警。（它只是产生警报，需要由 Alertmanager 加工之后转发给用户）

用户可在 prometheus.yml 中导入自定义的 rules.yml 文件，格式如下：

groups:
- name: recording_rules               # 规则组的名称
  # interval: 15s                     # 每隔多久执行一次该 rules
  rules:
  - record: go_goroutines:sum_by_job  # 定义一个新指标
    expr: sum(go_goroutines) by (job) # 查询表达式

- name: alerting_rules                # 规则组的名称
  rules:
  - alert: 测试告警-1                  # 定义一个告警规则
    expr: go_goroutines > 100         # 设置告警条件。只要表达式的执行结果是向量，就视作满足条件
    for: 5m                           # 如果持续满足告警条件 5 分钟，则触发告警
    # keep_firing_for: 1m             # Prometheus v2.42.0 增加的配置参数，表示触发告警之后，如果不再满足告警条件，则告警至少持续多久才能关闭。这样可以避免告警轰炸
    # labels:
    #   severity: error
    annotations:
      summary: "节点地址：{{$labels.instance}}, 协程数：{{$value}}"

可以重复定义同样内容的 rules ，但最终输出时，多个重复的数据会合并为一个。
Prometheus 会在每次抓取指标时自动检查一次 Alerting Rules ，因此不需要设置 interval 。
默认会将 expr 计算结果中的所有 label 添加到告警信息中。
- 可以通过 labels 子句添加一些标签到告警信息中，但是如果与已有的 label 重名则不会生效。
- 可以通过 annotations 子句添加一些标签作为注释。
- 给这些标签赋值时允许引用变量（基于 Golang 的模板语法）。

上例中，最终生成的警报包含以下信息：

{
    "status": "firing",
    "labels": {
        "alertname": "进程数归零",
        "instance":"10.0.0.1:9090",
        "job":"prometheus",
    },
    "annotations": {
        "summary":"节点地址：10.0.0.1:9090, 协程数：90",
    },
    "startsAt": "2020-07-09T01:23:22.627587301Z",
    "endsAt": "0001-01-01T00:00:00Z"
}

当异常开始时，Prometheus 会产生 "status": "firing" 的警报。当异常结束时，还会产生 "status": "resolved" 的警报。
- startsAt 参数表示警报的开始时间。根据 alerting_rules ，可能等 metrics 持续异常一段时间之后才产生警报。
- resolved 类型的警报中，会增加一个 endsAt 参数。
在 Web 页面上可以看到 Alerting Rules 的状态：
- 不满足告警条件时，属于 Inactive 状态。
- 满足告警条件时，属于 Active 状态。
  - 如果不超过阙值时间，则属于 Pending 状态。
  - 如果超过阙值时间，则属于 Firing 状态。
可参考的告警规则：awesome-prometheus-alerts (opens new window)

# HTTP API

用于管理 Prometheus 的 HTTP API ：

GET   /-/healthy  # 用于健康检查，总是返回 HTTP 200
GET   /-/ready    # 返回 HTTP 200 则代表可以处理 HTTP 请求
POST  /-/reload   # 重新加载配置文件
POST  /-/quit     # 终止进程

关于数据的 API ：

GET   /api/v1/query?query=go_goroutines{instance='10.0.0.1:9090'}&time=1589241600
  # 查询与表达式匹配，且位于某个时刻的 point ，然后返回。如果不指定 time ，则采用当前时刻

GET   /api/v1/query_range?query=go_goroutines{instance='10.0.0.1:9090'}&start=1589241600&end=1589266000&step=1m
  # 查询与表达式匹配，且位于 start 至 end 时间范围内的所有 points ，每隔 step 时长取一个 point 返回
  # 相当于从 start 时刻开始，每隔 step 时长执行一次 /api/v1/query 请求
  # query、start、end、step 几个参数必须都指定，不能为空

POST  /api/v1/admin/tsdb/delete_series?match[]=go_goroutines&start=1589241600&end=1589266000
  # 删除与表达式匹配的 points 。如果不指定时间范围 start、end ，则删除全部时间的 points

POST  /api/v1/admin/tsdb/clean_tombstones
  # 让 TSDB 立即释放已删除 points 占用的磁盘空间