这是介绍Prometheushe和Grafana主要是为了监控大数据产品，数栈平台也是使用Prometheushe+Grafana作为底层大数据组件的监控，并且均有配置模板，导入即在Grafana上监控到所要看的信息指标，开源的CDH等也有很多公司使用Prometheushe+Grafana作为监控告警。本章先以基础概念为主，之后篇章会针对大数据组件监控实践具体说明。

2.1 基本概述

Prometheus（普罗米修斯）是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合，基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，这样做的好处是任意组件只要提供HTTP接口就可以接入监控系统，不需要任何SDK或者其他的集成过程。输出被监控组件信息的HTTP接口被叫做exporter 。目前互联网公司常用的组件大部分都有exporter可以直接使用，比如Varnish、Haproxy、Nginx、MySQL、Linux 系统信息 (包括磁盘、内存、CPU、网络等等)，具体支持的源看：。

2.2 架构

它的服务过程是这样的Prometheus daemon负责定时去目标上抓取metrics(指标) 数据，每个抓取目标需要暴露一个http服务的接口给它定时抓取。

• Prometheus：支持通过配置文件、文本文件、zookeeper、Consul、DNS SRV lookup等方式指定抓取目标。支持很多方式的图表可视化，例如十分精美的Grafana，自带的Promdash，以及自身提供的模版引擎等等，还提供HTTP API的查询方式，自定义所需要的输出。

• Alertmanager：是独立于Prometheus的一个组件，可以支持Prometheus的查询语句，提供十分灵活的报警方式。

• PushGateway：这个组件是支持Client主动推送metrics到PushGateway，而Prometheus只是定时去Gateway上抓取数据。

如果有使用过statsd的用户，则会觉得这十分相似，只是statsd是直接发送给服务器端，而Prometheus主要还是靠进程主动去抓取。

大多数Prometheus组件都是用Go编写的，它们可以轻松地构建和部署为静态二进制文件。访问prometheus.io以获取完整的文档，示例和指南。

Prometheus从根本上所有的存储都是按时间序列去实现的，相同的metrics(指标名称) 和label(一个或多个标签) 组成一条时间序列，不同的label表示不同的时间序列。为了支持一些查询，有时还会临时产生一些时间序列存储。

metrics name&label指标名称和标签

每条时间序列是由唯一的”指标名称”和一组”标签（key=value）”的形式组成。

指标名称：一般是给监测对像起一名字，例如http_requests_total这样，它有一些命名规则，可以包字母数字_之类的的。通常是以应用名称开头_监测对像_数值类型_单位这样。例如：push_total、userlogin_mysql_duration_seconds、app_memory_usage_bytes。

标签：就是对一条时间序列不同维度的识别了，例如一个http请求用的是POST还是GET，它的endpoint是什么，这时候就要用标签去标记了。最终形成的标识便是这样了：http_requests_total{method="POST",endpoint="/api/tracks"}。

记住，针对http_requests_total这个metrics name无论是增加标签还是删除标签都会形成一条新的时间序列。

查询语句就可以跟据上面标签的组合来查询聚合结果了。

如果以传统数据库的理解来看这条语句，则可以考虑http_requests_total是表名，标签是字段，而timestamp是主键，还有一个float64字段是值了。（Prometheus里面所有值都是按float64存储）。

Counter

Counter用于累计值，例如记录请求次数、任务完成数、错误发生次数。一直增加，不会减少。重启进程后，会被重置。

例如：http_response_total{method="GET",endpoint="/api/tracks"} 100，10秒后抓取http_response_total{method="GET",endpoint="/api/tracks"} 100。

Gauge

Gauge常规数值，例如 温度变化、内存使用变化。可变大，可变小。重启进程后，会被重置。

例如： memory_usage_bytes{host="master-01"} 100 < 抓取值、memory_usage_bytes{host="master-01"} 30、memory_usage_bytes{host="master-01"} 50、memory_usage_bytes{host="master-01"} 80 < 抓取值。

Histogram

Histogram（直方图）可以理解为柱状图的意思，常用于跟踪事件发生的规模，例如：请求耗时、响应大小。它特别之处是可以对记录的内容进行分组，提供count和sum全部值的功能。

例如：{小于10=5次，小于20=1次，小于30=2次}，count=7次，sum=7次的求和值。

Summary

Summary和Histogram十分相似，常用于跟踪事件发生的规模，例如：请求耗时、响应大小。同样提供 count 和 sum 全部值的功能。

例如：count=7次，sum=7次的值求值。

它提供一个quantiles的功能，可以按%比划分跟踪的结果。例如：quantile取值0.95，表示取采样值里面的95%数据。

• Data Source

grafana支持多种时序数据源。每种数据源，都有各自的查询编辑器。

目前官方支持了如下几种数据源：

Graphite

InfluxDB

OpenTSDB

Prometheus

Elasticsearch

CloudWatch

在一个Dashboard中，可以结合多种数据源的数据。但是，一个Panel只能使用一个数据源（属于特定的组织&&）。

• 组织（Organization）

有些场景是一个grafana服务商与多个客户合作，客户之间是隔离的，所以grafana也就支持多组织。但在更多的场景下，grafana会被单独部署到某个客户环境中。

每个组织有一个或多个Data Source。Dashboard和组织也是多对一的关系。

在grafana中的组织下的每个用户，都可以使用属于这个组织的DataSoure和Dashboard。权限篇

• User

一个用户可以属于一个或多个组织。在不通组织中可以被设置不同角色。

Grafana也支持多样的认证方式。比如集成database，或来自外部的SQL server，或是一个LDAP server。

详见User Auth。

• Row

在一个Dashboard，“行“是用来组合各个Panel的。一行有12个单元，可以将panel设置成不同的单位宽度。更不错的是，grafana在所有分辨率的屏幕下，都能适应的很好。

使用Repeating Row Function，可以通过选择下拉菜单的参数，动态控制创建和移除行（这些行可能有Panel，还没尝试&&）

点击Row title，可以折叠行。如果在保存时，一个Dashboard的某些行被折叠，则折叠的状态也会被保存。浏览时如果没有再次展开它，则里面的数据也不会预加载。

• Panel

在grafana中，Panel是基础呈现块。每个Panel都提供了查询编辑器Query Editor，辅助我们从DataSource提取所展示的信息。

每种Panel都有多样的配置和展现方式，它可以在Dashboard上拖拽和重绘大小。

官方提供的Panel有如下：

Graph

Singlestat

Dashlist

Table

Text

Graph可以提供折线图、柱状图等能力，可以通过Plugin添加其它图表。Singlestat如同其名，是用来展示单个字段的状态。Dashlist和Text是特殊的panel，它不连接任何Data Source。

使用Dashborad变量（下拉菜单），可以动态的配置panel。使用Repeating Panel function可以动态的创建和移除panel。panel的时间一般采用Dashborad上的time picker，但也可以自定义时间。

panel很容易被分享，可以导出这个panel的json文档。

• Query Editor

如上介绍的，查询编辑器也是数据源间不同的。编辑器可以引用Dashboard的变量，来达到动态控制panel的目的。QE也可以添加多次Query，来获取多个series。每次Query的结果，可以通过输入#xxx给下一次引用，进行更高级的查询。

• Dashboard

最终，所有的panel和row汇总到了dashboard中。右上角的time picker可以控制panel的时间。dashboard能被方便的共享。可以使用Snapshot的特性，将当前的所有视图数据导出到静态的JSON文档中。dashboard也可以被打标签。

Grafana特性

Panel

Dashboard Features

Data Source

Alerting

Keyboard Shortcuts