3.1 服务发现与自动发现

在微服务架构中，服务数量多且动态变化，因此服务发现是监控的基础。Prometheus支持通过Kubernetes Service Discovery和Consul等工具实现自动发现服务。

# 示例：Kubernetes Service Discovery 配置 scrape_config {   job_name = 'kubernetes-pods'   kubernetes_sd_config {     api_server_url = 'https://kubernetes.default.svc'     insecure_skip_tls_verify = true     auth {       token_file = '/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token'     }   } }            

3.2 指标采集与 exporters

Prometheus通过exporters从各种来源采集指标数据。例如，Node Exporter用于采集系统资源指标，而Golang Exporter则用于采集Go语言应用的性能指标。

# 示例：Golang Exporter 配置 scrape_config {   job_name = 'golang-app'   static_configs {     targets = ['localhost:8080']   } }            

3.3 数据存储与查询

Prometheus将采集到的指标数据存储在本地磁盘，并支持通过 remote_write 配置将数据传输到远程存储（如GCS、S3等）。PromQL语言允许用户灵活地查询和分析指标数据。

# 示例：PromQL 查询 ALERTS {   _role == 'alertmanager'   alertname == 'ServiceDown' }            

3.4 数据可视化

为了更好地理解和分析指标数据，通常会使用Grafana等工具进行可视化。Grafana支持通过Prometheus数据源创建自定义仪表盘。

例如，可以创建一个展示CPU使用率的趋势图：

{  "title": "CPU Usage",  "type": "graph",  ".datasource": "Prometheus",  "query": "sum(node_cpu_seconds_total{job='node', mode='user'}) / sum(node_cpu_seconds_total{job='node'}) * 100"}            

3.5 报警与通知

通过配置Prometheus的Alertmanager，可以实现自动化的报警功能，并将报警信息通过多种渠道（如邮件、微信、 DingTalk ）通知相关人员。

# 示例：Alertmanager 配置 route {   group_by = ['alertname']   group_wait = 30s   group_interval = 5m   repeat_interval = 3h } receivers {   email {     to = 'alerts@example.com'     from = 'alertmanager@example.com'     send_resolved = true   } }