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promethues是一套開源的系統監控報警框架。
? Prometheus 所有采集的監控數據均以指標（metric）的形式保存在內置的時間序列數據庫當中（TSDB）：屬于同一指標名稱，同一標簽集合的、有時間戳標記的數據流。除了存儲的時間序列，Prometheus 還可以根據查詢請求產生臨時的、衍生的時間序列作為返回結果。
? 特點：
prometheus組成和架構：
基本工作原理
基本概念：
數據模型：prometheus中存儲的數據為時間序列，是由Metric的名字和一系列的標簽（鍵值對）唯一標識的，不同的標簽代表不同的時間序列。
? 樣本：實際時間序列，每個序列包括一個float64的值和一個毫秒級的時間戳。（指標+時間戳+樣本值）
? metric名字： 具有語義，表示功能：例如：http_requeststotal, 表示 http 請求的總數。其中，metric 名字由 ASCII 字符，數字，下劃線，以及冒號組成，且必須滿足正則表達式 [a-zA-Z:][a-zA-Z0-9_:]*。
? 標簽：使一個時間序列有不同未讀的識別。例如 http_requeststotal{method="Get"} 表示所有 http 請求中的 Get 請求。當 method="post" 時，則為新的一個 metric。標簽中的鍵由 ASCII 字符，數字，以及下劃線組成，且必須滿足正則表達式 [a-zA-Z:][a-zA-Z0-9_:]*。
? 格式：<metric name>{<label name>=<label value>, …}，例如：http_requests_total{method="POST",endpoint="/api/tracks"}。
Metric類型
counter: 累加性metirc。
Gauge：可增減性metric
Histogram：樹狀圖
summary： 匯總
數據類型
瞬時向量(instant vector)：一組時間序列，每個時間序列包含單個樣本。
區間向量(range vector)：一組時間序列，每個時間序列包含一段時間范圍內的樣本數據。
標量(scalar): 一個浮點型數據值。
字符串(string): 一個簡單的字符串值。時間序列過濾器
瞬時向量過濾器：
eg: http_requests_total ，通過{}里附件一組標簽過濾時間序列。
標簽匹配云算符：
= : 選擇與提供的字符串完全相同的標簽。
!= : 選擇與提供的字符串不相同的標簽。
=~ : 選擇正則表達式與提供的字符串（或子字符串）相匹配的標簽。
!~ : 選擇正則表達式與提供的字符串（或子字符串）不匹配的標簽。
區間向量過濾器：
eg：http_requests_total{job="prometheus"}[5m]，通過[]指定區間提取數值。
時間單位：
s - 秒
m - 分鐘
h - 小時
d - 天
w - 周
y - 年
時間位移操作：
在瞬時向量表達式或者區間向量表達式中，都是以當前時間為基準.
eg:http_requests_total offset 5m "offset 關鍵字需要緊跟在選擇器（{}）后面"操作符
算數二次元運算符
eg:加減乘除
布爾運算符：
eg：= ，！= ，< , > ,<= ,>=
集合運算符：
and，or，unless
匹配模式
聚合操作
語法：<aggr-op>([parameter,] <vector expression>) [without|by (<label list>)] 只有count_values, quantile, topk, bottomk支持參數(parameter)
sum (求和)；min (最小值)；max (最大值)；avg (平均值)；stddev (標準差)；stdvar (標準差異)；count (計數)；count_values (對 value 進行計數)；bottomk (樣本值最小的 k 個元素)；topk (樣本值最大的k個元素)；quantile (分布統計)
eg:<aggr-op>([parameter,] <vector expression>) [without|by (<label list>)]
without 用于從計算結果中移除列舉的標簽，而保留其它標簽。by 則正好相反，結果向量中只保留列出的標簽，其余標簽則移除。通過 without 和 by 可以按照樣本的問題對數據進行聚合。 任務和實例
? 采集不同的監控指標，我們需要運行相應的監控采集程序，并且讓prometheus server知道這些export實例的訪問地址。每一個監控樣本的http服務稱之為一個實例。node exporter可以稱之為一個實例。
? 一組用于相同采集目的的實例，或者一個采集進程的多個副本則通過一個一個任務管理。
* job: node
* instance 2: 1.2.3.4:9100
* instance 4: 5.6.7.8:9100HTTP API中響應格式
瞬時數據查詢：
url請求參數：
eg:'http://localhost:9090/api/v1/query?query=up&time=2015-07-01T20:10:51.781Z'
query=：PromQL表達式。
time=<rfc3339 | unix_timestamp>：用于指定用于計算PromQL的時間戳。可選參數，默認情況下使用當前系統時間。
timeout=：超時設置。可選參數，默認情況下使用-query,timeout的全局設置
區間數據查詢：
url請求參數：
eg:'http://localhost:9090/api/v1/query_range?query=up&start=2015-07-01T20:10:30.781Z&end=2015-07-01T20:11:00.781Z&step=15s'
query=: PromQL表達式。
start=<rfc3339 | unix_timestamp>: 起始時間。
end=<rfc3339 | unix_timestamp>: 結束時間。
step=: 查詢步長。
timeout=: 超時設置。可選參數，默認情況下使用-query,timeout的全局設置。
Prometheus告警
告警規則定義（Alertrule difinition）
告警名稱： 自定義名稱.
告警規則：基于PromQL表達式定義告警觸發條件.定義在配置文件中
groups:
- name: example
rules:
- alert: HighErrorRate
expr: job:request_latency_seconds:mean5m{job="myjob"} > 0.5
for: 10m
labels:
severity: page
annotations:
summary: High request latency
description: description info
#group:定義一組相關規則
#alert：告警規則名稱
#expr：基于PromQL的觸發條件
#for 等待評估時間
#label 自定義標簽
#annotation： 指定一組附加信息Alertmanger特性Altermanager特性
分組：可以將詳細的告警機制合并成一個通知
抑制：當發出一個警告時，可以停止重復發送此告警的引發的其他告警機制
靜默：將告警進行靜默處理安裝啟動Altermanger
wget https://github.com/prometheus/alertmanager/releases/download/v0.15.3/alertmanager-0.15.3.linux-amd64.tar.gz
cd alertmanager-0.15.3.linux-amd64/
./alertmanageraltermanager.yml配置文件介紹
global:
resolve_timeout: 5m
route:
group_by: ['alertname']
group_wait: 10s
group_interval: 10s
repeat_interval: 1h
receiver: 'web.hook'
receivers:
- name: 'web.hook'
webhook_configs:
- url: 'http://127.0.0.1:5001/'
inhibit_rules:
- source_match:
severity: 'critical'
target_match:
severity: 'warning'
equal: ['alertname', 'dev', 'instance']
路由(route)以及接收器(receivers)。所有的告警信息都會從配置中的頂級路由(route)進入路由樹，根據路由規則將告警信息發送給相應的接收器。
全局配置（global）：用于定義一些全局的公共參數，如全局的SMTP配置，Slack配置等內容；
模板（templates）：用于定義告警通知時的模板，如HTML模板，郵件模板等；
告警路由（route）：根據標簽匹配，確定當前告警應該如何處理；
接收人（receivers）：接收人是一個抽象的概念，它可以是一個郵箱也可以是微信，Slack或者Webhook等，接收人一般配合告警路由使用；
抑制規則（inhibit_rules）：合理設置抑制規則可以減少垃圾告警的產生重啟prometheus
killall -9 prometheus
nohup prometheus &安裝prometheus server
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.6.0/prometheus-2.6.0.linux-amd64.tar.gz
tar -zxvf prometheus-2.6.0.linux-amd64.tar.gz
cd prometheus-2.6.0.linux-amd64
./prometheus &
ln -s /root/prometheus/prometheus-2.6.0.linux-amd64/prometheus /usr/local/bin/prometheus
設置開機啟動
cat >> /usr/lib/systemd/system/multi-user.target.wants/prometheus.service <<EOF
[Unit]
Description=prometheus
After=network.target
[Service]
Type=forking
ExecStart=/usr/local/bin/prometheus --config.file="/root/prometheus-2.6.0.linux-amd64/prometheus.yml" --storage.tsdb.path=/root/prometheus-2.6.0.linux-amd64/data
PrivateTmp=true
[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF
systemctl enable prometheus
systemctl start prometheus
安裝Node Exporter 采集主機運行數據(采集主機運行指標比如cpu，內存和磁盤等信息)
wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.17.0/node_exporter-0.17.0.linux-amd64.tar.gz
tar -zxvf node_exporter-0.17.0.linux-amd64.tar.gz
cd node_exporter-0.17.0.linux-amd64/
mv node_exporter /usr/local/bin/
nohup node_exporter &
curl -l -H "Content-type: application/json" -X POST -d '{"msgtype": "markdown","markdown": {"title":"Prometheus告警信息","text": "#### 監控指標\n> 監控描述信息\n\n> ###### 告警時間 \n"},"at": {"isAtAll": false}}' https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=51345145d106753486bd71614bf881283f91e2124535276b257f99327e41dc87
{"errcode":0,"errmsg":"ok"}Prometheus中添加收集的監控數據，修改prometheus.yml文件，并在scrape_configs添加一下內容。
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
# 采集node exporter監控數據
- job_name: 'node'
static_configs:
- targets: ['localhost:9100']使用Grafana創建可視化Dashboard
docker run -d -p 3000:3000 grafana/grafana
#訪問http://localhost:3000 默認用戶名admin 密碼admin先記錄，后補充。
參考文章如下：
prometheus非官方手冊
prometheus-book
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