普罗米修斯 -- 快速构建你的业务监控平台


Prometheus是什么

Prometheus(普罗米修斯)是一个名字非常酷的开源监控系统。

它支持多维度的指标数据模型,服务端通过HTTP协议定时拉取数据后,通过灵活的查询语言,实现监控的目的。

如上图,客户端记录相关指标数据,对外提供查询接口。Prometheus服务端通过服务器发现机制找到客户端,并定时抓取存储为时间序列数据。最后通过Grafana等图表工具集成展示。

Prometheus可以做什么

  • 在业务层用作埋点系统
    Prometheus支持各个主流开发语言(Go,java,python,ruby官方提供客户端,其他语言有第三方开源客户端)。我们可以通过客户端方面的对核心业务进行埋点。如下单流程、添加购物车流程。

  • 在应用层用作应用监控系统
    一些主流应用可以通过官方或第三方的导出器,来对这些应用做核心指标的收集。如redis,mysql

  • 在系统层用作系统监控
    除了常用软件, prometheus也有相关系统层和网络层exporter,用以监控服务器或网络。

  • 集成其他的监控
    prometheus还可以通过各种exporte,集成其他的监控系统,收集监控数据,如AWS CloudWatch,JMX,Pingdom等等。

不要用Prometheus做什么

prometheus也提供了Grok exporter等工具可以用来读取日志,但是prometheus是监控系统,不是日志系统。应用的日志还是应该走ELK等工具栈。

Prometheus 和 spring boot集成

  • Prometheus中配置服务发现
- job_name: 'consul'     
    	consul_sd_configs:   
          - server: '192.168.1.248:8500'  
    	relabel_configs:  
         - source_labels: [__meta_consul_service]  
    	regex: .*,prometheus.*  
    	target_label: job  
    	metrics_path: '/prometheus'   
	```



- maven中添加相关依赖

		<!-- The client -->
        <dependency>
            <groupId>io.prometheus</groupId>
            <artifactId>simpleclient</artifactId> 
        </dependency> 
        <!-- Exposition servlet-->
        <dependency>
            <groupId>io.prometheus</groupId>
            <artifactId>simpleclient_servlet</artifactId> 
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>io.prometheus</groupId>
            <artifactId>simpleclient_spring_boot</artifactId> 
        </dependency>
 
- 关闭spring boot原生metrics  
	`spring.metrics.servo.enabled: false`

- Application类添加注解  

	@EnablePrometheusEndpoint
	@EnableSpringBootMetricsCollector

- 业务类定义埋点  
    static final Counter orderCount = Counter.build()
    .name("b2c_order_count").help("order count.").labelNames("shop","siteUid").register();

- 业务埋点  
	orderCount.labels("shein","mus").inc();

## Prometheus监控nginx ##

Prometheus可以通过[nginx-lua-prometheus](https://github.com/knyar/nginx-lua-prometheus)这个库对nginx进行埋点。

使用起来也非常简单:

    lua_shared_dict prometheus_metrics 10M;
    lua_package_path "/path/to/nginx-lua-prometheus/?.lua";
    init_by_lua '
      prometheus = require("prometheus").init("prometheus_metrics")
      metric_requests = prometheus:counter(
    "nginx_http_requests_total", "Number of HTTP requests", {"host", "status"})
      metric_latency = prometheus:histogram(
    "nginx_http_request_duration_seconds", "HTTP request latency", {"host"})
      metric_connections = prometheus:gauge(
    "nginx_http_connections", "Number of HTTP connections", {"state"})
    ';
    log_by_lua '
      local host = ngx.var.host:gsub("^www.", "")
      metric_requests:inc(1, {host, ngx.var.status})
      metric_latency:observe(ngx.now() - ngx.req.start_time(), {host})
    ';
    
但是,通过基准测试,发现使用了histogram类型的指标后,吞吐量会有5%-10%左右的降低。

## 总结 ##

![](https://i.imgur.com/7o3VjTE.png)
借助Prometheus,我们可以快速搭建一个业务监控系统,同时还能增加核心应用的监控手段。丰富我们的监控渠道,配合zabbix、zipkin、ELK、Grafana等工具,让你全方位掌控你的系统。


相关资料:

[https://prometheus.io/](https://prometheus.io/ "https://prometheus.io/")

[https://github.com/knyar/nginx-lua-prometheus](https://github.com/knyar/nginx-lua-prometheus "https://github.com/knyar/nginx-lua-prometheus")
posted @ 2017-11-02 18:05  二胡嘈子  阅读(41681)  评论(0编辑  收藏