prom的联邦模式以及高可用prom的解决方案

1. P31 Web 界面可以访问到数据的问题

您提到这种配置：

scrape_configs:
  - job_name: "federate-32-33"
    metrics_path: "/federate"
    honor_labels: true
    params:
      "match[]":
      # ...
    static_configs:
      - targets:
          - 10.0.0.32:8428 # <--- 注意这里

然后 P31 的 Web 界面可以访问到数据。

这有点出乎意料，理论上这种配置应该是无法工作的。
原因我在之前解释过：10.0.0.32:8428 是 VictoriaMetrics 的地址，它不提供 /federate API。/federate API 是 Prometheus Server 本身提供的。

可能出现的情况是：

您在 P31 上还有其他 scrape_configs？ 比如 P31 可能自身也在抓取一些本地的服务（如 P31 自己的 node_exporter 或 Prometheus 本身的指标），这些数据会在 P31 的本地存储中，并且在 P31 的 Web 界面中可见。这并不是通过 federate 抓取 10.0.0.32:8428 成功获得的。
您在测试后又改回了正确的 targets 地址？ 也就是说，您可能最终将 targets 改回了 10.0.0.32:9090 (P32 的 Prometheus) 和 10.0.0.33:9090 (P33 的 Prometheus)，并且删除了 P31 的 remote_write 配置。如果是这样，那么 P31 确实能够联邦到 P32 和 P33 的数据，并且只保存在 P31 本地，不再推送到 VictoriaMetrics。这正是我们之前讨论的正确且推荐的方案。

请您再次确认 P31 上目前的 prometheus.yml 中 targets 的确切配置，以及您是否在 P31 上运行了其他抓取任务。如果 P31 仅仅依赖于 targets: 10.0.0.32:8428 来获取数据，它应该会报错。

2. 联邦模式的意义和远端存储的关系

您提出的问题非常核心：“那这种联邦模式有什么意义呢？既然都增加了负担，那我远端存储的意义再那？我既然使用了远端存储意义就是为了减轻各个prom节点的压力。”

这是一个常见的混淆点，因为 Prometheus 的联邦模式和远端存储是解决不同问题的两种机制。

Prometheus 本身的角色：
Prometheus 的设计初衷是作为一个独立的、高性能的监控系统，它主动拉取（pull）指标，并在本地存储（tsdb）这些指标。它还负责评估告警规则和录制规则。
远端存储 (Remote Storage) 的意义 (如 VictoriaMetrics)：
远端存储是为了解决 Prometheus 本地存储的扩展性和长期数据保留的问题。
1. 长期存储： Prometheus 的本地存储设计为短期（通常几周到几个月）有效。对于数年甚至更久的历史数据，需要远端存储。
2. 全局查询： 当您有几十个甚至上百个 Prometheus 实例时，如果您想查询一个跨所有实例的指标（例如：所有服务器的总 CPU 使用率），您不可能一个一个去每个 Prometheus 实例上查。远端存储提供了一个统一的、可查询的全局视图。
3. 减轻 Prometheus 存储压力： remote_write 的确将数据持久化的压力从 Prometheus 的本地磁盘转移到了远端存储系统。Prometheus 本身只需要维护一个短期缓冲区来处理入站数据和即将写入远端存储的数据。但是，Prometheus 仍然需要执行抓取、解析、标签处理、规则评估等任务，这些任务会消耗 CPU 和内存。
联邦模式 (Federation) 的意义：
联邦模式主要是为了解决Prometheus 实例之间的逻辑聚合和集中控制。它的核心意义在于：
1. 集中告警和录制规则： 当您有多个独立的 Prometheus 实例负责不同区域或不同服务的监控时，您可能希望在一个中心点配置所有的告警规则和录制规则。联邦模式允许这个中心 Prometheus 从所有子 Prometheus 获取它所需的数据，从而进行统一的规则评估。
2. 构建高层次视图： 您可能不需要在中心 Prometheus 上看到所有的原始指标，但需要看到一个聚合的、高层次的视图。例如，您可能在子 Prometheus 上收集了每个服务的请求量，但在中心 Prometheus 上，您只需要看到所有服务的总请求量或者按地区聚合的请求量。
3. 服务发现的简化： 在某些复杂架构中，联邦模式可以帮助简化中心 Prometheus 的服务发现配置，因为它只需要发现子 Prometheus 实例，而不是所有底层目标。

为什么联邦模式会增加 P31 的负担？

因为 P31 需要：

主动抓取 P32 和 P33 的数据（消耗 P31 的网络和 CPU）。
在本地存储 这些抓取到的数据（消耗 P31 的磁盘和内存）。
所以，它并没有减轻 P31 的负担，反而增加了。

那么，它和远端存储不冲突吗？

它们是互补的，而不是替代品。

远端存储 解决的是原始数据的大规模、长期存储和全局查询问题。所有产生原始数据的 Prometheus 实例都应该将数据 remote_write 到远端存储。这是您所有监控数据的最终归宿和 "single source of truth"。
联邦模式 解决的是在一个分布式 Prometheus 部署中，如何让一个中心 Prometheus 获取到其他 Prometheus 的数据，以便执行集中化的告警、规则评估和特定视图。

当两者结合时，最佳实践是：

所有底层 Prometheus (P32, P33...) 都将它们抓取到的原始数据 remote_write 到 VictoriaMetrics。
中心 Prometheus (P31) 联邦 P32 和 P33 的数据，以便进行告警和录制规则。
P31 不将它联邦到的原始数据再次 remote_write 到 VictoriaMetrics，以避免冗余。
如果 P31 通过录制规则生成了新的、聚合后的指标，它可以选择将这些聚合指标 remote_write 到 VictoriaMetrics。
Grafana 等查询工具直接从 VictoriaMetrics 查询所有数据。

所以，P31 的存在，不是为了减轻 P32 和 P33 的压力，也不是为了减轻 VictoriaMetrics 的压力，而是为了提供一个管理和控制的中心视图，尤其对于告警而言。

3. 千万台服务器的扩展和您的新想法

您理解得非常正确！

扩展方式：
是的，如果您有成千上万台服务器，您绝对不能让一个 Prometheus 实例去抓取所有这些服务器。您会部署多个分布式 Prometheus 实例 (P32, P33, Px, Py, Pz...)，每个实例负责抓取其中一部分服务器。这就是横向扩展采集能力的方式。
您的新想法：“我有很多分布式的prom然后让集中的这个prom把指标存到远端，其他的分布式的再本地，这样可不可以实现？”
这个想法是不可取的，并且会导致数据丢失或严重冗余。

让我们分析一下这种想法：
- "我有很多分布式的 Prom (P32, P33, Px...)"： 很好，这是正确的扩展方式。
- "其他的分布式的 (P32, P33, Px...) 再本地"： 意思是这些实例不 remote_write 到 VictoriaMetrics，只保存在自己本地。
- "让集中的这个 Prom (P31) 把指标存到远端"： 意思是只有 P31 remote_write 到 VictoriaMetrics。
结果会是：
1. 数据丢失或不完整： 如果 P32, P33 等只保存在本地，而 P31 又没有从它们联邦所有数据（或者 P31 联邦了但没有能力承担那么大的数据量），那么 VictoriaMetrics 就不会有 P32, P33 收集的全部原始数据。当 P32, P33 的本地数据过期或实例重启时，这些数据就永远消失了，无法在 VictoriaMetrics 中进行全局查询。
2. P31 的巨大压力： 如果 P31 真的要联邦所有 P32, P33 等收集的原始数据，并再推送到 VictoriaMetrics，那么 P31 将成为一个巨大的瓶颈，它的 CPU、内存、网络和磁盘都会因为处理海量数据而崩溃。这和我们一开始就试图避免的冗余问题是一样的。

正确的大规模部署模式（基于您目前的组件）：

分布式采集： 部署多个 Prometheus 实例 (P32, P33, Px, Py...)，每个实例负责监控一部分服务器。
所有原始数据写入远端存储： 每个分布式 Prometheus 实例 (P32, P33, Px, Py...) 都配置 remote_write，将其自己抓取到的所有原始数据直接推送到 VictoriaMetrics (10.0.0.32:8428)。
VictoriaMetrics 作为唯一的数据源： VictoriaMetrics 是您所有原始监控数据的唯一中央存储。
Grafana 直接查询 VictoriaMetrics： Grafana 配置 VictoriaMetrics 作为数据源，直接从这里查询所有历史数据和构建全局视图。
P31 (可选的联邦器)：
- 如果需要集中告警或录制规则，可以有一个 P31。
- P31 从 P32, P33 等联邦经过筛选的、对告警和规则有用的少量原始指标，或者已经聚合后的指标。
- P31 不将这些联邦来的原始数据再 remote_write 到 VictoriaMetrics。
- 如果 P31 执行录制规则生成了新的、聚合后的指标，并且这些指标对全局视图很重要，那么 P31 可以将这些新的聚合指标 remote_write 到 VictoriaMetrics。

总结：
所有负责抓取原始数据的 Prometheus 实例都应该将数据直接 remote_write 到您的集中式远端存储（VictoriaMetrics）。这是扩展原始数据存储和实现全局查询的正确路径。P31 的联邦只是为了解决中心化管理和特定功能的需求，它不应该成为原始数据流入远端存储的中间环节。

问题的原因我应该找到了，那是因为我的32节点安装了prometheus server。
是的，这解释了为什么 P31 能够从 10.0.0.32:8428 (VictoriaMetrics 的查询端口) 抓取到数据。但这里的配置是错误的，虽然能在 P31 的 targets 页面看到 UP 状态，但它抓取到的很可能不是您期望的原始指标数据，或者根本就抓取不到期望的指标。

为什么会这样？
/federate 是 Prometheus Server 提供的一个特殊的 API。它不是用于查询数据，而是用于让另一个 Prometheus Server 来获取特定匹配规则的数据。

如果您在 P31 的 scrape_configs 中设置：

static_configs:
  - targets:
      - 10.0.0.32:8428 # 指向 VictoriaMetrics 的查询端口

并且 metrics_path: "/federate"

这相当于 P31 在尝试向 VictoriaMetrics 的查询端口（vmselect）发送一个 /federate 的请求。VictoriaMetrics 的 vmselect 端口不理解 /federate 这个 API，它只理解 Prometheus 的查询协议 (如 /api/v1/query)。

所以，尽管 P31 的 targets 页面显示“UP”，实际的抓取结果很可能是失败的，或者抓取到了错误的数据。 您可能需要在 P31 的 targets 页面查看该 job 的状态详情，或者在 P31 的 graph 页面尝试查询一些指标，看看是否能得到您预期的结果。

我强烈建议您回到之前讨论的、我标记为正确的配置方案：

P31 联邦 P32 和 P33： targets 指向 P32 和 P33 的 Prometheus Server 端口 (通常是 9090)，并使用 /federate metrics_path。
P31 不 remote_write。

如果您确认 P31 确实能获取到您需要的指标数据，那么这个配置方式虽然理论上是错误的，但可能您使用的 P31 版本、或者 P32/P33 的 VictoriaMetrics 的配置有一些特殊之处，导致它“看起来”工作了。但是，为了架构的清晰和未来的可维护性，请务必使用正确的配置方式。

关于 Grafana 和 VictoriaMetrics 数据源

您问：

那如果我的vm是一个集群，那么指向的这个地址是？还有我看grafana上也没有有关vm的datab sources啊？是不是我的grafana的版本问题？我的是这个版本grafana-enterprise/now 11.1.4 amd64 [installed,local]

VictoriaMetrics 集群的指向地址：
如果您的 VictoriaMetrics 是一个集群，通常会有多个节点。最推荐的做法是配置一个负载均衡器 (Load Balancer) 在所有 vmselect 服务前面。
- 负载均衡器地址： Grafana 将连接到这个负载均衡器的地址（例如，http://vm-cluster-lb:8428）。负载均衡器会将请求分发到集群中的某个 vmselect 节点。
- 直接指向某个节点： 您也可以直接指向集群中任何一个 vmselect 节点的地址。如果该节点出现故障，Grafana 将无法查询。除非您有其他高可用机制，否则使用负载均衡器是最佳实践。
- 集群的 vmselect 端口： 通常是 8428。
Grafana 的 VictoriaMetrics 数据源：
您的 Grafana 版本 grafana-enterprise/now 11.1.4 是非常新的版本，绝对支持 VictoriaMetrics 数据源。
- 如何添加： 在 Grafana 中，进入 Configuration -> Data sources -> Add data source。在搜索框中输入 "VictoriaMetrics"。您应该能找到官方提供的 VictoriaMetrics 数据源插件。
- 配置： 在数据源配置页面，您需要填写 VictoriaMetrics 的 URL (例如 http://vm-cluster-lb:8428 或单个 vmselect 节点的地址)。您可以选择 PromQL 查询模式。
- 如果找不到： 确保您安装的 Grafana 实例已经启用了 VictoriaMetrics 插件。在某些情况下，插件可能需要单独安装或启用。您可以检查 Grafana 的插件管理页面。但是，对于如此新的版本，它很可能已经内置或容易安装。

高可用 Prometheus 阵列在生产环境中的配置

要搭建一个高可用的 Prometheus 监控系统，您需要考虑以下几个关键组件和设计：

分布式 Prometheus 采集节点 (Prometheus Array):
- 数量： 根据您的监控目标数量、指标采集频率和粒度来决定。初期可以从 2-3 个节点开始。
- 目标分配： 使用 服务发现机制 (如 Consul, Kubernetes Service Discovery, DNS SD, File SD) 来动态分配需要抓取的 targets 给不同的 Prometheus 实例。避免手动配置，以保证高可用和动态扩展。例如，可以使用 Prometheus 的 consul_sd_configs 或 kubernetes_sd_configs。
- 配置： 每个 Prometheus 实例的 prometheus.yml 都需要配置各自的 scrape_configs 和 service_discovery_configs。
- 本地存储： 每个 Prometheus 节点需要有足够的本地磁盘空间来存储短期数据，并能容忍短暂的网络中断（数据会先缓冲在本地）。
高可用 VictoriaMetrics 集群 (VM Cluster):
- 核心组件：
  - vmstorage nodes: 负责实际存储时序数据，需要具备高可用性。通常部署多个 vmstorage 节点，并配置它们的数据副本。
  - vminsert nodes: 接收来自 Prometheus 实例的 remote_write 请求，并将数据路由到 vmstorage。需要部署多个 vminsert 节点。
  - vmselect nodes: 响应 Grafana 和其他查询工具的查询请求。需要部署多个 vmselect 节点。
- 负载均衡： 在 vminsert 和 vmselect 节点前面部署高可用的负载均衡器（如 HAProxy, Keepalived, Nginx + Keepalived, 或云厂商提供的 LB 服务）。
  - Prometheus 实例的 remote_write URL 指向 vminsert 节点的负载均衡器地址。
  - Grafana 的数据源 URL 指向 vmselect 节点的负载均衡器地址。
- 存储层： vmstorage 可以使用本地磁盘，也可以使用共享存储（如 NFS，但对于大规模写入可能性能瓶颈）。为保证数据安全和可用性，建议使用分布式块存储或具备冗余的本地存储。
负载均衡器 (Load Balancers):
- 对于 vminsert 和 vmselect 节点，需要高可用的负载均衡器来确保服务的可用性。可以使用 Keepalived/HAProxy/Nginx 等技术搭建。
服务发现 (Service Discovery):
- Prometheus 节点发现： 当您增加或删除 Prometheus 采集节点时，需要一种机制让它们知道自己该抓取哪些目标。服务发现是关键。
- Target 健康检查： 自动发现和移除不健康的采集目标。
告警管理器 (Alertmanager):
- 高可用部署： 部署多个 Alertmanager 实例，并配置它们组成一个集群（通过配置共享密钥或状态存储）。
- Prometheus 集群告警： 所有的 Prometheus 节点都将它们的告警路由到 Alertmanager 集群。
- 通知渠道： 配置发送到 Slack, PagerDuty, 邮件等渠道。
配置管理：
- 使用 Ansible, Puppet, Chef 或 Terraform 等工具来自动化部署和管理所有组件的配置。
- 使用 GitOps 流程来管理 prometheus.yml、Grafana Dashboard 等配置。
监控系统自身的监控：
- 您需要有一个独立的监控系统来监控 Prometheus 节点、VictoriaMetrics 集群、Alertmanager 集群以及负载均衡器的健康状况和性能。这可以是一个独立的 Prometheus/VM + Grafana + Alertmanager 的小集群，或者利用您现有的主监控集群。

简化的生产环境高可用 Prometheus 阵列示意图 (核心部分)：

+---------------------+       +---------------------+       +---------------------+
|      Prom Node 1    |------>|     VM Insert LB    |------>|      VM Insert 1    |
| (Scrape targets A)  |       | (e.g., HAProxy/Nginx|       |                     |
|  (No remote_write)  |       |     + Keepalived)   |       |                     |
+---------------------+       +---------------------+       +---------------------+
                                      ^                          |
                                      |                          v
+---------------------+               |               +---------------------+
|      Prom Node 2    |------>|                     |------>|      VM Insert 2    |
| (Scrape targets B)  |       |                     |       |                     |
| (No remote_write)   |       |                     |       |                     |
+---------------------+       v                     |       +---------------------+
                                      +---------------------+
                                      |      VM Insert 3    |
                                      |                     |
                                      +---------------------+
                                               ^
                                               | (Data written to VM Storage Cluster)
                                               |
+---------------------+       +---------------------+
|      Prom Node 3    |------>|     VM Select LB    |------>|      VM Select 1    |
| (Scrape targets C)  |       | (e.g., HAProxy/Nginx|       |                     |
| (Remote Write to VM)|       |     + Keepalived)   |       |                     |
+---------------------+       +---------------------+       +---------------------+
                                      ^                          |
                                      |                          v
+---------------------+               |               +---------------------+
|      Prom Node 4    |------>|                     |------>|      VM Select 2    |
| (Scrape targets D)  |       |                     |       |                     |
| (Remote Write to VM)|       |                     |       |                     |
+---------------------+       v                     |       +---------------------+
                                      +---------------------+
                                      |      VM Select 3    |
                                      |                     |
                                      +---------------------+
                                               ^
                                               | (Queried by Grafana)
                                               |
                               +-------------------------------+
                               |       Grafana (VM Data Source)|
                               +-------------------------------+

说明：

图中，假设有些 Prom Node (如 1, 2) 是为了模拟联邦，它们不 remote_write。
Prom Node (如 3, 4) 是负责采集实际数据的，它们将数据 remote_write 到 VM 集群。
VM 集群包含 vminsert 和 vmselect，前面都有 LB。
Grafana 连接到 vmselect 的 LB。

这种架构是现代大规模监控系统的基础。

posted on 2025-07-01 19:40 Leo-Yide 阅读(85) 评论(0) 收藏举报