深入浅出 Prometheus


  1. 背景
  2. 日常监控
  3. 存储引擎
  4. 数据计算
  5. 一次计算,处处查询

背景

对很多人来说,未知、不确定、不在掌控的东西,会有潜意识的逃避。当我第一次接触 Prometheus 的时候也有类似的感觉。对初学者来说, Prometheus 包含的概念太多了,门槛也太高了。

概念: Instance、Job、Metric、Metric Name、Metric Label、Metric Value、Metric Type(Counter、Gauge、Histogram、Summary)、DataType(Instant Vector、Range Vector、Scalar、String)、Operator、Function

马云说:“虽然阿里巴巴是全球最大的零售平台,但阿里不是零售公司,是一家数据公司”。Prometheus 也是一样,本质来说是一个基于数据的监控系统。

日常监控

假设需要监控 WebServerA 每个API的请求量为例,需要监控的维度包括:服务名(job)、实例IP(instance)、API名(handler)、方法(method)、返回码(code)、请求量(value)。

promql

如果以SQL为例,演示常见的查询操作:

  1. 查询 method=put 且 code=200 的请求量(红框)

    SELECT * from http_requests_total WHERE code=”200” AND method=”put” AND created_at BETWEEN 1495435700 AND 1495435710;

  2. 查询 handler=prometheus 且 method=post 的请求量(绿框)

    SELECT * from http_requests_total WHERE handler=”prometheus” AND method=”post” AND created_at BETWEEN 1495435700 AND 1495435710;

  3. 查询 instance=10.59.8.110 且 handler 以 query 开头 的请求量(绿框)

    SELECT * from http_requests_total WHERE handler=”query” AND instance=”10.59.8.110” AND created_at BETWEEN 1495435700 AND 1495435710;

通过以上示例可以看出,在常用查询和统计方面,日常监控多用于根据监控的维度进行查询与时间进行组合查询。如果监控100个服务,平均每个服务部署10个实例,每个服务有20个API,4个方法,30秒收集一次数据,保留60天。那么总数据条数为:100(服务)* 10(实例)* 20(API)* 4(方法)* 86400(1天秒数)* 60(天) / 30(秒)= 138.24 亿条数据,写入、存储、查询如此量级的数据是不可能在Mysql类的关系数据库上完成的。因此 Prometheus 使用 TSDB 作为 存储引擎

存储引擎

TSDB 作为 Prometheus 的存储引擎完美契合了监控数据的应用场景

  • 存储的数据量级十分庞大
  • 大部分时间都是写入操作
  • 写入操作几乎是顺序添加,大多数时候数据到达后都以时间排序
  • 写操作很少写入很久之前的数据,也很少更新数据。大多数情况在数据被采集到数秒或者数分钟后就会被写入数据库
  • 删除操作一般为区块删除,选定开始的历史时间并指定后续的区块。很少单独删除某个时间或者分开的随机时间的数据
  • 基本数据大,一般超过内存大小。一般选取的只是其一小部分且没有规律,缓存几乎不起任何作用
  • 读操作是十分典型的升序或者降序的顺序读
  • 高并发的读操作十分常见

那么 TSDB 是怎么实现以上功能的呢?

"labels": [{
	"latency":        "500"
}]
"samples":[{
	"timestamp": 1473305798,
	"value": 0.9
}]

原始数据分为两部分 label, samples。前者记录监控的维度(标签:标签值),指标名称和标签的可选键值对唯一确定一条时间序列(使用 series_id 代表);后者包含包含了时间戳(timestamp)和指标值(value)。

series
^
│. . . . . . . . . . . .   server{latency="500"}
│. . . . . . . . . . . .   server{latency="300"}
│. . . . . . . . . .   .   server{}
│. . . . . . . . . . . . 
v
<-------- time ---------->

TSDB 使用 timeseries:doc:: 为 key 存储 value。为了加速常见查询查询操作:label 和 时间范围结合。TSDB 额外构建了三种索引:Series, Label IndexTime Index

以标签 latency 为例:

  • Series

    存储两部分数据。一部分是按照字典序的排列的所有标签键值对序列(series);另外一部分是时间线到数据文件的索引,按照时间窗口切割存储数据块记录的具体位置信息,因此在查询时可以快速跳过大量非查询窗口的记录数据

  • Label Index

    每对 label 为会以 index:label: 为 key,存储该标签所有值的列表,并通过引用指向 Series 该值的起始位置。

  • Time Index

    数据会以 index:timeseries:: 为 key,指向对应时间段的数据文件

数据计算

强大的存储引擎为数据计算提供了完美的助力,使得 Prometheus 与其他监控服务完全不同。Prometheus 可以查询出不同的数据序列,然后再加上基础的运算符,以及强大的函数,就可以执行 metric series 的矩阵运算(见下图)。

time series matrix

如此,Promtheus体系的能力不弱于监控界的“数据仓库”+“计算平台”。因此,在大数据的开始在业界得到应用,就能明白,这就是监控未来的方向。

一次计算,处处查询

当然,如此强大的计算能力,消耗的资源也是挺恐怖的。因此,查询预计算结果通常比每次需要原始表达式都要快得多,尤其是在仪表盘和告警规则的适用场景中,仪表盘每次刷新都需要重复查询相同的表达式,告警规则每次运算也是如此。因此,Prometheus提供了 Recoding rules,可以预先计算经常需要或者计算量大的表达式,并将其结果保存为一组新的时间序列, 达到 一次计算,多次查询 的目的

prometheus rules

# SRE