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Prometheus入门指南:数据监控神器,打造系统洞察
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更新于2024-06-18
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"《监控神器:Prometheus轻松入门,真香!》是一份深入介绍IT领域监控工具Prometheus的指南。Prometheus源自古希腊神话,象征着预见和洞察力,在现代IT环境中,它作为一款开源的数据监控解决方案,用于实时监控系统状态,帮助开发者和运维人员快速定位问题。该工具于2012年开发完成,2016年成为CNCF托管项目,表现出强大的社区支持和活跃的开发维护,GitHub上有着超过4.2万个星标。 文章详细阐述了Prometheus的整体生态,包括其主要功能组件。首先,指标暴露是核心环节,Prometheus提供SDK供服务自定义指标,同时内置了如MySQL和Consul等组件的Exporter方便集成。对于那些不支持Pull模式的短时任务或服务,Prometheus还支持Push Gateway,允许指标被主动推送至网关,然后由Prometheus进行拉取。 指标抓取方面,Prometheus采用Pull模型,即监控服务定期从被监控服务那里获取数据。通常,被监控服务会主动暴露metrics端口或通过Exporter暴露指标,监控服务通过服务发现机制找到这些服务并定时拉取。Prometheus默认的拉取间隔为一分钟,但可以通过`scrape_interval`配置项进行调整。 此外,文章可能还会涉及如何设置Prometheus的安装、配置,以及如何通过Prometheus Server、Alertmanager和Graphite等组件实现全面的监控告警和可视化。通过这份文档,读者可以深入了解如何在实际项目中高效地运用Prometheus,提升系统的可监控性和稳定性。"
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<hetzner_sd_config>
<http_sd_config>
<kubernetes_sd_config>
<kuma_sd_config>
<lightsail_sd_config>
<linode_sd_config>
<marathon_sd_config>
<nerve_sd_config>
<serverset_sd_config>
<triton_sd_config>
<eureka_sd_config>
<scaleway_sd_config>
<static_config>
(二)配置更新
在更新完Prometheus的配置文件后,我们需要更新我们的配置到程序内存
里,这里的更新方式有两种,第一种简单粗暴,就是重启Prometheus,第
二种是动态更新的方式。如何实现动态的更新Prometheus配置。
第一步:首先要保证启动Prometheus的时候带上启动参数:--web.enable-
lifecycle
prometheus --config.file=/usr/local/etc/prometheus.yml --web.enable-
lifecycle
第二步:去更新我们的Prometheus配置:
curl -v --request POST 'http://localhost:9090/-/reload'
第三步:更新完配置后,我们可以通过Post请求的方式,动态更新配置:
原理:
Prometheus在web模块中,注册了一个handler:
if o.EnableLifecycle {
router.Post("/-/quit", h.quit)
router.Put("/-/quit", h.quit)
router.Post("/-/reload", h.reload) // reload配置
router.Put("/-/reload", h.reload)
}
通过h.reload这个handler方法实现:这个handler就是往一个channle中发
送一个信号:
func (h *Handler) reload(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
rc := make(chan error)
h.reloadCh <- rc // 发送一个信号到channe了中
if err := <-rc; err != nil {
http.Error(w, fmt.Sprintf("failed to reload config: %s", err), http.St
atusInternalServerError)
}
}
在main函数中会去监听这个channel,只要有监听到信号,就会做配置的re
load,重新将新配置加载到内存中
case rc := <-webHandler.Reload():
if err := reloadConfig(cfg.configFile, cfg.enableExpandExternalLabels, cf
g.tsdb.EnableExemplarStorage, logger, noStepSubqueryInterval, reloaders...);
err != nil {
level.Error(logger).Log("msg", "Error reloading config", "err", err)
rc <- err
} else {
rc <- nil
}
(三)指标抓取和存储
Prometheus对指标的抓取采取主动Pull的方式,即周期性的请求被监控服务
暴露的metrics接口或者是PushGateway,从而获取到Metrics指标,默认时
间是15s抓取一次,配置项如下:
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