本指南是一个“Hello World”风格的教程,演示如何安装、配置和使用简单的 Prometheus 实例。 您将在本地下载并运行 Prometheus,配置它以抓取自身和一个示例应用程序,然后使用查询、规则和图表来使用收集的时间序列数据。
下载适用于您的平台的最新版本的 Prometheus,然后解压并运行它
tar xvfz prometheus-*.tar.gz
cd prometheus-*
在启动 Prometheus 之前,让我们先配置它。
Prometheus 通过抓取指标 HTTP 端点从目标收集指标。 由于 Prometheus 以相同的方式公开关于自身的数据,因此它也可以抓取和监控自身的健康状况。
虽然仅收集关于自身数据的 Prometheus 服务器不是很有用,但这是一个很好的入门示例。 将以下基本 Prometheus 配置另存为名为 prometheus.yml
的文件
global:
scrape_interval: 15s # By default, scrape targets every 15 seconds.
# Attach these labels to any time series or alerts when communicating with
# external systems (federation, remote storage, Alertmanager).
external_labels:
monitor: 'codelab-monitor'
# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
# The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
- job_name: 'prometheus'
# Override the global default and scrape targets from this job every 5 seconds.
scrape_interval: 5s
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
有关配置选项的完整规范,请参阅配置文档。
要使用新创建的配置文件启动 Prometheus,请切换到包含 Prometheus 二进制文件的目录并运行
# Start Prometheus.
# By default, Prometheus stores its database in ./data (flag --storage.tsdb.path).
./prometheus --config.file=prometheus.yml
Prometheus 应该启动。 您还应该能够浏览到位于 localhost:9090 的关于自身的状态页面。 给它几秒钟的时间来从其自己的 HTTP 指标端点收集关于自身的数据。
您还可以通过导航到其指标端点来验证 Prometheus 是否正在提供关于自身的指标:localhost:9090/metrics
让我们探索 Prometheus 收集的关于自身的数据。 要使用 Prometheus 的内置表达式浏览器,请导航到 https://127.0.0.1:9090/graph 并在“Graph”选项卡中选择“Table”视图。
正如您可以从 localhost:9090/metrics 中收集到的信息,Prometheus 导出的关于自身的一个指标名为 prometheus_target_interval_length_seconds
(目标抓取之间的实际时间量)。 在表达式控制台中输入以下内容,然后单击“执行”
prometheus_target_interval_length_seconds
这应该返回许多不同的时间序列(以及为每个时间序列记录的最新值),每个时间序列都具有指标名称 prometheus_target_interval_length_seconds
,但具有不同的标签。 这些标签指定不同的延迟百分位数和目标组间隔。
如果我们只对第 99 个百分位的延迟感兴趣,我们可以使用以下查询
prometheus_target_interval_length_seconds{quantile="0.99"}
要计算返回的时间序列的数量,您可以编写
count(prometheus_target_interval_length_seconds)
有关表达式语言的更多信息,请参阅表达式语言文档。
要绘制表达式,请导航到 https://127.0.0.1:9090/graph 并使用“Graph”选项卡。
例如,输入以下表达式以绘制在自我抓取的 Prometheus 中每秒创建的块的速率
rate(prometheus_tsdb_head_chunks_created_total[1m])
尝试使用图形范围参数和其他设置。
让我们添加额外的目标供 Prometheus 抓取。
Node Exporter 用作示例目标,有关使用它的更多信息,请参阅这些说明。
tar -xzvf node_exporter-*.*.tar.gz
cd node_exporter-*.*
# Start 3 example targets in separate terminals:
./node_exporter --web.listen-address 127.0.0.1:8080
./node_exporter --web.listen-address 127.0.0.1:8081
./node_exporter --web.listen-address 127.0.0.1:8082
您现在应该有示例目标在 https://127.0.0.1:8080/metrics、https://127.0.0.1:8081/metrics 和 https://127.0.0.1:8082/metrics 上侦听。
现在我们将配置 Prometheus 来抓取这些新目标。 让我们将所有三个端点分组到一个名为 node
的作业中。 我们假设前两个端点是生产目标,而第三个端点代表一个金丝雀实例。 为了在 Prometheus 中对此进行建模,我们可以将几组端点添加到单个作业中,从而为每组目标添加额外的标签。 在此示例中,我们将 group="production"
标签添加到第一组目标,同时将 group="canary"
添加到第二组。
要实现此目的,请将以下作业定义添加到 prometheus.yml
中的 scrape_configs
部分,然后重新启动 Prometheus 实例
scrape_configs:
- job_name: 'node'
# Override the global default and scrape targets from this job every 5 seconds.
scrape_interval: 5s
static_configs:
- targets: ['localhost:8080', 'localhost:8081']
labels:
group: 'production'
- targets: ['localhost:8082']
labels:
group: 'canary'
转到表达式浏览器并验证 Prometheus 现在是否具有关于这些示例端点公开的时间序列的信息,例如 node_cpu_seconds_total
。
虽然在我们的示例中不是问题,但当临时计算时,聚合数千个时间序列的查询可能会变慢。 为了提高效率,Prometheus 可以通过配置的记录规则将表达式预先记录到新的持久时间序列中。 假设我们有兴趣记录每实例(但保留 job
、instance
和 mode
维度)在 5 分钟窗口内测量的每个 CPU 的平均每秒 CPU 时间(node_cpu_seconds_total
)的速率。 我们可以将其编写为
avg by (job, instance, mode) (rate(node_cpu_seconds_total[5m]))
尝试绘制此表达式。
要将此表达式产生的时间序列记录到名为 job_instance_mode:node_cpu_seconds:avg_rate5m
的新指标中,请创建一个包含以下记录规则的文件,并将其另存为 prometheus.rules.yml
groups:
- name: cpu-node
rules:
- record: job_instance_mode:node_cpu_seconds:avg_rate5m
expr: avg by (job, instance, mode) (rate(node_cpu_seconds_total[5m]))
要使 Prometheus 拾取此新规则,请在您的 prometheus.yml
中添加 rule_files
语句。 配置现在应如下所示
global:
scrape_interval: 15s # By default, scrape targets every 15 seconds.
evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds.
# Attach these extra labels to all timeseries collected by this Prometheus instance.
external_labels:
monitor: 'codelab-monitor'
rule_files:
- 'prometheus.rules.yml'
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'
# Override the global default and scrape targets from this job every 5 seconds.
scrape_interval: 5s
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
- job_name: 'node'
# Override the global default and scrape targets from this job every 5 seconds.
scrape_interval: 5s
static_configs:
- targets: ['localhost:8080', 'localhost:8081']
labels:
group: 'production'
- targets: ['localhost:8082']
labels:
group: 'canary'
使用新配置重新启动 Prometheus,并通过表达式浏览器查询或绘制它来验证是否有一个指标名称为 job_instance_mode:node_cpu_seconds:avg_rate5m
的新时间序列。
如配置文档中所述,Prometheus 实例可以通过使用 SIGHUP
信号重新加载其配置,而无需重新启动进程。 如果您在 Linux 上运行,可以使用 kill -s SIGHUP <PID>
执行此操作,将 <PID>
替换为您的 Prometheus 进程 ID。
尽管 Prometheus 在进程突然故障的情况下具有恢复机制,但建议使用信号或中断来干净地关闭 Prometheus 实例。在 Linux 上,可以通过向 Prometheus 进程发送 SIGTERM
或 SIGINT
信号来实现。例如,您可以使用 kill -s <SIGNAL> <PID>
,将 <SIGNAL>
替换为信号名称,将 <PID>
替换为 Prometheus 进程 ID。或者,您可以在控制终端按下中断字符,默认情况下是 ^C
(Control-C)。
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