1、概述

Prometheus 是一款基于时序数据库的开源监控告警系统，Prometheus 生态系统包含了几个关键的组件：Prometheus server、Pushgateway、Alertmanager、Web UI 等，但是大多数组件都不是必需的，其中最核心的组件当然是 Prometheus server，它负责收集和存储指标数据，支持表达式查询，和告警的生成。接下来我们就来安装 Prometheus server。

2 安装Prometheus

Prometheus 可以支持多种安装方式，包括 Docker、Ansible、Chef、Puppet、Saltstack 等。下面介绍最简单的两种方式，一种是直接使用编译好的可执行文件，开箱即用

cd /usr/local

wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.4.3/prometheus-2.4.3.linux-amd64.tar.gz

tar -zxvf prometheus-2.4.3.linux-amd64.tar.gz

mv prometheus-2.4.3.linux-amd64.tar.gz prometheus

cd prometheus

./prometheus —version

运行prometheus

nohup ./prometheus —config.file=prometheus.yml &

配置文件prometheus.yml

# my global config
global:
  scrape_interval:     15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
  evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).
# Alertmanager configuration
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
      # - alertmanager:9093
# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"
# 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'
    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.
    static_configs:
    - targets: ['localhost:9090']

Prometheus 默认的配置文件分为四大块：

• global 块：Prometheus 的全局配置，比如 scrape_interval 表示 Prometheus 多久抓取一次数据，evaluation_interval 表示多久检测一次告警规则；
• alerting 块：关于 Alertmanager 的配置，这个我们后面再看；
• rule_files 块：告警规则，这个我们后面再看；
• scrape_config 块：这里定义了 Prometheus 要抓取的目标，我们可以看到默认已经配置了一个名称为 prometheus 的 job，这是因为 Prometheus 在启动的时候也会通过 HTTP 接口暴露自身的指标数据，这就相当于 Prometheus 自己监控自己，虽然这在真正使用 Prometheus 时没啥用处，但是我们可以通过这个例子来学习如何使用 Prometheus；可以访问 http://192.168.83.6:9090/metrics 查看 Prometheus 暴露了哪些指标；

通过上面的步骤安装好 Prometheus 之后，我们现在可以开始体验 Prometheus 了。Prometheus 提供了可视化的 Web UI 方便我们操作，直接访问 http://192.168.83.6:9090/ 即可，它默认会跳转到 Graph 页面：http://192.168.83.6:9090/

第一次访问这个页面可能会不知所措，我们可以先看看其他菜单下的内容，比如：Alerts 展示了定义的所有告警规则，Status 可以查看各种 Prometheus 的状态信息，有 Runtime & Build Information、Command-Line Flags、Configuration、Rules、Targets、Service Discovery 等等。

实际上 Graph 页面才是 Prometheus 最强大的功能，在这里我们可以使用 Prometheus 提供的一种特殊表达式来查询监控数据，这个表达式被称为 PromQL（Prometheus Query Language）。通过 PromQL 不仅可以在 Graph 页面查询数据，而且还可以通过 Prometheus 提供的 HTTP API 来查询。查询的监控数据有列表和曲线图两种展现形式（对应上图中 Console 和 Graph 这两个标签）。

我们上面说过，Prometheus 自身也暴露了很多的监控指标，也可以在 Graph 页面查询，展开 Execute 按钮旁边的下拉框，可以看到很多指标名称，我们随便选一个，譬如：promhttp_metric_handler_requests_total，这个指标表示 /metrics 页面的访问次数，Prometheus 就是通过这个页面来抓取自身的监控数据的。在 Console 标签中查询结果如下：

上面在介绍 Prometheus 的配置文件时，可以看到 scrape_interval 参数是 15s，也就是说 Prometheus 每 15s 访问一次 /metrics 页面，所以我们过 15s 刷新下页面，可以看到指标值会自增。在 Graph 标签中可以看得更明显：

3 **安装 Grafana**" class="reference-link"> 3 **安装 Grafana**

虽然 Prometheus 提供的 Web UI 也可以很好的查看不同指标的视图，但是这个功能非常简单，只适合用来调试。要实现一个强大的监控系统，还需要一个能定制展示不同指标的面板，能支持不同类型的展现方式（曲线图、饼状图、热点图、TopN 等），这就是仪表盘（Dashboard）功能。

因此 Prometheus 开发了一套仪表盘系统 PromDash，不过很快这套系统就被废弃了，官方开始推荐使用 Grafana 来对 Prometheus 的指标数据进行可视化，这不仅是因为 Grafana 的功能非常强大，而且它和 Prometheus 可以完美的无缝融合。

Grafana 是一个用于可视化大型测量数据的开源系统，它的功能非常强大，界面也非常漂亮，使用它可以创建自定义的控制面板，你可以在面板中配置要显示的数据和显示方式，它 支持很多不同的数据源，比如：Graphite、InfluxDB、OpenTSDB、Elasticsearch、Prometheus 等，而且它也 支持众多的插件。

cd /data/local

wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-6.6.0.linux-amd64.tar.gz

tar -zxvf grafana-6.6.0.linux-amd64.tar.gz

mv grafana-6.6.0 grafana

cd grafana/bin

nohup ./grafana-server &

访问 http://192.168.83.6:3000/ 进入 Grafana 的登陆页面，输入默认的用户名和密码（admin/admin）即可

添加一个data source

收集服务器指标

首先我们来收集服务器的指标，这需要安装 node_exporter，这个 exporter 用于收集 *NIX 内核的系统，如果你的服务器是 Windows，可以使用 WMI exporter。

和 Prometheus server 一样，node_exporter 也是开箱即用的：

cd /usr/local

wget https://github.com/prometheus/node\_exporter/releases/download/v0.16.0/node\_exporter-0.16.0.linux-amd64.tar.gz

tar -zxvf node_exporter-0.16.0.linux-amd64.tar.gz

mv node_exporter-0.16.0.linux-amd64 node_exporter

cd node_exporter

./node_exporter

node_exporter 启动之后，我们访问下 http://192.168.83.6:9100/metrics 接口看看是否能正常获取服务器指标

如果一切 OK，我们可以修改 Prometheus 的配置文件，将服务器加到 scrape_configs 中：

vi /usr/local/prometheus/prometheus.yml

scrape_configs:  
  - job_name: 'prometheus'  
    static_configs:  
    - targets: ['192.168.83.6:9090']  
  - job_name: 'server'  
    static_configs:  
    - targets: ['192.168.83.6:9100']

修改配置后，需要重启 Prometheus 服务，在Status的Target可以看到

收集 MySQL 指标

mysqld_exporter 是 Prometheus 官方提供的一个 exporter，我们首先 下载最新版本 并解压（开箱即用）

默认的配置文件是 ~/.my.cnf，或者通过 --config.my-cnf 参数指定

cd /usr/local

wget https://github.com/prometheus/mysqld\_exporter/releases/download/v0.11.0/mysqld\_exporter-0.11.0.linux-amd64.tar.gz

tar -zxvf mysqld_exporter-0.11.0.linux-amd64.tar.gz

mv mysqld_exporter-0.11.0.linux-amd64 mysqld_exporter

cd mysqld_exporter

./mysqld_exporter —config.my-cnf=”.my.cnf”

node_exporter 启动之后，我们访问下 http://192.168.83.6:9104/metrics 接口看看是否能正常获取服务器指标

修改 Prometheus 的配置文件，将服务器加到 scrape_configs 中

vi /usr/local/prometheus/prometheus.yml

scrape_configs:  
  - job_name: 'prometheus'  
    static_configs:  
    - targets: ['192.168.83.6:9090']  
  - job_name: 'server'  
    static_configs:  
    - targets: ['192.168.83.6:9100']
  - job_name: 'mysql'  
    static_configs:  
    - targets: ['192.168.83.6:9104']

修改配置后，需要重启 Prometheus 服务，在Status的Target可以看到

收集JMX 指标

最后让我们来看下如何收集 Java 应用的指标，Java 应用的指标一般是通过 JMX（Java Management Extensions） 来获取的，顾名思义，JMX 是管理 Java 的一种扩展，它可以方便的管理和监控正在运行的 Java 程序。

mkdir -p /usr/local/jmx_exporter

cd /usr/local/jmx_exporter

wget https://repo1.maven.org/maven2/io/prometheus/jmx/jmx\_prometheus\_javaagent/0.3.1/jmx\_prometheus\_javaagent-0.3.1.jar

java -javaagent:jmx_prometheus_javaagent-0.3.1.jar=9404:config.yml -jar spring-boot-sample-1.0-SNAPSHOT.jar

新增配置文件config.yml

cd /usr/local/jmx_exporter/

vi config.yml

rules:
- pattern: ".*"

其中，9404 是 JMX Exporter 暴露指标的端口，config.yml 是 JMX Exporter 的配置文件，它的内容可以 参考 JMX Exporter 的配置说明

5 告警和通知

至此，我们能收集大量的指标数据，也能通过强大而美观的面板展示出来。不过作为一个监控系统，最重要的功能，还是应该能及时发现系统问题，并及时通知给系统负责人，这就是 Alerting（告警）。

Prometheus 的告警功能被分成两部分：一个是告警规则的配置和检测，并将告警发送给 Alertmanager，另一个是 Alertmanager，它负责管理这些告警，去除重复数据，分组，并路由到对应的接收方式，发出报警。常见的接收方式有：Email、PagerDuty、HipChat、Slack、OpsGenie、WebHook 等。

配置告警规则

在上面介绍 Prometheus 的配置文件时了解到，它的默认配置文件 prometheus.yml 有四大块：global、alerting、rule_files、scrape_config，其中 rule_files 块就是告警规则的配置项，alerting 块用于配置 Alertmanager，这个我们下一节再看。现在，先让我们在 rule_files 块中添加一个告警规则文件：

rule_files:  
  - "alert.rules"

然后参考 官方文档，创建一个告警规则文件 alert.rules：

groups:  
- name: example  
  rules:  
  # Alert for any instance that is unreachable for >5 minutes.  
  - alert: InstanceDown  
    expr: up == 0  
    for: 5m  
    labels:  
      severity: page  
    annotations:  
      summary: "Instance {
   { $labels.instance }} down"  
      description: "{
   { $labels.instance }} of job {
   { $labels.job }} has been down for more than 5 minutes."  
  # Alert for any instance that has a median request latency >1s.  
  - alert: APIHighRequestLatency  
    expr: api_http_request_latencies_second{quantile="0.5"} > 1  
    for: 10m  
    annotations:  
      summary: "High request latency on {
   { $labels.instance }}"  
      description: "{
   { $labels.instance }} has a median request latency above 1s (current value: {
   { $value }}s)"

这个规则文件里，包含了两条告警规则：InstanceDown 和 APIHighRequestLatency。顾名思义，InstanceDown 表示当实例宕机时（up === 0）触发告警，APIHighRequestLatency 表示有一半的 API 请求延迟大于 1s 时（api_http_request_latencies_second{quantile="0.5"} > 1）触发告警。

配置好后，需要重启下 Prometheus server，然后访问 http://192.168.83.6:9090/rules 可以看到刚刚配置的规则：

访问http://192.168.83.6:9090/alerts，可以看到根据配置的规则生成的告警：

使用 Alertmanager 发送告警通知

虽然 Prometheus 的 /alerts 页面可以看到所有的告警，但是还差最后一步：触发告警时自动发送通知。这是由 Alertmanager 来完成的，我们首先 下载并安装 Alertmanager，和其他 Prometheus 的组件一样，Alertmanager 也是开箱即用的：

cd /usr/local

wget https://github.com/prometheus/alertmanager/releases/download/v0.15.2/alertmanager-0.15.2.linux-amd64.tar.gz

tar -zxvf alertmanager-0.15.2.linux-amd64.tar.gz

cd alertmanager-0.15.2.linux-amd64

./alertmanager

Alertmanager 启动后默认可以通过 http://192.168.83.6:9093/ 来访问，但是现在还看不到告警，因为我们还没有把 Alertmanager 配置到 Prometheus 中，我们回到 Prometheus 的配置文件 prometheus.yml，添加下面几行：

alerting:  
  alertmanagers:  
  - scheme: http  
    static_configs:  
    - targets:  
      - "192.168.83.6:9093"

重启prometheus之后访问 Alertmanager，可以看到 Alertmanager 已经接收到告警了：

下面的问题就是如何让 Alertmanager 将告警信息发送给我们了，我们打开默认的配置文件 alertmanager.ym：

global:
  resolve_timeout: 5m
  smtp_smarthost: 'smtp.163.com:25' # 邮箱smtp服务器代理
  smtp_from: 'xxx@163.com' # 发送邮箱名称
  smtp_auth_username: 'xxx@163.com' # 邮箱名称
  smtp_auth_password: 'xxx' # 邮箱授权码
route:
  group_by: ['alertname']
  group_wait: 10s # 最初即第一次等待多久时间发送一组警报的通知
  group_interval: 10s # 在发送新警报前的等待时间
  repeat_interval: 1m # 发送重复警报的周期
  receiver: 'mail-receiver' # 对应receivers的name属性
receivers:
- name: 'mail-receiver'
  email_configs:
  - to: 'xxx@163.com'    #邮件接收地址
    send_resolved: false
inhibit_rules:
  - source_match:
      severity: 'critical'
    target_match:
      severity: 'warning'
    equal: ['alertname', 'dev', 'instance']

重启Alertmanager

紧接着，receivers 块表示告警通知的接收方式，每个 receiver 包含一个 name 和一个 xxx_configs，不同的配置代表了不同的接收方式，Alertmanager 内置了下面这些接收方式：

• email_config
• hipchat_config
• pagerduty_config
• pushover_config
• slack_config
• opsgenie_config
• victorops_config
• wechat_configs
• webhook_config

虽然接收方式很丰富，但是在国内，其中大多数接收方式都很少使用。最常用到的，莫属 email_config 和 webhook_config，另外 wechat_configs 可以支持使用微信来告警，也是相当符合国情的了。

其实告警的通知方式是很难做到面面俱到的，因为消息软件各种各样，每个国家还可能不同，不可能完全覆盖到，所以 Alertmanager 已经决定不再添加新的 receiver 了，而是推荐使用 webhook 来集成自定义的接收方式。可以参考 这些集成的例子，譬如 将钉钉接入 Prometheus AlertManager WebHook。