自从上了 Prometheus 监控，睡觉真“香”
2022-03-11 10:22:50来源：高效运维
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
马老师说：“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）。
如果以SQL为例，演示常见的查询操作：
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;
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;
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 Index 和 Time 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
数据计算数据会以 index:timeseries:: 为 key，指向对应时间段的数据文件
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）。
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。
