Prometheus的主要特点
Prometheus 属于一站式监控告警平台，依赖少，功能齐全。
Prometheus 支持对云的或容器的监控，其他系统主要对主机监控。
Prometheus 数据查询语句表现力更强大，内置更强大的统计函数。
Prometheus 在数据存储扩展性以及持久性上没有 InfluxDB，OpenTSDB，Sensu 好。
Prometheus的核心组件
Prometheus Server， 主要用于抓取数据和存储时序数据，另外还提供查询和 Alert Rule 配置管理。
client libraries : 用于对接 Prometheus Server, 可以查询和上报数据。（业务的应用里需要引入）
push gateway : 用于批量，短期的监控数据的汇总节点，主要用于业务数据汇报等。
各种汇报数据的 exporters: 例如汇报机器数据的 node_exporter, 汇报 MongoDB 信息的 MongoDB exporter 等等。
alertmanager ：用于告警通知管理的 alertmanager 。
Prometheus的架构图
从这个架构图，也可以看出 Prometheus 的主要模块包含， Server, Exporters, Pushgateway, PromQL, Alertmanager, WebUI 等。
它大致使用逻辑是这样：
Prometheus server 定期从静态配置的 targets 或者服务发现的 targets 拉取数据。
当新拉取的数据大于配置内存缓存区的时候，Prometheus 会将数据持久化到磁盘（如果使用 remote storage 将持久化到云端）。
Prometheus 可以配置 rules，然后定时查询数据，当条件触发的时候，会将 alert 推送到配置的 Alertmanager。
Alertmanager 收到警告的时候，可以根据配置，聚合，去重，降噪，最后发送警告。
可以使用 API， Prometheus Console 或者 Grafana 查询和聚合数据。
Prometheus提供了4中不同的Metrics类型: Counter, Gauge, Histogram, Summary。
Counter:只增不减的计数器
计数器可以用于记录只会增加不会减少的指标类型,比如记录应用请求的总量，cpu使用时间等。
对于Counter类型的指标，只包含一个inc()方法，用于计数器+1。
一般而言，Counter类型的metrics指标在命名中我们使用_total结束，如http_requests_total。
Gauge: 可增可减的仪表盘
对于这类可增可减的指标，可以用于反应应用的当前状态。
例如在监控主机时，主机当前空闲的内存大小，可用内存大小。或者容器当前的cpu使用率,内存使用率。
对于Gauge指标的对象则包含两个主要的方法inc()以及dec(),用户添加或者减少计数。
Histogram：自带buckets区间用于统计分布统计图
主要用于在指定分布范围内(Buckets)记录大小或者事件发生的次数。
Summary: 客户端定义的数据分布统计图
Summary和Histogram非常类型相似，都可以统计事件发生的次数或者大小，以及其分布情况。
Summary和Histogram都提供了对于事件的计数_count以及值的汇总_sum。 因此使用_count,和_sum时间序列可以计算出相同的内容，例如http每秒的平均响应时间：rate(basename_sum[5m]) / rate(basename_count[5m])。
同时Summary和Histogram都可以计算和统计样本的分布情况，比如中位数，9分位数等等。其中 0.0<= 分位数Quantiles <= 1.0。
不同在于Histogram可以通过histogram_quantile函数在服务器端计算分位数。 而Sumamry的分位数则是直接在客户端进行定义。因此对于分位数的计算。 Summary在通过PromQL进行查询时有更好的性能表现，而Histogram则会消耗更多的资源。相对的对于客户端而言Histogram消耗的资源更少。