什么是TSDB？
TSDB(Time Series Database)时序列数据库，我们可以简单的理解为一个优化后用来处理时间序列数据的软件，并且数据中的数组是由时间进行索引的。
时间序列数据库的特点
- 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。
常见的时间序列数据库
| TSDB项目 | 官网 |
|---|---|
| influxDB | https://influxdata.com/ |
| RRDtool | http://oss.oetiker.ch/rrdtool/ |
| Graphite | http://graphiteapp.org/ |
| OpenTSDB | http://opentsdb.net/ |
| Kdb+ | http://kx.com/ |
| Druid | http://druid.io/ |
| KairosDB | http://kairosdb.github.io/ |
| Prometheus | https://prometheus.io/ |
什么是Prometheus?
Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发，是Google BorgMon监控系统的开源版本。
2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目。Prometheus目前在开源社区相当活跃。
Prometheus和Heapster(Heapster是K8S的一个子项目，用于获取集群的性能数据。)相比功能更完善、更全面。Prometheus性能也足够支撑上万台规模的集群。
Prometheus的特点
- 多维度数据模型。
- 灵活的查询语言。
- 不依赖分布式存储，单个服务器节点是自主的。
- 通过基于HTTP的pull方式采集时序数据。
- 可以通过中间网关进行时序列数据推送。
- 通过服务发现或者静态配置来发现目标服务对象。
- 支持多种多样的图表和界面展示，比如Grafana等。
Prometheus相关组件
Prometheus生态系统由多个组件组成，它们中的一些是可选的。多数Prometheus组件是Go语言写的，这使得这些组件很容易编译和部署。
- Prometheus Server
主要负责数据采集和存储，提供PromQL查询语言的支持。
- 客户端SDK
官方提供的客户端类库有go、java、scala、python、ruby，其他还有很多第三方开发的类库，支持nodejs、php、erlang等。
- Push Gateway
支持临时性Job主动推送指标的中间网关。
- PromDash
使用Rails开发可视化的Dashboard，用于可视化指标数据。
- Exporter
Exporter是Prometheus的一类数据采集组件的总称。它负责从目标处搜集数据，并将其转化为Prometheus支持的格式。与传统的数据采集组件不同的是，它并不向中央服务器发送数据，而是等待中央服务器主动前来抓取。
Prometheus提供多种类型的Exporter用于采集各种不同服务的运行状态。目前支持的有数据库、硬件、消息中间件、存储系统、HTTP服务器、JMX等。
- alertmanager
警告管理器，用来进行报警。
- prometheus_cli
命令行工具。
- 其他辅助性工具
多种导出工具，可以支持Prometheus存储数据转化为HAProxy、StatsD、Graphite等工具所需要的数据存储格式。
Prometheus的架构
下面这张图说明了Prometheus的整体架构，以及生态中的一些组件作用:
Prometheus的基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控。不需要任何SDK或者其他的集成过程。这样做非常适合做虚拟化环境监控系统，比如VM、Docker、Kubernetes等。输出被监控组件信息的HTTP接口被叫做exporter 。目前互联网公司常用的组件大部分都有exporter可以直接使用，比如Varnish、Haproxy、Nginx、MySQL、Linux系统信息(包括磁盘、内存、CPU、网络等等)。
Prometheus服务过程大概是这样：
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Prometheus Daemon负责定时去目标上抓取metrics(指标)数据，每个抓取目标需要暴露一个http服务的接口给它定时抓取。Prometheus支持通过配置文件、文本文件、Zookeeper、Consul、DNS SRV Lookup等方式指定抓取目标。Prometheus采用PULL的方式进行监控，即服务器可以直接通过目标PULL数据或者间接地通过中间网关来Push数据。
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Prometheus在本地存储抓取的所有数据，并通过一定规则进行清理和整理数据，并把得到的结果存储到新的时间序列中。
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Prometheus通过PromQL和其他API可视化地展示收集的数据。Prometheus支持很多方式的图表可视化，例如Grafana、自带的Promdash以及自身提供的模版引擎等等。Prometheus还提供HTTP API的查询方式，自定义所需要的输出。
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PushGateway支持Client主动推送metrics到PushGateway，而Prometheus只是定时去Gateway上抓取数据。
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Alertmanager是独立于Prometheus的一个组件，可以支持Prometheus的查询语句，提供十分灵活的报警方式。
Prometheus适用的场景
Prometheus在记录纯数字时间序列方面表现非常好。它既适用于面向服务器等硬件指标的监控，也适用于高动态的面向服务架构的监控。对于现在流行的微服务，Prometheus的多维度数据收集和数据筛选查询语言也是非常的强大。Prometheus是为服务的可靠性而设计的，当服务出现故障时，它可以使你快速定位和诊断问题。它的搭建过程对硬件和服务没有很强的依赖关系。
Prometheus不适用的场景
Prometheus它的价值在于可靠性，甚至在很恶劣的环境下，你都可以随时访问它和查看系统服务各种指标的统计信息。 如果你对统计数据需要100%的精确，它并不适用，例如：它不适用于实时计费系统。
Prometheus官网：https://prometheus.io/
安装Prometheus
Prometheus官方给出了多重部署方案，比如：Docker容器、Ansible、Chef、Puppet、Saltstack等。
Prometheus用Golang实现，因此具有天然可移植性(支持Linux、Windows、macOS和Freebsd)。这里直接使用预编译的二进制文件部署，开箱即用。
- Prometheus安装
这里以Linux系统为例：
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$ wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v1.6.3/prometheus-1.6.3.linux-amd64.tar.gz
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其它系统版本可在这里下载：https://prometheus.io/download/
- 验证安装
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$ cd /usr/local/prometheus
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- 配置Prometheus
在prometheus目录下有一个名为prometheus.yml的主配置文件。其中包含大多数标准配置及prometheus的自检控配置，默认配置文件如下：
$ cat /usr/local/prometheus/prometheus.yml
# 全局配置
global:
scrape_interval: 15s # 默认抓取间隔, 15秒向目标抓取一次数据。
evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
# scrape_timeout is set to the global default (10s).
# 这个标签是在本机上每一条时间序列上都会默认产生的，主要可以用于联合查询、远程存储、Alertmanger时使用。
external_labels:
monitor: 'codelab-monitor'
# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
# - "first.rules"
# - "second.rules"
# 这里就表示抓取对象的配置
# 这里是抓去promethues自身的配置
scrape_configs:
# job name 这个配置是表示在这个配置内的时间序例，每一条都会自动添加上这个{job_name:"prometheus"}的标签。
- job_name: 'prometheus'
# metrics_path defaults to '/metrics'
# scheme defaults to 'http'.
# 重写了全局抓取间隔时间，由15秒重写成5秒。
scrape_interval: 5s
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
创建用户
这里单独创建一个专门用于运行prometheus的用户，不用root运行程序是一种好习惯。主目录为/var/lib/prometheus，用作prometheus的数据目录。
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$ groupadd prometheus
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- 创建Systemd服务
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$ vim /etc/systemd/system/prometheus.service
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- 启动Prometheus
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$ systemctl start prometheus
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- 验证Prometheus是否启动成功
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$ systemctl status prometheus
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- 访问自带Web
Prometheus自带一个比较简单的Web，可以查看表达式搜索结果、报警配置、prometheus配置,exporter状态等。自带Web默认在http://ip:9090。
Prometheus本身也是自带exporter的,我们通过请求 http://ip:9090/metrics 可以查看从exporter中能具体抓到哪些数据。
这里以Prometheus本身数据为例，简单演示下在Web中查询指定表达式及图形化显示查询结果。
使用Prometheus监控服务器
上面用Prometheus本身的数据简单演示了监控数据的查询，这里我们用一个监控服务器状态的例子来更加直观说明。
为监控服务器CPU、内存、磁盘、I/O等信息，首先需要安装node_exporter。node_exporter的作用是用于机器系统数据收集。
- 安装node_exporter
node_exporter也是用Golang实现，直接使用预编译的二进制文件部署，开箱即用。
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$ wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.14.0/node_exporter-0.14.0.linux-amd64.tar.gz
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- 创建Systemd服务
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$ vim /etc/systemd/system/node_exporter.service
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- 启动Node exporter
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$ systemctl start node_exporter
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- 验证Node exporter是否启动成功
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$ systemctl status node_exporter
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- 修改prometheus.yml，加入下面的监控目标：
Node Exporter默认的抓取地址为http://IP:9100/metrics
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$ vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml
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prometheus.yml中一共定义了两个监控：一个是监控prometheus自身服务，另一个是监控Linux服务器。这里给个完整的示例：
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scrape_configs:
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- 重启Prometheus
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$ systemctl restart prometheus
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- 在Prometheus Web查看监控的目标
访问Prometheus Web，在Status->Targets页面下，我们可以看到我们配置的两个Target，它们的State为UP。
使用Prometheus Web来验证Node Exporter的数据已经被正确的采集。
a) 查看当前主机的CPU使用情况
b) 查看当前主机的CPU负载情况
Prometheus Web界面自带的图表是非常基础的，比较适合用来做测试。如果要构建强大的Dashboard，还是需要更加专业的工具才行。接下来我们将使用Grafana来对Prometheus采集到的数据进行可视化展示。
给Prometheus添加一个强大的仪表盘
Grafana是用于可视化大型测量数据的开源程序，它提供了强大和优雅的方式去创建、共享、浏览数据。Dashboard中显示了你不同metric数据源中的数据。
Grafana最常用于因特网基础设施和应用分析，但在其他领域也有用到，比如：工业传感器、家庭自动化、过程控制等等。Grafana支持热插拔控制面板和可扩展的数据源，目前已经支持Graphite、InfluxDB、OpenTSDB、Elasticsearch、Prometheus等。
- Grafana安装
软件源里是比较旧的2.6版本，并且还需要单独打补丁才能正常使用Prometheus的数据源。这里直接下载4.2版本安装包进行安装。
以Ubutu系统为例：
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$ wget https://s3-us-west-2.amazonaws.com/grafana-releases/release/grafana_4.2.0_amd64.deb
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其它系统可在这里下载：https://grafana.com/grafana/download
- 启动Grafana
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$ systemctl start grafana-server
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- 查看Grafana是否启动成功
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$ systemctl status grafana-server
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- 访问Grafana
通过http://ip:3000访问Grafana Web界面(缺省帐号/密码为admin/admin)
- 在Grafana中添加Prometheus数据源
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Name:Prometheus
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在Dashboards页面导入自带的Prometheus Status模板
- 导入Node Exporter Server Metrics模板
访问https://grafana.com/dashboards/405，从这里下载Node Exporter Server Metrics模板的JSON文件。
在Grafana--Dashboard中导入这个文件，数据源选择Prometheus。
- 访问Dashboards
在Dashboards上选Node Exporter Server Metrics模板，就可以看到被监控服务器的CPU, 内存, 磁盘等统计信息。
如果想具体查看某一项指标也是可以的。
在Dashboards上选Prometheus Status模板，查看Prometheus各项指标数据。
参考文章: https://www.hi-linux.com/posts/25047.html