promethues是一套开源的系统监控报警框架。
Prometheus 所有采集的监控数据均以指标（metric）的形式保存在内置的时间序列数据库当中（TSDB）：属于同一指标名称，同一标签集合的、有时间戳标记的数据流。除了存储的时间序列，Prometheus 还可以根据查询请求产生临时的、衍生的时间序列作为返回结果。
特点：
prometheus组成和架构：
基本工作原理
基本概念：
数据模型：prometheus中存储的数据为时间序列，是由Metric的名字和一系列的标签（键值对）唯一标识的，不同的标签代表不同的时间序列。
样本：实际时间序列，每个序列包括一个float64的值和一个毫秒级的时间戳。（指标+时间戳+样本值）
metric名字： 具有语义，表示功能：例如：http_requeststotal, 表示 http 请求的总数。其中，metric 名字由 ASCII 字符，数字，下划线，以及冒号组成，且必须满足正则表达式 [a-zA-Z:][a-zA-Z0-9_:]*。
标签：使一个时间序列有不同未读的识别。例如 http_requeststotal{method="Get"} 表示所有 http 请求中的 Get 请求。当 method="post" 时，则为新的一个 metric。标签中的键由 ASCII 字符，数字，以及下划线组成，且必须满足正则表达式 [a-zA-Z:][a-zA-Z0-9_:]*。
格式：<metric name>{<label name>=<label value>, …}，例如：http_requests_total{method="POST",endpoint="/api/tracks"}。
Metric类型
counter: 累加性metirc。
Gauge：可增减性metric
Histogram：树状图
summary： 汇总
数据类型
瞬时向量(instant vector)：一组时间序列，每个时间序列包含单个样本。
区间向量(range vector)：一组时间序列，每个时间序列包含一段时间范围内的样本数据。
标量(scalar): 一个浮点型数据值。
字符串(string): 一个简单的字符串值。时间序列过滤器
瞬时向量过滤器：
eg: http_requests_total ，通过{}里附件一组标签过滤时间序列。
标签匹配云算符：
= : 选择与提供的字符串完全相同的标签。
!= : 选择与提供的字符串不相同的标签。
=~ : 选择正则表达式与提供的字符串（或子字符串）相匹配的标签。
!~ : 选择正则表达式与提供的字符串（或子字符串）不匹配的标签。
区间向量过滤器：
eg：http_requests_total{job="prometheus"}[5m]，通过[]指定区间提取数值。
时间单位：
s - 秒
m - 分钟
h - 小时
d - 天
w - 周
y - 年
时间位移操作：
在瞬时向量表达式或者区间向量表达式中，都是以当前时间为基准.
eg:http_requests_total offset 5m "offset 关键字需要紧跟在选择器（{}）后面"操作符
算数二次元运算符
eg:加减乘除
布尔运算符：
eg：= ，！= ，< , > ,<= ,>=
集合运算符：
and，or，unless
匹配模式
聚合操作
语法：<aggr-op>([parameter,] <vector expression>) [without|by (<label list>)] 只有count_values, quantile, topk, bottomk支持参数(parameter)
sum (求和)；min (最小值)；max (最大值)；avg (平均值)；stddev (标准差)；stdvar (标准差异)；count (计数)；count_values (对 value 进行计数)；bottomk (样本值最小的 k 个元素)；topk (样本值最大的k个元素)；quantile (分布统计)
eg:<aggr-op>([parameter,] <vector expression>) [without|by (<label list>)]
without 用于从计算结果中移除列举的标签，而保留其它标签。by 则正好相反，结果向量中只保留列出的标签，其余标签则移除。通过 without 和 by 可以按照样本的问题对数据进行聚合。 任务和实例
采集不同的监控指标，我们需要运行相应的监控采集程序，并且让prometheus server知道这些export实例的访问地址。每一个监控样本的http服务称之为一个实例。node exporter可以称之为一个实例。
一组用于相同采集目的的实例，或者一个采集进程的多个副本则通过一个一个任务管理。
* job: node
* instance 2: 1.2.3.4:9100
* instance 4: 5.6.7.8:9100HTTP API中响应格式
瞬时数据查询：
url请求参数：
eg:'http://localhost:9090/api/v1/query?query=up&time=2015-07-01T20:10:51.781Z'
query=：PromQL表达式。
time=<rfc3339 | unix_timestamp>：用于指定用于计算PromQL的时间戳。可选参数，默认情况下使用当前系统时间。
timeout=：超时设置。可选参数，默认情况下使用-query,timeout的全局设置
区间数据查询：
url请求参数：
eg:'http://localhost:9090/api/v1/query_range?query=up&start=2015-07-01T20:10:30.781Z&end=2015-07-01T20:11:00.781Z&step=15s'
query=: PromQL表达式。
start=<rfc3339 | unix_timestamp>: 起始时间。
end=<rfc3339 | unix_timestamp>: 结束时间。
step=: 查询步长。
timeout=: 超时设置。可选参数，默认情况下使用-query,timeout的全局设置。
Prometheus告警
告警规则定义（Alertrule difinition）
告警名称： 自定义名称.
告警规则：基于PromQL表达式定义告警触发条件.定义在配置文件中
groups:
- name: example
rules:
- alert: HighErrorRate
expr: job:request_latency_seconds:mean5m{job="myjob"} > 0.5
for: 10m
labels:
severity: page
annotations:
summary: High request latency
description: description info
#group:定义一组相关规则
#alert：告警规则名称
#expr：基于PromQL的触发条件
#for 等待评估时间
#label 自定义标签
#annotation： 指定一组附加信息Alertmanger特性Altermanager特性
分组：可以将详细的告警机制合并成一个通知
抑制：当发出一个警告时，可以停止重复发送此告警的引发的其他告警机制
静默：将告警进行静默处理安装启动Altermanger
wget https://github.com/prometheus/alertmanager/releases/download/v0.15.3/alertmanager-0.15.3.linux-amd64.tar.gz
cd alertmanager-0.15.3.linux-amd64/
./alertmanageraltermanager.yml配置文件介绍
global:
resolve_timeout: 5m
route:
group_by: ['alertname']
group_wait: 10s
group_interval: 10s
repeat_interval: 1h
receiver: 'web.hook'
receivers:
- name: 'web.hook'
webhook_configs:
- url: 'http://127.0.0.1:5001/'
inhibit_rules:
- source_match:
severity: 'critical'
target_match:
severity: 'warning'
equal: ['alertname', 'dev', 'instance']
路由(route)以及接收器(receivers)。所有的告警信息都会从配置中的顶级路由(route)进入路由树，根据路由规则将告警信息发送给相应的接收器。
全局配置（global）：用于定义一些全局的公共参数，如全局的SMTP配置，Slack配置等内容；
模板（templates）：用于定义告警通知时的模板，如HTML模板，邮件模板等；
告警路由（route）：根据标签匹配，确定当前告警应该如何处理；
接收人（receivers）：接收人是一个抽象的概念，它可以是一个邮箱也可以是微信，Slack或者Webhook等，接收人一般配合告警路由使用；
抑制规则（inhibit_rules）：合理设置抑制规则可以减少垃圾告警的产生重启prometheus
killall -9 prometheus
nohup prometheus &安装prometheus server
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.6.0/prometheus-2.6.0.linux-amd64.tar.gz
tar -zxvf prometheus-2.6.0.linux-amd64.tar.gz
cd prometheus-2.6.0.linux-amd64
./prometheus &
ln -s /root/prometheus/prometheus-2.6.0.linux-amd64/prometheus /usr/local/bin/prometheus
设置开机启动
cat >> /usr/lib/systemd/system/multi-user.target.wants/prometheus.service <<EOF
[Unit]
Description=prometheus
After=network.target
[Service]
Type=forking
ExecStart=/usr/local/bin/prometheus --config.file="/root/prometheus-2.6.0.linux-amd64/prometheus.yml" --storage.tsdb.path=/root/prometheus-2.6.0.linux-amd64/data
PrivateTmp=true
[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF
systemctl enable prometheus
systemctl start prometheus
安装Node Exporter 采集主机运行数据(采集主机运行指标比如cpu，内存和磁盘等信息)
wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.17.0/node_exporter-0.17.0.linux-amd64.tar.gz
tar -zxvf node_exporter-0.17.0.linux-amd64.tar.gz
cd node_exporter-0.17.0.linux-amd64/
mv node_exporter /usr/local/bin/
nohup node_exporter &
curl -l -H "Content-type: application/json" -X POST -d '{"msgtype": "markdown","markdown": {"title":"Prometheus告警信息","text": "#### 监控指标\n> 监控描述信息\n\n> ###### 告警时间 \n"},"at": {"isAtAll": false}}' https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=51345145d106753486bd71614bf881283f91e2124535276b257f99327e41dc87
{"errcode":0,"errmsg":"ok"}Prometheus中添加收集的监控数据，修改prometheus.yml文件，并在scrape_configs添加一下内容。
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
# 采集node exporter监控数据
- job_name: 'node'
static_configs:
- targets: ['localhost:9100']使用Grafana创建可视化Dashboard
docker run -d -p 3000:3000 grafana/grafana
#访问http://localhost:3000 默认用户名admin 密码admin先记录，后补充。
参考文章如下：
prometheus非官方手册
prometheus-book
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