基于Prometheus、Thanos与Grafana的监控体系详解

Sep 21, 2024 · 2 min read · prometheus 中文 ·

Overview

Grafana通过Thanos Query从所有Prometheus实例中获取数据。
Thanos Query聚合来自两个集群（每个集群包含4个Prometheus实例）的监控数据。
每个Prometheus实例都有一个与之相连的Thanos Sidecar，Thanos Sidecar将Prometheus数据暴露给Thanos Query。
两个Thanos Sidecar组件分别处理不同集群中的Prometheus实例。

 1                          +-------------+
 2                          |   Grafana   |
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 7                          | Thanos Query|
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13        | Thanos Sidecar|                   | Thanos Sidecar|
14        +-------+-------+                   +-------+-------+
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19Prometheus1  Prometheus2  Prometheus3  Prometheus4    (Cluster 1)
20                                                             
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23v                               v    v                           v
24Prometheus5  Prometheus6  Prometheus7  Prometheus8    (Cluster 2)

1. 监控体系概述

在现代分布式系统中，监控与可观测性至关重要。通过使用Prometheus、Thanos和Grafana，可以构建一个高效、可扩展的监控解决方案：

Prometheus：负责从被监控服务中拉取（scrape）指标数据，并将其存储为时序数据库（TSDB）。Prometheus支持灵活的查询语言（PromQL）来分析这些数据。
Thanos：扩展Prometheus，提供长期存储、高可用性和水平扩展功能，并解决了Prometheus在大规模集群中的局限性。
Grafana：提供可视化界面，通过展示来自Prometheus和Thanos的数据，帮助用户直观查看监控信息，并支持自定义仪表盘和告警功能。

2. Prometheus：原理与架构

2.1 Prometheus数据抓取原理

Prometheus通过拉取（pull model）模式从被监控服务的端点抓取指标数据。它会周期性地从指定的目标（target endpoints）中获取指标，通常这些端点会暴露一个HTTP接口，遵循Prometheus标准格式。
核心组件包括：

时序数据库（TSDB）：存储抓取到的时间序列数据。
PromQL：Prometheus特有的查询语言，允许用户基于时间序列数据进行灵活的分析查询。
服务发现（Service Discovery）：支持自动发现目标，Prometheus通过Kubernetes、Consul、静态配置等方式动态发现监控的服务。

2.2 Prometheus的架构组成

Prometheus Server：核心组件，负责抓取、存储和查询数据。
Alertmanager：处理Prometheus中的告警规则，发送告警通知到邮件、Slack等。
Pushgateway：允许短生命周期的任务将指标数据推送到Prometheus。

3. Prometheus的多实例部署与高可用性

3.1 如何实现Prometheus的高可用？

为了确保高可用性，多个Prometheus实例可以同时抓取相同的数据。这样当一个Prometheus实例宕机时，其他实例仍然可以继续获取目标的数据。Thanos通过其Thanos Querier组件提供数据去重功能：

Prometheus实例标签配置：每个Prometheus实例可配置唯一的标签（如replica="A"）来区分不同的实例。
Thanos Querier去重：Thanos Querier识别不同Prometheus实例的标签，确保当多个Prometheus实例抓取相同数据时，最终查询结果中只返回一份去重后的数据。

3.2 Prometheus实例如何进行分片以避免重复收集？

在大规模监控系统中，可以通过**分片（Sharding）**策略来分配监控目标，避免重复抓取：

基于Job的分片：每个Prometheus实例通过配置不同的抓取目标来避免重复抓取。可以通过prometheus.yml文件配置不同的服务、命名空间或集群。示例：

1scrape_configs:
2  - job_name: 'shard-1'
3    static_configs:
4      - targets: ['node-1:9100', 'node-2:9100']
5  - job_name: 'shard-2'
6    static_configs:
7      - targets: ['node-3:9100', 'node-4:9100']

基于哈希分片（Hashmod）：通过hashmod机制可以为目标分配唯一ID并均匀分布到不同的Prometheus实例中。此方法在Prometheus 2.26+版本支持的服务发现中实现。示例配置：
```
1relabel_configs:
2  - source_labels: [__address__]
3    modulus: 3
4    target_label: __tmp_hash
```

3.3 Rule应配置在Prometheus侧而非聚合侧

Prometheus的**告警规则（Alerting Rules）和记录规则（Recording Rules）**应在本地的Prometheus实例上运行，而不是在Thanos的聚合层上运行。这是因为：

本地Prometheus实例具备实时性，可以更快速地评估规则并触发告警。
在本地执行复杂的规则可以减少聚合层的查询负载，提高整体的系统性能。

4. Prometheus的存储与查询优化策略

4.1 存储策略

Prometheus默认使用本地磁盘存储，但在大规模监控场景中需要进行存储优化：

短期存储本地化：将最近的数据（例如7天内）存储在本地磁盘上，保证快速查询。
长期存储外部化：使用Thanos将数据上传到对象存储（如S3或GCS）以节省本地存储空间。

4.2 提高查询效率策略

降采样（Downsampling）：Thanos对历史数据进行降采样，降低数据的分辨率，从而减少存储空间并加速查询。
记录规则（Recording Rules）：预先计算常用查询结果并存储在Prometheus中，减少实时查询时的复杂计算。
索引优化：优化Prometheus的索引，减少查询时的扫描量，提升查询效率。

5. Prometheus的服务发现原理

Prometheus可以通过多种方式实现动态的服务发现，尤其是在Kubernetes环境下表现出色。

5.1 Kubernetes中的服务发现

Prometheus通过Kubernetes API来动态发现服务和Pod。kubernetes_sd_configs用于配置Kubernetes的服务发现，Prometheus通过拉取方式获取Kubernetes集群中的Pod的监控指标。
示例配置：

1scrape_configs:
2  - job_name: 'kubernetes-pods'
3    kubernetes_sd_configs:
4      - role: pod

此配置将指示Prometheus抓取所有Kubernetes Pod的监控数据。

5.2 使用Endpoints进行发现

Prometheus还可以抓取Kubernetes的Endpoints对象，Endpoints对象用于发现服务的具体实例（Pod IP）。通过role: endpoints配置即可实现。

1scrape_configs:
2  - job_name: 'kubernetes-endpoints'
3    kubernetes_sd_configs:
4      - role: endpoints

5.3 Kubernetes服务发现的底层实现原理

Prometheus通过kubernetes_sd_configs使用Kubernetes的API进行服务发现。内部实现中，Prometheus利用Kubernetes的Informer机制，通过API服务器持续监听Kubernetes服务、Pod等资源的变化。一旦Kubernetes集群中的服务或Pod发生变动，Prometheus会自动更新其抓取目标列表。

6. Prometheus的部署与WAL机制

6.1 Prometheus的部署项目结构

典型的Prometheus部署目录结构：

1├── prometheus.yml           # Prometheus配置文件
2├── rules                    # 规则文件（Recording Rules和Alerting Rules）
3├── data                     # 数据目录，存储WAL和TSDB
4└── logs                     # 日志文件

6.2 WAL（Write-Ahead Log）原理

Prometheus使用WAL（预写日志） 来确保数据在写入TSDB前

不会丢失。工作原理如下：

当Prometheus抓取到新的数据时，首先将其写入WAL文件中。
数据被持久化到WAL后，Prometheus会定期将这些数据批量写入磁盘的TSDB块。
如果Prometheus意外宕机或崩溃，系统会通过WAL文件恢复未持久化的数据，确保数据一致性。

7. Thanos：Prometheus的扩展与优化

7.1 Thanos的架构组成

Thanos通过Thanos Sidecar与每个Prometheus实例协同工作，提供以下功能：

长期存储：将Prometheus的数据定期上传到外部对象存储（如S3、GCS等）。
高可用性与水平扩展：Thanos的Store API可以聚合多个Prometheus实例的数据，并通过Thanos Querier提供统一的查询接口。

7.2 Thanos的优化策略

降采样：通过降低历史数据的分辨率，减少存储空间并提高查询性能。
对象存储：通过与S3、GCS等外部存储集成，解决Prometheus本地存储空间的限制。

8. Grafana：数据可视化与告警

8.1 Grafana的作用

Grafana是一款可视化工具，支持集成Prometheus和Thanos数据源。通过自定义的仪表盘，用户可以直观展示各类监控数据，设置告警规则，并在监控指标达到阈值时触发告警通知。

8.2 Grafana的关键功能

自定义仪表盘：支持用户构建灵活的仪表盘，展示多维度监控数据。
告警集成：支持与邮件、Slack等多种通知渠道集成，帮助运维人员及时处理异常。

9. 生产环境中的Prometheus + Thanos + Grafana 部署

9.1 Prometheus的生产环境部署

端口配置：确保Prometheus实例的监听端口配置正确，尤其在集成Thanos Sidecar时，需避免端口冲突。
挂载存储：确保Prometheus的数据目录、配置文件和规则文件挂载在持久化存储中，以防数据丢失或权限问题。

9.2 Thanos的生产环境部署

部署每个Prometheus实例并配置Thanos Sidecar。
部署Thanos Querier，从多个Prometheus实例聚合数据并统一查询。
使用对象存储（如S3、GCS）配置Thanos的Store Gateway，以便实现长期数据存储。

9.3 Grafana的配置

在Grafana中添加Prometheus和Thanos作为数据源。
创建自定义的仪表盘，配置告警规则，以便在异常发生时及时通知。

10. 其他底层原理

10.1 Prometheus的底层实现

Prometheus通过WAL机制保证数据持久性。每个数据点由时间戳、标签和值组成。抓取到的数据首先被写入WAL文件，然后定期写入TSDB块。如果Prometheus宕机，可以通过WAL文件进行数据恢复，确保数据一致性。

10.2 Thanos的底层实现

Thanos-Sidecar通过gRPC协议与Thanos-Query进行通信，并通过块上传机制，定期将Prometheus的数据上传到远程对象存储，提供持久化存储和历史数据查询功能。 Thanos-Sidecar和Prometheus共享相同的数据目录，确保数据一致性。

11. 结论

通过本文的详细阐述，我们已经了解了如何利用Prometheus、Thanos和Grafana构建一个高效、可扩展的监控系统。Prometheus负责数据抓取和存储，Thanos通过提供长期存储和高可用性扩展，确保了数据的持久性和查询效率，Grafana则提供丰富的可视化和告警功能。
这种监控方案不仅适用于开发环境，也能在生产环境中有效保证系统的可观测性，并在出现问题时及时作出响应。