Prometheus 如何做到“活学活用”，大牛总结的避坑指南

监控系统的历史悠久，是一个很成熟的方向，而 Prometheus 作为新生代的开源监控系统，慢慢成为了云原生体系的事实标准，也证明了其设计很受欢迎。

本文主要分享在 Prometheus 实践中遇到的一些问题和思考，如果你对 K8S 监控体系或 Prometheus 的设计还不太了解，可以先看下容器监控系列。

几点原则：

• 监控是基础设施，目的是为了解决问题，不要只朝着大而全去做，尤其是不必要的指标采集，浪费人力和存储资源（To B商业产品例外）。

• 需要处理的告警才发出来，发出来的告警必须得到处理。

• 简单的架构就是最好的架构，业务系统都挂了，监控也不能挂。Google Sre 里面也说避免使用 Magic 系统，例如机器学习报警阈值、自动修复之类。这一点见仁见智吧，感觉很多公司都在搞智能 AI 运维。

Prometheus 当前最新版本为 2.16，Prometheus 还在不断迭代，因此尽量用最新版，1.X版本就不用考虑了。

2.16 版本上有一套实验 UI，可以查看 TSDB 的状态，包括Top 10的 Label、Metric.

• Prometheus 是基于 Metric 的监控，不适用于日志（Logs）、事件(Event)、调用链(Tracing)。

• Prometheus 默认是 Pull 模型，合理规划你的网络，尽量不要转发。

• 对于集群化和水平扩展，官方和社区都没有银弹，需要合理选择 Federate、Cortex、Thanos等方案。

• 监控系统一般情况下可用性大于一致性，容忍部分副本数据丢失，保证查询请求成功。这个后面说 Thanos 去重的时候会提到。

• Prometheus 不一定保证数据准确，这里的不准确一是指 rate、histogram_quantile 等函数会做统计和推断，产生一些反直觉的结果，这个后面会详细展开。二来查询范围过长要做降采样，势必会造成数据精度丢失，不过这是时序数据的特点，也是不同于日志系统的地方。

Prometheus 属于 CNCF 项目，拥有完整的开源生态，与 Zabbix 这种传统 agent 监控不同，它提供了丰富的 exporter 来满足你的各种需求。你可以在这里看到官方、非官方的 exporter。如果还是没满足你的需求，你还可以自己编写 exporter，简单方便、自由开放，这是优点。

但是过于开放就会带来选型、试错成本。之前只需要在 zabbix agent里面几行配置就能完成的事，现在你会需要很多 exporter 搭配才能完成。还要对所有 exporter 维护、监控。尤其是升级 exporter 版本时，很痛苦。非官方exporter 还会有不少 bug。这是使用上的不足，当然也是 Prometheus 的设计原则。

K8S 生态的组件都会提供/metric接口以提供自监控，这里列下我们正在使用的：

• cadvisor: 集成在 Kubelet 中。

• kubelet: 10255为非认证端口，10250为认证端口。

• apiserver: 6443端口，关心请求数、延迟等。

• scheduler: 10251端口。

• controller-manager: 10252端口。

• etcd: 如etcd 写入读取延迟、存储容量等。

• docker: 需要开启 experimental 实验特性，配置 metrics-addr，如容器创建耗时等指标。

• kube-proxy: 默认 127 暴露，10249端口。外部采集时可以修改为 0.0.0.0 监听，会暴露：写入 iptables 规则的耗时等指标。

• kube-state-metrics: K8S 官方项目，采集pod、deployment等资源的元信息。

• node-exporter: Prometheus 官方项目，采集机器指标如 CPU、内存、磁盘。

• blackbox_exporter: Prometheus 官方项目，网络探测，dns、ping、http监控

• process-exporter: 采集进程指标

• nvidia exporter: 我们有 gpu 任务，需要 gpu 数据监控

• node-problem-detector: 即 npd，准确的说不是 exporter，但也会监测机器状态，上报节点异常打 taint

• 应用层 exporter: mysql、nginx、mq等，看业务需求。

还有各种场景下的自定义 exporter，如日志提取后面会再做介绍。

k8s 集群运行中需要关注核心组件的状态、性能。如 kubelet、apiserver 等，基于上面提到的 exporter 的指标，可以在 Grafana 中绘制如下图表：

模板可以参考dashboards-for-kubernetes-administrators，根据运行情况不断调整报警阈值。

这里提一下 Grafana 虽然支持了 templates 能力，可以很方便地做多级下拉框选择，但是不支持templates 模式下配置报警规则，相关issue

官方对这个功能解释了一堆，可最新版本仍然没有支持。借用 issue 的一句话吐槽下：

It would be grate to add templates support in alerts. Otherwise the feature looks useless a bit.五、采集组件 All IN One

Prometheus 体系中 Exporter 都是独立的，每个组件各司其职，如机器资源用 Node-Exporter，Gpu 有Nvidia Exporter等等。但是 Exporter 越多，运维压力越大，尤其是对 Agent做资源控制、版本升级。我们尝试对一些Exporter进行组合，方案有二：

1. 通过主进程拉起N个 Exporter 进程，仍然可以跟着社区版本做更新、bug fix。

2. 用Telegraf来支持各种类型的 Input，N 合 1。

另外，Node-Exporter 不支持进程监控，可以加一个Process-Exporter，也可以用上边提到的Telegraf，使用 procstat 的 input来采集进程指标。

采集的指标有很多，我们应该关注哪些？Google 在“Sre Handbook”中提出了“四个黄金信号”：延迟、流量、错误数、饱和度。实际操作中可以使用 Use 或 Red 方法作为指导，Use 用于资源，Red 用于服务。

• Use 方法：Utilization、Saturation、Errors。如 Cadvisor 数据

• Red 方法：Rate、Errors、Duration。如 Apiserver 性能指标

Prometheus 采集中常见的服务分三种：

1. 在线服务：如 Web 服务、数据库等，一般关心请求速率，延迟和错误率即 RED 方法

2. 离线服务：如日志处理、消息队列等，一般关注队列数量、进行中的数量，处理速度以及发生的错误即 Use 方法

3. 批处理任务：和离线任务很像，但是离线任务是长期运行的，批处理任务是按计划运行的，如持续集成就是批处理任务，对应 K8S 中的 job 或 cronjob， 一般关注所花的时间、错误数等，因为运行周期短，很可能还没采集到就运行结束了，所以一般使用 Pushgateway，改拉为推。

对 Use 和 Red 的实际示例可以参考容器监控实践—K8S常用指标分析这篇文章。

在 K8S 1.16版本，Cadvisor 的指标去掉了 pod_Name 和 container_name 的 label，替换为了pod 和 container。如果你之前用这两个 label 做查询或者 Grafana 绘图，需要更改下 Sql 了。因为我们一直支持多个 K8S 版本，就通过 relabel配置继续保留了原来的**_name。

metric_relabel_configs:- source_labels: [container]
regex: (. )
target_label: container_name
replacement: $1
action: replace
- source_labels: [pod]
regex: (. )
target_label: pod_name
replacement: $1
action: replace

注意要用 metric_relabel_configs，不是 relabel_configs，采集后做的replace。

Prometheus 如果部署在K8S集群内采集是很方便的，用官方给的Yaml就可以，但我们因为权限和网络需要部署在集群外，二进制运行，采集多个 K8S 集群。

以 Pod 方式运行在集群内是不需要证书的（In-Cluster 模式），但集群外需要声明 token之类的证书，并替换address，即使用 Apiserver Proxy采集，以 Cadvisor采集为例，Job 配置为：

- job_name: cluster-cadvisor
honor_timestamps: true
scrape_interval: 30s
scrape_timeout: 10s
metrics_path: /metrics
scheme: https
kubernetes_sd_configs:
- api_server: https://xx:6443
role: node
bearer_token_file: token/cluster.token
tls_config:
insecure_skip_verify: true
bearer_token_file: token/cluster.token
tls_config:
insecure_skip_verify: true
relabel_configs:
- separator: ;
regex: __meta_kubernetes_node_label_(. )
replacement: $1
action: labelmap
- separator: ;
regex: (.*)
target_label: __address__
replacement: xx:6443
action: replace
- source_labels: [__meta_kubernetes_node_name]
separator: ;
regex: (. )
target_label: __metrics_path__
replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics/cadvisor
action: replace
metric_relabel_configs:
- source_labels: [container]
separator: ;
regex: (. )
target_label: container_name
replacement: $1
action: replace
- source_labels: [pod]
separator: ;
regex: (. )
target_label: pod_name
replacement: $1
action: replace

bearer_token_file 需要提前生成，这个参考官方文档即可。记得 base64 解码。

对于 cadvisor 来说，__metrics_path__可以转换为/api/v1/nodes/{1}/proxy/metrics/cadvisor，代表Apiserver proxy 到 Kubelet，如果网络能通，其实也可以直接把 Kubelet 的10255作为 target，可以直接写为：{1}:10255/metrics/cadvisor，代表直接请求Kubelet，规模大的时候还减轻了 Apiserver 的压力，即服务发现使用 Apiserver，采集不走 Apiserver

因为 cadvisor 是暴露主机端口，配置相对简单，如果是 kube-state-metric 这种 Deployment，以 endpoint 形式暴露，写法应该是：

- job_name: cluster-service-endpoints
honor_timestamps: true
scrape_interval: 30s
scrape_timeout: 10s
metrics_path: /metrics
scheme: https
kubernetes_sd_configs:
- api_server: https://xxx:6443
role: endpoints
bearer_token_file: token/cluster.token
tls_config:
insecure_skip_verify: true
bearer_token_file: token/cluster.token
tls_config:
insecure_skip_verify: true
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scrape]
separator: ;
regex: "true"
replacement: $1
action: keep
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scheme]
separator: ;
regex: (https?)
target_label: __scheme__
replacement: $1
action: replace
- separator: ;
regex: (.*)
target_label: __address__
replacement: xxx:6443
action: replace
- source_labels: [__meta_kubernetes_namespace, __meta_kubernetes_endpoints_name,
__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_port]
separator: ;
regex: (. );(. );(.*)
target_label: __metrics_path__
replacement: /api/v1/namespaces/${1}/services/${2}:${3}/proxy/metrics
action: replace
- separator: ;
regex: __meta_kubernetes_service_label_(. )
replacement: $1
action: labelmap
- source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
separator: ;
regex: (.*)
target_label: kubernetes_namespace
replacement: $1
action: replace
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]
separator: ;
regex: (.*)
target_label: kubernetes_name
replacement: $1
action: replace

对于 endpoint 类型，需要转换__metrics_path__为/api/v1/namespaces/{1}/services/{2}:${3}/proxy/metrics，需要替换 namespace、svc 名称端口等，这里的写法只适合接口为/metrics的exporter，如果你的 exporter 不是/metrics接口，需要替换这个路径。或者像我们一样统一约束都使用这个地址。

这里的__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_port来源就是 exporter 部署时写的那个 annotation，大多数文章中只提到prometheus.io/scrape: ‘true’，但也可以定义端口、路径、协议。以方便在采集时做替换处理。

其他的一些 relabel 如kubernetes_namespace 是为了保留原始信息，方便做 promql 查询时的筛选条件。

如果是多集群，同样的配置多写几遍就可以了，一般一个集群可以配置三类job：

• role:node 的，包括 cadvisor、 node-exporter、kubelet 的 summary、kube-proxy、docker 等指标

• role:endpoint 的，包括 kube-state-metric 以及其他自定义 Exporter

• 普通采集：包括Etcd、Apiserver 性能指标、进程指标等。

nvidia-smi可以查看机器上的 GPU 资源，而Cadvisor 其实暴露了Metric来表示容器使用 GPU 情况，

container_accelerator_duty_cycle
container_accelerator_memory_total_bytes
container_accelerator_memory_used_bytes

如果要更详细的 GPU 数据，可以安装dcgm exporter，不过K8S 1.13 才能支持。

Prometheus 为避免时区混乱，在所有组件中专门使用 Unix Time 和 Utc 进行显示。不支持在配置文件中设置时区，也不能读取本机 /etc/timezone 时区。

其实这个限制是不影响使用的：

• 如果做可视化，Grafana是可以做时区转换的。

• 如果是调接口，拿到了数据中的时间戳，你想怎么处理都可以。

• 如果因为 Prometheus 自带的 UI 不是本地时间，看着不舒服，2.16 版本的新版 Web UI已经引入了Local Timezone 的选项，区别见下图。

• 如果你仍然想改 Prometheus 代码来适应自己的时区，可以参考这篇文章。

关于 timezone 的讨论，可以看这个issue。

假如你有一个负载均衡 LB，但网络上 Prometheus 只能访问到 LB 本身，访问不到后面的 RS，应该如何采集 RS 暴露的 Metric？

• RS 的服务加 Sidecar Proxy，或者本机增加 Proxy 组件，保证 Prometheus 能访问到。

• LB 增加 /backend1 和 /backend2请求转发到两个单独的后端，再由 Prometheus 访问 LB 采集。

随着规模变大，Prometheus 需要的 CPU 和内存都会升高，内存一般先达到瓶颈，这个时候要么加内存，要么集群分片减少单机指标。这里我们先讨论单机版 Prometheus 的内存问题。

原因：

• Prometheus 的内存消耗主要是因为每隔2小时做一个 Block 数据落盘，落盘之前所有数据都在内存里面，因此和采集量有关。

• 加载历史数据时，是从磁盘到内存的，查询范围越大，内存越大。

  这里面有一定的优化空间。

• 一些不合理的查询条件也会加大内存，如 Group 或大范围 Rate。

我的指标需要多少内存：

• 作者给了一个计算器，设置指标量、采集间隔之类的，计算 Prometheus 需要的理论内存值：计算公式

以我们的一个 Prometheus Server为例，本地只保留 2 小时数据，95 万 Series，大概占用的内存如下：

有什么优化方案：

• Sample 数量超过了 200 万，就不要单实例了，做下分片，然后通过 Victoriametrics，Thanos，Trickster 等方案合并数据。

• 评估哪些 Metric 和 Label 占用较多，去掉没用的指标。

  2.14 以上可以看 Tsdb 状态

• 查询时尽量避免大范围查询，注意时间范围和 Step 的比例，慎用 Group。

• 如果需要关联查询，先想想能不能通过 Relabel 的方式给原始数据多加个 Label，一条Sql 能查出来的何必用Join，时序数据库不是关系数据库。

Prometheus 内存占用分析：

• 通过 pprof分析：

  https://www.robustperception.io/optimising-prometheus-2-6-0-memory-usage-with-pprof

• 1.X 版本的内存：

  https://www.robustperception.io/how-much-ram-does-my-prometheus-need-for-ingestion

相关 issue：

• https://groups.google.com/forum/#!searchin/prometheus-users/memory|sort:date/prometheus-users/q4oiVGU6Bxo/uifpXVw3CwAJ

• https://github.com/prometheus/prometheus/issues/5723

• https://github.com/prometheus/prometheus/issues/1881

容量规划除了上边说的内存，还有磁盘存储规划，这和你的 Prometheus 的架构方案有关。

• 如果是单机Prometheus，计算本地磁盘使用量。

• 如果是 Remote-Write，和已有的 Tsdb 共用即可。

• 如果是 Thanos 方案，本地磁盘可以忽略（2H)，计算对象存储的大小就行。

Prometheus 每2小时将已缓冲在内存中的数据压缩到磁盘上的块中。包括Chunks、Indexes、Tombstones、Metadata，这些占用了一部分存储空间。一般情况下，Prometheus 中存储的每一个样本大概占用1-2字节大小（1.7Byte）。可以通过Promql来查看每个样本平均占用多少空间：

rate(prometheus_tsdb_compaction_chunk_size_bytes_sum[1h])/
rate(prometheus_tsdb_compaction_chunk_samples_sum[1h]){instance="0.0.0.0:8890", job="prometheus"} 1.252747585939941

如果大致估算本地磁盘大小，可以通过以下公式：

磁盘大小=保留时间*每秒获取样本数*样本大小

保留时间(retention_time_seconds)和样本大小(bytes_per_sample)不变的情况下，如果想减少本地磁盘的容量需求，只能通过减少每秒获取样本数(ingested_samples_per_second)的方式。

查看当前每秒获取的样本数：

rate(prometheus_tsdb_head_samples_appended_total[1h])

有两种手段，一是减少时间序列的数量，二是增加采集样本的时间间隔。考虑到 Prometheus 会对时间序列进行压缩，因此减少时间序列的数量效果更明显。

举例说明：

采集频率 30s，机器数量1000，Metric种类6000，1000600026024 约 200 亿，30G 左右磁盘。

只采集需要的指标，如 match, 或者统计下最常使用的指标，性能最差的指标。

以上磁盘容量并没有把 wal 文件算进去，wal 文件(Raw Data)在 Prometheus 官方文档中说明至少会保存3个 Write-Ahead Log Files，每一个最大为128M(实际运行发现数量会更多)。

因为我们使用了 Thanos 的方案，所以本地磁盘只保留2H 热数据。Wal 每2小时生成一份Block文件，Block文件每2小时上传对象存储，本地磁盘基本没有压力。

关于 Prometheus 存储机制，可以看这篇。

如果你的 Prometheus 使用了 kubernetes_sd_config 做服务发现，请求一般会经过集群的 Apiserver，随着规模的变大，需要评估下对 Apiserver性能的影响，尤其是Proxy失败的时候，会导致CPU 升高。当然了，如果单K8S集群规模太大，一般都是拆分集群，不过随时监测下 Apiserver 的进程变化还是有必要的。

在监控Cadvisor、Docker、Kube-Proxy 的 Metric 时，我们一开始选择从 Apiserver Proxy 到节点的对应端口，统一设置比较方便，但后来还是改为了直接拉取节点，Apiserver 仅做服务发现。

Prometheus 中的 Counter 类型主要是为了 Rate 而存在的，即计算速率，单纯的 Counter 计数意义不大，因为 Counter 一旦重置，总计数就没有意义了。

Rate 会自动处理 Counter 重置的问题，Counter 一般都是一直变大的，例如一个 Exporter 启动，然后崩溃了。本来以每秒大约10的速率递增，但仅运行了半个小时，则速率（x_total [1h]）将返回大约每秒5的结果。另外，Counter 的任何减少也会被视为 Counter 重置。例如，如果时间序列的值为[5,10,4,6]，则将其视为[5,10,14,16]。

Rate 值很少是精确的。由于针对不同目标的抓取发生在不同的时间，因此随着时间的流逝会发生抖动，query_range 计算时很少会与抓取时间完美匹配，并且抓取有可能失败。面对这样的挑战，Rate 的设计必须是健壮的。

Rate 并非想要捕获每个增量，因为有时候增量会丢失，例如实例在抓取间隔中挂掉。如果 Counter 的变化速度很慢，例如每小时仅增加几次，则可能会导致【假象】。比如出现一个 Counter 时间序列，值为100，Rate 就不知道这些增量是现在的值，还是目标已经运行了好几年并且才刚刚开始返回。

建议将 Rate 计算的范围向量的时间至少设为抓取间隔的四倍。这将确保即使抓取速度缓慢，且发生了一次抓取故障，您也始终可以使用两个样本。此类问题在实践中经常出现，因此保持这种弹性非常重要。例如，对于1分钟的抓取间隔，您可以使用4分钟的 Rate 计算，但是通常将其四舍五入为5分钟。

如果 Rate 的时间区间内有数据缺失，他会基于趋势进行推测，比如：

作者：徐亚松

原文链接：http://www.xuyasong.com/?p=1921，本文为部分，完整内容请参见原文链接。

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