Prometheus 是目前（2022 年）最流行的监控告警方案。它针对的重点是：

• 指标采集
• 聚合分析
• 告警

它并不适合作为日志存储，因为它不会存储所有的采样，仅是把采样做了聚合和快照。它的设计考虑了可靠性（不采用分布式存储，单 server 自治），但没有考虑数据的 100% 准确性。

Prometheus 的 官方文档 非常的精练，值得一看。

Features

• a multi-dimensional data model with time series data identified by metric name and key/value pairs
• PromQL, a flexible query language to leverage this dimensionality
• no reliance on distributed storage; single server nodes are autonomous
• time series collection happens via a pull model over HTTP
• pushing time series is supported via an intermediary gateway
• targets are discovered via service discovery or static configuration
• multiple modes of graphing and dashboarding support

Architecture

图中橙色部分是 Prometheus 提供的组件。

Prometheus 使用了 拉模型，对于不同类型的 target：

• 可以修改代码集成 Prometheus SDK 的应用，集成后提供 HTTP 接口（一般为 /metrics）即可（图中的 Jobs）
• 短时任务，或者想使用推而不是拉的任务，可以将 metrics 推到 Pushgateway
• 无法改动代码的应用或者场景，比如采集机器指标、采集 HaProxy 指标等，需要用专门的 exporter 来生成指标。这些 exporter 会作为桥梁，读取相应的信息（比如读机器指标、读 HaProxy 日志等），并转换成 metrics 供拉取

其他组件应该比较好理解。

Components

The Prometheus ecosystem consists of multiple components, many of which are optional:

• the main Prometheus server which scrapes and stores time series data
• client libraries for instrumenting application code
• a push gateway for supporting short-lived jobs
• special-purpose exporters for services like HAProxy, StatsD, Graphite, etc.
• an alertmanager to handle alerts
• various support tools

Most Prometheus components are written in Go, making them easy to build and deploy as static binaries.