博客
关于我
一步步教你用Prometheus搭建实时监控系统系列(一)——上帝之火,普罗米修斯的崛起
阅读量:412 次
发布时间:2019-03-06

本文共 2086 字,大约阅读时间需要 6 分钟。

Prometheus监控系统实战指南

本系列将围绕开源实时监控告警解决方案Prometheus进行深入探讨。这一系列内容将以实战为主线,结合Prometheus的生态系统,帮助读者搭建一个高效的实时监控平台。

Prometheus概述

Prometheus由SoundCloud开发,是一款功能强大的监控报警系统和时序数据库(TSDB)的结合体。其核心特点在于通过拉取(pull)的方式获取数据,并能够高效处理海量时间序列数据。相比传统的结构化数据库,Prometheus在数据存储和查询方面展现出显著优势。

时序数据库的优势

  • 专注于时间序列数据:Prometheus通过将数据按时间索引,实现了对大量实时数据的高效处理。
  • 高效存储和查询:通过预先计算高精度数据的摘要,Prometheus能够在保证实时性和精度的同时,降低存储和查询成本。
  • Prometheus快速搭建指南

    1. 安装Prometheus

    下载Prometheus源码,并按照以下命令启动:

    nohup /data/prometheus/prometheus --web.listen-address=0.0.0.0:9090 --config.file=/data/prometheus/prometheus.yml --web.enable-lifecycle --storage.tsdb.path=/data/prometheus/data --storage.tsdb.retention.time=15d &

    启动后即可通过浏览器访问Prometheus的管理界面。

    2. 配置Prometheus

    prometheus.yml中添加目标配置:

    - job_name: 'test'  scrape_interval: 5s  metrics_path: '/actuator/prometheus'  static_configs:    - targets: ['localhost:8080']      labels:        instance: demo

    3. 数据收集

    启动一个Spring Boot项目,并添加必要的依赖:

    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-actuator
    io.micrometer
    micrometer-registry-prometheus

    application.properties中配置:

    server.port=8080management.endpoints.web.exposure.include=*

    启动服务后,访问http://localhost:8080/actuator/prometheus可获取实时指标数据。

    Prometheus架构与生态

    Prometheus的架构设计分为两部分:核心组件和第三方工具。其生态系统涵盖数据收集、存储、分析和可视化等多个环节。

    数据收集机制

    Prometheus通过拉取(pull)的方式获取数据。每隔固定时间间隔,Prometheus会向配置的目标(URL)发送HTTP请求,获取相应的指标数据。这些目标可以是应用程序、数据库、中间件等。

    数据存储

    Prometheus自带时序数据库(TSDB),能够高效存储和查询时间序列数据。其核心特点在于通过预先计算高精度数据的摘要,实现了对海量实时数据的高效处理。

    Prometheus与Grafana集成

    Prometheus不仅提供数据存储功能,还支持通过Grafana进行数据可视化。通过配置Grafana数据源,用户可以将Prometheus的时间序列数据直观地展示在仪表盘上。

    实战案例

    假设我们有一个简单的Spring Boot应用,通过Prometheus和Grafana搭建监控平台。以下是具体步骤:

  • 启动Prometheus:按照上文方法启动Prometheus服务。
  • 配置Prometheus目标:在Prometheus配置文件中添加目标信息,指定要监控的应用程序URL。
  • 配置Grafana数据源:在Grafana中添加Prometheus数据源,设置相应的访问权限。
  • 创建监控仪表盘:使用Grafana的可视化工具,将Prometheus的指标数据展示在仪表盘上。
  • 通过上述步骤,可以轻松搭建一个实时监控平台,监控应用程序的性能指标和运行状态。

    结语

    Prometheus为现代化的监控系统提供了强大的工具支持。通过其高效的数据处理能力和丰富的生态系统,开发者可以轻松搭建一个实时可观测的监控平台。这不仅提升了开发效率,也为运维团队提供了更直观的系统状态监控。

    在下一篇文章中,我们将深入探讨Prometheus的数据推送机制,以及如何通过不同的方式获取监控数据。期待与您一起探索更多关于Prometheus的奥秘。

    转载地址:http://nyxkz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    numpy转PIL 报错TypeError: Cannot handle this data type
    查看>>
    Numpy闯关100题,我闯了95关,你呢?
    查看>>
    nump模块
    查看>>
    Nutch + solr 这个配合不错哦
    查看>>
    NuttX 构建系统
    查看>>
    NutUI:京东风格的轻量级 Vue 组件库
    查看>>
    NutzCodeInsight 2.0.7 发布,为 nutz-sqltpl 提供友好的 ide 支持
    查看>>
    NutzWk 5.1.5 发布,Java 微服务分布式开发框架
    查看>>
    NUUO网络视频录像机 css_parser.php 任意文件读取漏洞复现
    查看>>
    NUUO网络视频录像机 upload.php 任意文件上传漏洞复现
    查看>>
    Nuxt Time 使用指南
    查看>>
    NuxtJS 接口转发详解:Nitro 的用法与注意事项
    查看>>
    NVDIMM原理与应用之四:基于pstore 和 ramoops保存Kernel panic日志
    查看>>
    NVelocity标签使用详解
    查看>>
    NVelocity标签设置缓存的解决方案
    查看>>
    Nvidia Cudatoolkit 与 Conda Cudatoolkit
    查看>>
    NVIDIA GPU 的状态信息输出,由 `nvidia-smi` 命令生成
    查看>>
    nvidia 各种卡
    查看>>
    Nvidia 系列显卡大解析 B100、A40、A100、A800、H100、H800、V100 该如何选择,各自的配置详细与架构详细介绍,分别运用于哪些项目场景
    查看>>
    NVIDIA-cuda-cudnn下载地址
    查看>>