HOOOS

Prometheus自己监控自己？这波操作稳得很！

0 113 监控老司机 Prometheus监控SRE
Apple

不知道各位SRE老铁们有没有遇到过这种情况：Prometheus 兢兢业业地监控着你的各种服务，突然有一天，它自己“挂”了…… 这时候是不是感觉两眼一抹黑，啥也看不见了？

别慌！今天咱就来聊聊 Prometheus 的自我监控，让你彻底告别这种“灯下黑”的窘境。

为啥要监控Prometheus自己？

你想啊，Prometheus 作为咱们监控体系的核心，要是它自己出了问题，那整个监控体系不就瘫痪了吗？就像一个哨兵，如果他自己睡着了，那还怎么警戒敌情呢？

所以，监控 Prometheus 自己，就跟给哨兵配个闹钟一样重要！ 只有确保 Prometheus 自身健康稳定，才能保证它能持续、可靠地监控其他服务。

具体来说，监控 Prometheus 自己有以下几个好处：

  • 提前发现问题： 通过监控 Prometheus 的资源使用情况（CPU、内存、磁盘等）和查询性能，可以在问题恶化之前就发现并解决，避免影响整个监控体系。
  • 优化性能： 通过监控 Prometheus 的查询性能，可以找出慢查询、瓶颈等，进行针对性优化，提高查询效率。
  • 保证高可用： 通过监控 Prometheus 的运行状态，可以及时发现并处理故障，保证 Prometheus 的高可用性。

怎么监控Prometheus？

Prometheus 自己就提供了很多内置的指标（metrics），可以直接用来监控它自己。 这就叫“自己动手，丰衣足食”！

1. 找到Prometheus的指标

Prometheus 默认会在 http://<your-prometheus-host>:9090/metrics 暴露自己的指标。 你可以直接用浏览器访问这个地址，就能看到一大堆密密麻麻的指标数据。

2. 常用的Prometheus自身指标

这么多指标，哪些是我们需要重点关注的呢？别急，我已经帮你整理好了：

资源使用情况

  • prometheus_tsdb_head_chunks: 当前内存中存储的 chunk 数量。如果这个值持续增长，可能意味着有内存泄漏或者写入压力过大。
  • prometheus_tsdb_head_series: 当前内存中存储的 series 数量。如果这个值过高，可能会导致 Prometheus 内存占用过高。
  • process_resident_memory_bytes: Prometheus 进程占用的物理内存大小。可以用来监控 Prometheus 的内存使用情况。
  • process_cpu_seconds_total: Prometheus 进程累计使用的 CPU 时间。可以用来监控 Prometheus 的 CPU 使用情况。
  • go_goroutines: Prometheus 进程中当前运行的 goroutine 数量。如果这个值过高，可能意味着有 goroutine 泄漏或者并发过高。
  • prometheus_tsdb_wal_fsync_duration_seconds: WAL（Write-Ahead Log）同步到磁盘的耗时。如果这个值过高，可能意味着磁盘 I/O 存在瓶颈。

查询性能

  • prometheus_http_requests_total: Prometheus 处理的 HTTP 请求总数。可以用来监控 Prometheus 的请求负载。
  • prometheus_http_request_duration_seconds: Prometheus 处理 HTTP 请求的耗时。可以用来监控 Prometheus 的查询性能。
  • prometheus_engine_query_duration_seconds: Prometheus 查询引擎执行查询的耗时。可以用来监控 Prometheus 的查询性能。
  • prometheus_engine_queries: 当前正在执行的查询数量。如果这个值过高，可能意味着查询负载过高。

其他

  • prometheus_build_info: Prometheus 的构建信息，包括版本号、commit ID 等。
  • up: 监控Prometheus是否处于活动状态.

3. 配置Prometheus监控自己

要让 Prometheus 监控自己，只需要在 Prometheus 的配置文件（prometheus.yml）中添加一个 scrape_config，指定抓取自己的指标即可。

scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

这个配置的意思是：

  • job_name: 指定这个抓取任务的名称为 prometheus。
  • static_configs: 使用静态配置，指定要抓取的目标。
  • targets: 指定要抓取的目标地址为 localhost:9090，也就是 Prometheus 自己的地址。

修改完配置文件后，重启 Prometheus，它就开始监控自己了！

4. 使用Grafana可视化监控数据

光有数据还不够，我们还需要一个直观的界面来查看和分析这些数据。 这时候，Grafana 就派上用场了！

Grafana 是一个开源的数据可视化工具，可以连接 Prometheus 作为数据源，将 Prometheus 的指标数据以图表的形式展示出来。

你可以在 Grafana 中创建一个 Dashboard，添加各种图表来展示 Prometheus 的资源使用情况、查询性能等指标。 这样，你就可以实时监控 Prometheus 的运行状态，及时发现并解决问题。

网上有很多现成的 Prometheus 监控 Dashboard，你可以直接导入使用，也可以根据自己的需求进行定制。

进阶技巧

除了上面介绍的基本方法，还有一些进阶技巧可以帮助你更好地监控 Prometheus：

1. 使用Alertmanager设置告警

光监控还不够，我们还需要在 Prometheus 出现问题时及时收到告警通知。 这时候，就需要用到 Alertmanager 了。

Alertmanager 是 Prometheus 的一个组件，可以根据 Prometheus 的告警规则，发送告警通知到各种渠道，比如邮件、Slack、钉钉等。

你可以在 Prometheus 的配置文件中配置告警规则，当 Prometheus 的某个指标超过阈值时，就触发告警。 然后，Alertmanager 会根据你的配置，将告警通知发送给你。

2. 使用Recording Rules优化查询性能

如果你的 Prometheus 查询负载很高，或者有一些复杂的查询需要频繁执行，可以考虑使用 Recording Rules。

Recording Rules 可以将一些复杂的查询表达式预先计算好，并将结果存储为一个新的时间序列。 这样，当你需要查询这个结果时，就可以直接查询这个新的时间序列，而不需要每次都重新计算，从而提高查询效率。

3. 使用Remote Storage存储历史数据

Prometheus 默认会将数据存储在本地磁盘上。 如果你需要存储大量的历史数据，或者需要对 Prometheus 进行高可用部署，可以考虑使用 Remote Storage。

Remote Storage 可以将 Prometheus 的数据存储到远程存储系统中，比如 Thanos、Cortex、M3DB 等。 这样，即使 Prometheus 实例挂掉，数据也不会丢失，而且可以方便地进行数据备份和恢复。

总结

Prometheus 的自我监控是保证监控体系稳定可靠的关键。 通过监控 Prometheus 自身的资源使用情况和查询性能，可以及时发现并解决问题，避免影响整个监控体系。

希望这篇文章能帮助你更好地理解和实践 Prometheus 的自我监控。 如果你还有其他问题，欢迎在评论区留言交流！

记住，监控 Prometheus 自己，就像给你的监控体系加了一道保险，让你的监控更稳、更可靠！

点评评价

captcha
健康