概述

所有可以向Prometheus提供監控樣本數據的程序都可以被稱為一個Exporter.而Exporter的一個實例稱為target,如圖下所示,

Prometheus通過輪詢的方式定期從這些target中獲取樣本數據:

這里Prometheus是通過pull(拉取的方式)從Target中獲取樣本數據

安裝好Exporter后會暴露一個/metrics的HTTP服務,通過Prometheus添加配置Prometheus就可以采集到這個/metrics里面的所有監控樣本數據

 - targets: ['node_exporter:9100'] 會自動帶上/metrics

Exporter的來源

從exporter的來源上來講,一共分倆類:

社區提供的

社區提供 (prometheus.io/docs/instru…)

Prometheus社區提供了豐富的Exporter實現,涵蓋了從基礎設施,中間件一級網絡等各個方面的監控功能.這些Exporter可以實現大部分通用的監控需求.下表列舉一些社區中常用的Exporter:

用戶自定義

除了直接使用社區提供的Exporter程序意外,用戶還可以基于Prometheus提供的Client Library創建自己的Exporter程序,目前Prometheus社區官方提供了對以下編程語言的支持:Go,java,Python,Ruby.同事還有第三方實現的如:Bash,C++,Common Lisp,Erlang,Haskeel,Lua,Node.js,PHP,Rust等.

Exporter類型

通常來說可以將Exporter分為倆類

直接采集型 這類Exporter直接內置了相應的應用程序,用于向Prometheus直接提供Target數據支持.這樣設計的好處是,可以更好的監控各自系統的內部運行狀態,同時也適合更多自定義監控指標的項目實施.例如k8s 等.他們均內置了用于Prometheus提供監控數據的端點.

間接采集型 原始監控目標并不直接支持Prometheus,需要我們使用Prometheus提供的Client Library編寫該監控目標的監控采集程序,用戶可以將該程序獨立運行,去獲取指定的各類監控數據值.例如,由于Linux操作系統自身并不能直接支持Prometheus.用戶無法從操作系統層面上直接提供對Prometheus的支持,因此單獨安裝Node Exporter,還有數據庫或網站HTTP應用類等Exporter.

Exporter規范

所有的Exporter程序都需要按照Prometheus的規范,返回監控的樣本數據.以Node Exporter為例,當訪問/metrics結尾地址時會返回一下內容:

go_gc_duration_seconds{quantile="0"} 4.029e-05
go_gc_duration_seconds{quantile="0.25"} 5.2092e-05
go_gc_duration_seconds{quantile="0.5"} 6.3091e-05
go_gc_duration_seconds{quantile="0.75"} 8.9905e-05
go_gc_duration_seconds{quantile="1"} 0.000300032
go_gc_duration_seconds_sum 2.6172319120000003
go_gc_duration_seconds_count 36170




go_goroutines 9




go_info{version="go1.19.3"} 1




go_memstats_alloc_bytes 2.19788e+06

以#開頭的行通常都是注釋內容,這些樣本數據集合說明如下:

以#HELP開始的行,表示metric的幫助與說明注釋,可以包含當前監控指標名稱和對應的說明信息.

以#TYPE開始的行,表示定義metric類型,可以包含當前監控指標名稱和類型,類型有Counter,Gauge....

非#開頭的行,就是監控樣本數據

樣本數據如何存儲Prometheus的庫中

go_memstats_alloc_bytes 2.19788e+06


go_memstats_alloc_bytes{instance="localhost:9090", job="prometheus"} timestamp(時間戳) value(樣本值)

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審核編輯：劉清