前言
Prometheus：普罗米修斯，这名就有一种高大上的感觉。那么普罗米修斯到底是干嘛的呢？一句话总结：Prometheus 是一个开源的服务监控系统和时间序列数据库。
抓住三个词，即 开源，监控，时间序列数据库。
开源： 意味着我们可以免费使用，有问题可以给社区提Issues寻求帮助，也可以自己提一些新功能或者Bug修复的PR，共建强大的生态圈。
监控： 意味着普罗米修斯可以用于监控场景，监控我们的服务器，监控我们的数据库，监控我们的应用程序，它都用的上。
时间序列数据库： 维基百科上对于时间序列的定义是‘一系列数据点按照时间顺序排列’，其实就是根据时间点存储的信息，这些信息是不可变的。目前在监控场景用的比较多。
对比一些老牌的监控，比如zabbix，Prometheus近几年在容器监控方面表现的非常突出，人家就是干这个事情的。对于新的监控选型，我觉得大家可以尝试下Prometheus。
虽然监控这个工作属于运维这块的，理应要有专业的运维工程师来做。我认为作为一个后端开发，也必须要懂得一些监控相关的知识和技能储备。万一你去了创业公司，很可能什么工作都是你来做。
Prometheus中的一些概念
Prometheus Server
Prometheus Server是Prometheus组件中的核心部分，负责实现对监控数据的获取，存储以及查询。
Exporter
Exporter将监控的数据采集起来，通过HTTP服务的形式暴露出去，Prometheus Server
会定时去拉取这些暴露的数据进行监控。
官方已经提供了很多的Exporter，比如Mysql等。下载地址：prometheus.io/download/
如果是监控我们的应用程序，可以在程序中集成官方的SDK，自己埋点暴露出需要监控的指标即可。
PushGateway
PushGateway作为一个独立的服务，大部分场景下我们用的是pull模式，也就是Prometheus Server去拉取Exporter提供的数据，如果想使用push模式的话，可以将数据push给PushGateway，由PushGateway统一提供数据给Server。
Service Discovery
服务发现是一个特别重要的功能，特别是在微服务场景下监控显得尤为重要。如果没有服务发现的功能，那么每启动一个服务就需要去修改Prometheus的配置文件增加对应的配置。
有了服务发现的功能，可以动态的去发现服务信息，无需手动修改配置。官方推荐用Consul作为服务发现，像我们用Nacos的话，目前是不支持的，还需要想办法进行处理，比如定时拉取信息同步到文件中。
三剑客
Prometheus目前的标配都是和Grafana，AlertManage 一起使用的，三剑客。跟ELK是一样的，正所谓三个臭皮匠赛过诸葛亮。
- Prometheus
负责拉取监控数据，存储。
- Grafana
负责展示各种监控指标，通过图形化的方式。
Prometheus负责赚钱养家，Grafana负责美貌如花。
- AlertManage
负责异常告警，可以对接钉钉等多种消息通知。
生态系统组成
体验下Prometheus的魅力
最近闲来无事，我也打算学习下Prometheus。一是为了扩充自己的知识面，二也是看看能不能将其在工作中使用起来。
对于主机，数据库相关的监控，很多公司都在云上面，云平台本身就提供了很好的监控告警体系，也没必要再用Prometheus去搞一套了。
其他场景也是可以使用的，比如指标监控，监控应用的一些指标。也可以用于业务指标监控，总之玩法很多，就看你怎么玩。
自己学习体验的话直接用Docker拉镜像创建吧，简单，快速，方便。
部署Prometheus
docker run -d -p 9090:9090 -v /Users/yinjihuan/Downloads/prometheus/prometheus.yml:/etc/Prometheus/Prometheus.yml prom/prometheus
Prometheus.yml
global:
scrape_interval: 15s
external_labels:
monitor: 'codelab-monitor'
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'
scrape_interval: 5s
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
- job_name: beta_node
static_configs:
- targets: ['10.111.83.8:9100']
定义了两个任务，一个是Prometheus自己的监控，它本身也是一个服务，也会暴露出一些指标信息。
一个是机器的监控任务，目标需要配置IP+PORT，对应的机器上要装node_export才行，通过node_export将机器的指标数据暴露，Prometheus才能拉取到进行监控。
部署Grafana
docker run -d -p 3000:3000 --name=grafana -v /Users/yinjihuan/Downloads/Grafana-storage:/var/lib/grafana grafana/grafana
部署node_export
从官网下载对应的node_export:prometheus.io/download/#n…
解压后直接启动即可，nohup ./node_exporter & 启动，默认端口 9100。此机器IP就是上面beta_node中的IP10.111.83.8。
配置Grafana图表
访问localhost:3000就是Grafana的主页，然后在设置里面创建一个数据源，指向Prometheus的地址。
然后导入一个你喜欢的图表进行关联即可，图表可以去grafana.com/grafana/das…进行搜索，比如搜node就会展示所有node_export相关的图表，每个图表有一个编号，直接根据编号load即可，需要联网。
机器监控效果
后续其他的一些操作，等我体验后再给大家分享踩坑记录。
关于作者：尹吉欢，简单的技术爱好者，《Spring Cloud 微服务-全栈技术与案例解析》, 《Spring Cloud 微服务 入门 实战与进阶》作者, 公众号猿天地发起人。
