开启掘金成长之旅！这是我参与「掘金日新计划 · 12 月更文挑战」的第14天
作者按：
随着科技发展，开发的应用也越来越智能，各大公司生产环境的服务也是越来越多，架构也很复杂庞大，这时候就不得不加强监控的力度，保持运行稳定。
相较于以前，对于硬件监控较多，会使用zabbix，现在随着云原生的发展，各种应用容器化、微服务流行，这里就诞生了新一代监控，prometheus应运而生。
1、Prometheus是什么？
是基于时序数据库开源监控告警系统，由go语言开发，很多理念和google的sre相符合，2016年5月之后继K8s成为第二个正式加入CNCF基金会的项目，成为新一代的云原生监控系统。
截一张官网的架构图
2、以往监控存在的问题
（1）与业务脱离，客户只关注服务的可用性，以及服务的SLA登记（3个9、4个9等等），但是监控只能根据服务器的负载产生告警
（2）运维管理难度大，需要专业人员安装配置管理，过程不容易
（3）扩展性比较低，自身难扩展，无法使用监控规模变化
（4）问题定位难，主机负载异常增加，但客户还是看不到具体的运行情况，告警信息不能有效支持用户定位分析
3、prometheus优势
（1）易于管理，核心只有一个单独二级制文件，不存在第三方依赖，不会有潜在的级联风险
（2）监控服务内部运行状态，基于丰富的client库，可以在应用中添加prometheus的支持，获取应用内部运行状态
（3）强大的数据模型，采集的监控数据，用指标metric形式保存在内置的时间序列数据库TSDB中，每一条时间序列由metreic那么以及一组标签labels唯一标识，按照时间先后顺序存储监控值。
（4）强大的promql查询语言，内置的查询语言，可以实现对监控数据的查询聚合。
（5）高效，单一的peometheus server可实现百万级别监控指标，每秒处理数十万数据点
（6）可扩展，多个prometheus示例产生一个逻辑集群，一个sever任务量过大，可以扩展分担（sharding+federation）
（7）容易集成。支持java、python、go、ruby等客户端SDK，提供第三方数据采集支持。
（8）可视化，自带prometheus ui ，通过ui方便直接对数据查询，支持图形化展示。Grafana也支持prometheus
4、安装部署prometheus+nodeexporter
（1）本文运行一个server加一两个node exporter采集主机资源，并用grafana进行数据可视化展示。安装主要模块：
Prometheus server
Exporter
Grafana
（2）环境：centos7.9 prometheus V2.37.0 （截止2022年7月5日）
（3）本文选用手动部署，docker安装更加快速便捷，就另外再写一篇详叙。首先上prometheus官网下载最新的安装包，如图中红框所选，选择linux版本
（4）因为监控主机资源，选择下载nodeexporter采集agent
（5）下载完成后上传服务器，或者直接在服务其中wget 安装包url，解压到自定义目录中即可
（6）进入软件目录，修改默认的prometheus配置文件prometheus.url,添加监控地址，我这边已添加好
（7）采集数据默认以文件形式存储本地，默认存储在/data，若无目录，可手动创建
（8）执行运行软件./Prometheus，查看ui界面，访问localhost：9090，出现以下界面，代表运行成功
（9）为了能够采集到主机资源指标，使用node exporter，解压下载好后的安装包，进入目录运行./exporter,可以加入systemd管理，也可以搞个软连接运行，这边运行后查看端口为9100，访问localhost：9100 ，出现以下界面代表运行正常，查看节点up正常
5、可视化安装Grafana
（1）还是上官网下载安装包，可以下载后上传服务器或者直接服务器下载
（2）官网标注了个系统版本如何下载使用，我们安装最新版9.0.2
（3）下载rpm包后，直接yum install 安装即可
（4）开箱即用，systemctl start grafan-server即可
（5）访问localhost:3000 出现以下界面，admin/admin登录即可
（6）登录进去之后添加数据源prometheus
（7）prometheus刚才运行地址端口就是本机的9090，添加此地址，就可以save&test
出现下图表示添加成功
（8）安装可视化dahboard模板，这个可以大家自己制作，也可以直接import或者下载，在这个grafana网站直接使用
引入之后出现下图，说明到此一个基本主机资源监控系统搭建完成了，看起来漂亮吧。
好了，Prometheus +grafana监控系统搭建到此结结束了，下次分享promql以及告警处理的使用。
