1.什么是Prometheus
Prometheus 是一个开源的服务监控系统和时序数据库，其提供了通用的数据模型和快捷数据采集、存储和查询接口。它的核心组件Prometheus server会定期从静态配置的监控目标或者基于服务发现自动配置的自标中进行拉取数据，当新拉取到的数据大于配置的内存缓存区时，数据就会持久化到存储设备当中。
- 1.每个被监控的主机都可以通过专用的exporter 程序提供输出监控数据的接口，它会在目标处收集监控数据，并暴露出一个HTTP接口供Prometheus server查询，Prometheus通过基于HTTP的pull的方式来周期性的采集数据。
- 2.任何被监控的目标都需要事先纳入到监控系统中才能进行时序数据采集、存储、告警和展示，监控目标可以通过配置信息以静态形式指定，也可以让Prometheus通过服务发现的机制进行动态管理。
- 3.Prometheus 能够直接把API Server作为服务发现系统使用，进而动态发现和监控集群中的所有可被监控的对象
2. 整体生态
Prometheus 提供了从指标暴露，到指标抓取、存储和可视化，以及最后的监控告警等一系列组件。
2.1 指标暴露
每一个被 Prometheus 监控的服务都是一个 Job，Prometheus 为这些 Job 提供了官方的 SDK ，利用这个 SDK 可以自定义并导出自己的业务指标，也可以使用 Prometheus 官方提供的各种常用组件和中间件的 Exporter（比如常用的 MySQL，Consul 等等）。对于短时间执行的脚本任务或者不好直接 Pull 指标的服务，Prometheus 提供了 PushGateWay 网关给这些任务将服务指标主动推 Push 到网关，Prometheus 再从这个网关里 Pull 指标。
2.2 指标抓取
上面提到了 Push 和 Pull，其实这是两种指标抓取模型。
- Pull 模型：监控服务主动拉取被监控服务的指标
被监控服务一般通过主动暴露 metrics 端口或者通过 Exporter 的方式暴露指标，监控服务依赖服务发现模块发现被监控服务，从而去定期的抓取指标。
- Push 模型：被监控服务主动将指标推送到监控服务，可能需要对指标做协议适配，必须得符合监控服务要求的指标格式
对于 Prometheus 中的指标抓取，采用的是 Pull 模型，默认是一分钟去拉取一次指标，通过 Prometheus.yaml 配置文件中的 scrape_interval 配置项配置，Prometheus 对外都是用的 Pull 模型，一个是 Pull Exporter 的暴露的指标，一个是 Pull PushGateway 暴露的指标。
3.prometheus工作模式
- Prometheus Server 基于服务发现（Service Discovery）机制或静态配置获取要监视的目标（Target），并通过每个目标上的指标 exporter来采集（Scrape）指标数据；
- Prometheus Server 内置了一个基于文件的时间序列存储来持久存储指标数据，用户可使用PromQL接口来检索数据，也能够按需将告警需求发往Altermanager完成告警内容发送；
- 一些短期运行的作业的生命周期过短，难以有效地将必要的指标数据供给到Server端，它们一般会采用推送（Push）方式输出指标数据，Prometheus借助于Pushgateway 接收这些推送的数据，进而由server端进行抓取
4.Prometheus的适用场景
在选择Prometheus作为监控工具前，要明确它的适用范围，以及不适用的场景。 Prometheus在记录纯数值时间序列方面表现非常好。它既适用于以服务器为中心的监控，也适用于高动态的面向服务架构的监控。 在微服务的监控上，Prometheus对多维度数据采集及查询的支持也是特殊的优势。 Prometheus更强调可靠性，即使在故障的情况下也能查看系统的统计信息。权衡利弊，以可能丢失少量数据为代价确保整个系统的可用性。因此，它不适用于对数据准确率要求100%的系统，比如实时计费系统（涉及到钱）。
