Prometheus 是什么？
Prometheus是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合，起始是由SoundCloud公司开发的。随着发展，越来越多公司和组织接受采用Prometheus，社会也十分活跃，他们便将它独立成开源项目，并且有公司来运作。google SRE的书内也曾提到跟他们BorgMon监控系统相似的实现是Prometheus。现在最常见的Kubernetes容器管理系统中，通常会搭配Prometheus进行监控。
Prometheus 的优点
非常少的外部依赖，安装使用超简单
已经有非常多的系统集成 例如：docker HAProxy Nginx JMX等等
服务自动化发现
直接集成到代码
设计思想是按照分布式、微服务架构来实现的
Prometheus 的特性
自定义多维度的数据模型
非常高效的存储 平均一个采样数据占 ~3.5 bytes左右，320万的时间序列，每30秒采样，保持60天，消耗磁盘大概228G。
强大的查询语句
轻松实现数据可视化
等等
相对于Graphite这种产品，还是有不少优点的。最让我觉得不错的是非常优秀的写性能和读取性能，它数据结构实现和OpenTSDB是有相似之处，有兴趣可以看看这个文档。解密OpenTSDB的表存储优
Prometheus 的系统架构
它的服务过程是这样的 Prometheus daemon 负责定时去目标上抓取 metrics(指标) 数据，每个抓取目标需要暴露一个http服务的接口给它定时抓取。Prometheus支持通过配置文件、文本文件、zookeeper、Consul、DNS SRV lookup等方式指定抓取目标。Alertmanager 是独立于Prometheus的一个组件，可以支持Prometheus的查询语句，提供十分灵活的报警方式。Prometheus支持很多方式的图表可视化，例如十分精美的Grafana，自带的Promdash，以及自身提供的模版引擎等等，还提供HTTP API的查询方式，自定义所需要的输出。PushGateway这个组件是支持Client主动推送 metrics 到PushGateway，而Prometheus只是定时去Gateway上抓取数据。
如果有使用过statsd的用户，则会觉得这十分相似，只是statsd是直接发送给服务器端，而Prometheus主要还是靠进程主动去抓取。
Prometheus 的数据模型
Prometheus 从根本上所有的存储都是按时间序列去实现的，相同的 metrics(指标名称) 和 label(一个或多个标签) 组成一条时间序列，不同的label表示不同的时间序列。为了支持一些查询，有时还会临时产生一些时间序列存储。
metrics name & label 指标名称和标签
每条时间序列是由唯一的 指标名称 和 一组 标签 （key=value）的形式组成。指标名称 一般是给监测对像起一名字，例如 http_requests_total 这样，它有一些命名规则，可以包字母数字之类的的。通常是以应用名称开头监测对像数值类型单位这样。例如：
push_total
userlogin_mysql_duration_seconds
app_memory_usage_bytes
标签 就是对一条时间序列不同维度的识别了，例如 一个http请求用的是POST还是GET，它的endpoint是什么，这时候就要用标签去标记了。最终形成的标识便是这样了
http_requests_total{method="POST",endpoint="/api/tracks"}
记住，针对http_requests_total这个metrics name 无论是增加标签还是删除标签都会形成一条新的时间序列。查询语句就可以跟据上面标签的组合来查询聚合结果了。如果以传统数据库的理解来看这条语句，则可以考虑 http_requests_total是表名，标签是字段，而timestamp是主键，还有一个float64字段是值了。（Prometheus里面所有值都是按float64存储）
Prometheus 的四种数据类型
Counter
Counter 用于累计值，例如 记录 请求次数、任务完成数、错误发生次数。
一直增加，不会减少。
重启进程后，会被重置。
例如：http_response_total{method="GET",endpoint="/api/tracks"} 10010秒后抓取 http_response_total{method="GET",endpoint="/api/tracks"} 100
Gauge
Gauge 常规数值，例如 温度变化、内存使用变化。
可变大，可变小。
重启进程后，会被重置
例如： memory_usage_bytes{host="master-01"} 100 < 抓取值memory_usage_bytes{host="master-01"} 30memory_usage_bytes{host="master-01"} 50memory_usage_bytes{host="master-01"} 80 < 抓取值
Histogram
Histogram 可以理解为柱状图的意思，常用于跟踪事件发生的规模，例如：请求耗时、响应大小。它特别之处是可以对记录的内容进行分组，提供 count 和 sum 全部值的功能。
例如：{小于10=5次，小于20=1次，小于30=2次}，count=7次，sum=7次的求和值
Summary
Summary和Histogram十分相似，常用于跟踪事件发生的规模，例如：请求耗时、响应大小。同样提供 count 和 sum 全部值的功能。
例如：count=7次，sum=7次的值求值
它提供一个quantiles的功能，可以按%比划分跟踪的结果。例如：quantile取值0.95，表示取采样值里面的95%数据。
