1.从指标到洞察力的源码普罗米修斯
2.通过Exporter收集一切指标
3.基于Prometheus + Grafana搭建IT监控报警最佳实践(2)
4.prometheus各个exporter安装
5.如何在prometheus产生告警时自动执行某个脚本文件
6.2020-08-25

从指标到洞察力的普罗米修斯

       从指标到洞察力的普罗米修斯详解

       普罗米修斯作为领先的开源监控解决方案，旨在从用户指标和告警需求出发，下载提供强大的源码支持。在云原生时代，下载它尤其适用于解决指标埋点和异常监控问题，源码如服务稳定性监控和故障预测分析（Unknow-Unknow）等。下载mud 源码

       起源于SoundCloud的源码普罗米修斯，自年开源以来，下载由Google BorgMon监控系统演变而来，源码现已成为CNCF的下载重要项目。它具备强大的源码多维度指标监控告警能力，通过其架构，下载我们可以从发现服务、源码采集数据到分析告警，下载一目了然。源码

       架构方面，Prometheus涉及服务发现、数据采集、监控分析等环节，天天影迷源码涉及术语如指标、收集器、监控黄金信号和指标类型（Counter、Gauge、Histogram、Summary）。通过一个简单的入门示例，我们可以了解如何安装、配置和使用Prometheus来监控自身指标。

       安装后，我们可以通过访问Dashboard，监控指标查询，学习PromQL进行数据查询和可视化。完善的Prometheus帮助我们快速定位问题，支持指标驱动开发（MDD），在开发过程中就规划好监控埋点，以便于尽早发现和解决问题。

       然而，补码 源码 excel尽管功能强大，使用普罗米修斯时还需注意其适用范围和注意事项。想要深入了解，可以通过《中间件源码》公众号进一步交流。

通过Exporter收集一切指标

       Exporter 是一个用于采集监控数据并按照 Prometheus 规范对外提供数据的组件。它从目标系统搜集数据，并将其转换为 Prometheus 可用的格式。Prometheus 通过调用 Exporter 提供的 metrics 数据接口来获取数据。使用 Exporter 的好处是，它提供了一个统一的方式将不同系统或服务的数据格式化并暴露出来，避免了每种服务都有各自接口的不通用性。Exporters 实际上起到了数据翻译的作用，将各种数据格式翻译成 Prometheus 可以理解的通用格式。

       Exporter 的主要功能包括从监控对象中周期性地获取数据，对数据进行加工，然后将数据规范化后通过端点暴露给 Prometheus。这通常涉及以下三个步骤：数据收集、数据处理和数据发布。qscintilla源码编译

       在介绍 Primetheus client 时，它是一个基于 Go 语言的 Prometheus 客户端，用于响应 Prometheus 的请求，按照特定格式返回监控数据。这是一个 HTTP 服务器的实现，源代码可以在 GitHub 上找到，相关的文档可以通过 GoDoc 访问。下面是一个简化流程图来表示 Primetheus client 的工作流程。

       在监控中，所有数据以时间序列形式保存，每个指标都有一个指标名称和一组标签（label）来区分。这些数据以文本格式存储，每条数据占一行，其中 #HELP 和 #TYPE 分别代表指标的注释信息和样本类型注释信息。监控样本需要遵循特定的格式，包括指标名称、标签名称、值以及时间戳。编译odbc源码

       对于不同的数据类型，Prometheus 提供了四种数据格式：指标（Metric）、计数器（Counter）、计数器向量（CounterVec）、和度量（Gauge）。这些类型可以帮助开发者构建自定义的 Exporter，并将监控数据以 Prometheus 可理解的格式提供。

       编写一个简单的 Exporter 实际上只需要定义一个 HTTP 服务器，响应 Prometheus 的请求并返回监控数据。在 Go 语言中，可以通过声明计数器、度量和计数器向量，并在服务器上注册它们来实现这一点。Prometheus 通过定期请求 Exporter 的端口来获取数据。

       为了创建高质量的 Exporter，开发者应遵循一些原则和方法，包括合理分配端口号、设计清晰的指标注释、以及在需要时自定义 Collector 来优化数据收集过程。此外，使用已有的开源 Exporter 代码作为参考可以加速开发进程。

       以 Redis Exporter 为例，它通过与 Redis 通信来获取性能指标并将其转换为 Prometheus 可以理解的格式。主要通过 Redis 的原生命令（如 INFO 命令）获取性能信息，并按照特定的格式生成 Prometheus 格式的监控指标。通过解析和注册这些指标，Redis Exporter 完成了数据收集和发布的过程。

       总的来说，Exporter 的设计和实现需要考虑数据规范、数据采集方式、以及如何构建高质量的客户端。通过遵循最佳实践和利用开源资源，开发人员可以轻松地创建自定义的 Exporter，从而为 Prometheus 提供所需的监控数据。

基于Prometheus + Grafana搭建IT监控报警最佳实践(2)

       见字如面，大家好，我是小斐。延续前文，本文将深入探讨Prometheus和Grafana的监控体系。

       首先，我们需要打开Prometheus和Grafana进行操作，访问地址分别为：...:/ 和 ...:/。

       以node_exporter数据采集器为例，先确保其已安装于需要监控的主机。若要获取...主机的状态数据，需在该主机安装node_exporter采集器。

       在prometheus.yml中添加需要抓取的目标源信息，具体操作为：在scrape_configs下添加job_name，指定静态目标，添加...:目标。

       配置文件配置完成后，由于是静态的，需要重新加载配置文件，重启Prometheus以生效。

       在targets中查看是否已抓取到目标，根据上图可见，...的主机节点数据已抓取到。在Prometheus中验证数据正确性，点击/adnanh/webhook）获取相关文档。对于Ubuntu系列的环境，可以通过apt命令轻松安装webhook服务；其他操作系统环境下，需要通过编译源码的方式安装webhook，并确保服务在端口监听。

       搭建webhook服务后，通过编辑配置文件，配置webhook的访问路径和相关参数。在配置完成后，重启服务以确保配置生效。通过访问mand first，那么就需要设置为 true。着重说明一下，如果开启了 tls，提示报错 starttls failed: x: certificate signed by unknown authority，需要在 email_configs 下配置 insecure_skip_verify: true 来跳过 tls 验证。

       templates： 告警模板目录，可以不编写模板，有默认模板

            Subject: '{ { template "email.default.subject" . }}'

            html: '{ { template "email.default.html" . }}'

       route：报警的分发设置

            group_by：分组

            group_wait: 分组等待时间

            group_interval: 5m 每组时间间隔

            repeat_interval: m 重复间隔

            receiver: 接收方式，请注意！这里的名字要对应下面receivers中的任何一个名字，不然会报错，这里其实就是选择方式，有邮箱，企业微信，wehook，victorops等等

       receivers：接受方式汇总，即告警方式汇总

        例子：

        receivers:

        - name:'default-receiver' 

        email_configs:

        - to:'whiiip@.com'    

          html: '{ { template "alert.html" . }}'    

          headers: { Subject: "[WARN] 报警邮件test"}

       inhibit_rules:   æŠ‘制规则

        当存在与另一组匹配的警报（源）时，抑制规则将禁用与一组匹配的警报（目标）。

        包括源匹配和目标匹配

        alertmanager官方是这样说的

        Inhibition

        Inhibition is a concept of suppressing notifications for certain alerts if certain other alerts are already firing.

        Example:  An alert is firing that informs that an entire cluster is not reachable. Alertmanager can be configured to mute all other alerts concerning this cluster if that particular alert is firing. This prevents notifications for hundreds or thousands of firing alerts that are unrelated to the actual issue.

        Inhibitions are configured through the Alertmanager's configuration file.

        当存在与另一组匹配器匹配的警报（源）时，禁止规则会使与一组匹配器匹配的警报（目标）静音。目标警报和源警报的equal列表中的标签名称都必须具有相同的标签值。

        在语义上，缺少标签和带有空值的标签是同一件事。因此，如果equal源警报和目标警报都缺少列出的所有标签名称，则将应用禁止规则。

        为了防止警报禁止自身，与规则的目标和源端 都 匹配的警报不能被警报（包括其本身）为真来禁止。但是，我们建议选择目标匹配器和源匹配器，以使警报永远不会同时匹配双方。这很容易进行推理，并且不会触发此特殊情况。

        接着是规则rules

       ä¸è§£é‡Šäº†ï¼Œè‡ªå·±ç ”究官方文档

       alertmanager的非容器安装方式是

         wget /prometheus/alertmanager/releases/download/v0..0/alertmanager-0..0.linux-amd.tar.gz

        tar xf alertmanager-0..0.linux-amd.tar.gz

       mv alertmanager-0..0.linux-amd /usr/local/alertmanager

       vim /usr/lib/systemd/system/alertmanager.service

       [Unit]

       Description=alertmanager

        Documentation=/prometheus/alertmanager

        After=network.target

        [Service]

        Type=simple

        User=root

        ExecStart=/usr/local/alertmanager/alertmanager --config.file=/usr/local/alertmanager/alertmanager.yml

        Restart=on-failure

        [Install]

        WantedBy=multi-user.target

        Alertmanager 安装目录下默认有 alertmanager.yml 配置文件，可以创建新的配置文件，在启动时指定即可。

        其余方式和上面一样

        接着是Prometheus，我之前的博客里有写了容器安装和非容器安装的方法，自己去翻阅

        然后是在prometheus.yml里修改相关配置

        首先去掉alertmanager的注释，改成IP加你设置的端口号，默认是

       æŽ¥ç€åœ¨rule_files: 下面写下规则文件的绝对路径，可以是具体文件名，也可以是*，也可以分几级文件，*默认是全部匹配

       æŽ¥ç€æ˜¯è¢«ç›‘控项的设置，这里设置完成可以在Prometheus网页里的targets里看得到

        请注意，这里设置的参数名字要和rule规则中设置的参数名字一模一样，否则你的prometheus服务会无法启动，然后报错

        如果不在特定的job下设置scrape_interval（优先级高于全局）,则默认采用gobal下的scrape_interval

       æœ€åŽæ¨¡æ‹ŸèŠ‚点掉线，手动关闭node-exporter或者Cadvisor

        docker stop node-exporter 或者容器ID

        docker stop cadvisor æˆ–者容器ID

        或者把up{ { job='prometheus'}} == 1 设置成1，反向设置，不用关掉服务，就可以看看告警成不成功

       è¯´æ˜Žä¸€ä¸‹ Prometheus Alert 告警状态有三种状态：Inactive、Pending、Firing。

        Inactive：非活动状态，表示正在监控，但是还未有任何警报触发。

        Pending：表示这个警报必须被触发。由于警报可以被分组、压抑/抑制或静默/静音，所以等待验证，一旦所有的验证都通过，则将转到 Firing 状态。

        Firing：将警报发送到 AlertManager，它将按照配置将警报的发送给所有接收者。一旦警报解除，则将状态转到 Inactive，如此循环。

       æ²¡æœ‰é…ç½®å‘Šè­¦æ¨¡æ¿æ—¶çš„默认告警格式是这样的

       èŠ‚点恢复后邮件告知是这样的

       å†™äº†æ¨¡æ¿åŽæ˜¯è¿™æ ·çš„

       è¿˜è¦é‡æ–°æ˜ å°„模板文件夹路径到alertmanager容器里的相对路径，然后重启alertmanager，当然，如果目录下没有模板文件，则不显示

       å‘Šè­¦æ¨¡æ¿

       åœ¨alertmanager.yml中修改相关设置

        重启alertmanager

        docker restart alertmanager

        最终效果不是很好

Opentelemetry和Prometheus的remote-write-receiver的实验

       实验目标：探索并实践Opentelemetry和Prometheus的集成，利用Prometheus的远程写功能与Opentelemetry的collector相结合，实现指标的主动推送，并通过Prometheus进行可视化管理。

       实验环境：需要准备一个运行的Prometheus实例，以及一个Opentelemetry的collector。具体配置和部署步骤需参照实验环境部分。

       实验过程：首先，配置Prometheus以抓取本地指标，通过修改Prometheus配置文件并启动windows_exporter实现本地指标的生成与输出。接着，配置和启动Opentelemetry的collector，确保其支持与Prometheus的远程写功能。在这一阶段，需要根据源代码（例如：wuqingtao/opentelemetry_demo/otel-collector-config.yaml）进行相应的调整。最后，通过执行指标生成命令（源代码来自：wuqingtao/opentelemetry_demo/app），确保指标能够被正确生成并主动推送至Prometheus。

       可视化面板：在Prometheus中设置抓取目标，通常为运行的Prometheus实例。配置完成后，访问Prometheus控制面板，通过采集器面板查看并管理指标。同时，利用Prometheus的可视化功能，对主动写入的指标进行分析与监控。

       实验结果：借助Prometheus的远程写功能和Opentelemetry的collector，实现了指标的主动推送至Prometheus。这一集成使得实时监控和分析数据成为可能，进一步强化了监控系统的能力，提升了数据处理效率。