Prometheus实战篇:Exporter知识概述

概述

所有可以向Prometheus提供监控样本数据的程序都可以被称为一个Exporter.而Exporter的一个实例称为target,如图下所示,

Prometheus通过轮询的方式定期从这些target中获取样本数据:

这里Prometheus是通过pull(拉取的方式)从Target中获取样本数据

安装好Exporter后会暴露一个/metrics的HTTP服务,通过Prometheus添加配置Prometheus就可以采集到这个/metrics里面的所有监控样本数据

 - targets: ['node_exporter:9100'] 会自动带上/metrics

Exporter的来源

从exporter的来源上来讲,一共分俩类:

社区提供的

社区提供 (prometheus.io/docs/instru…)

Prometheus社区提供了丰富的Exporter实现,涵盖了从基础设施,中间件一级网络等各个方面的监控功能.这些Exporter可以实现大部分通用的监控需求.下表列举一些社区中常用的Exporter:

用户自定义

除了直接使用社区提供的Exporter程序意外,用户还可以基于Prometheus提供的Client Library创建自己的Exporter程序,目前Prometheus社区官方提供了对以下编程语言的支持:Go,java,Python,Ruby.同事还有第三方实现的如:Bash,C++,Common Lisp,Erlang,Haskeel,Lua,Node.js,PHP,Rust等.

Exporter类型

通常来说可以将Exporter分为俩类

直接采集型 这类Exporter直接内置了相应的应用程序,用于向Prometheus直接提供Target数据支持.这样设计的好处是,可以更好的监控各自系统的内部运行状态,同时也适合更多自定义监控指标的项目实施.例如k8s 等.他们均内置了用于Prometheus提供监控数据的端点.

间接采集型 原始监控目标并不直接支持Prometheus,需要我们使用Prometheus提供的Client Library编写该监控目标的监控采集程序,用户可以将该程序独立运行,去获取指定的各类监控数据值.例如,由于Linux操作系统自身并不能直接支持Prometheus.用户无法从操作系统层面上直接提供对Prometheus的支持,因此单独安装Node Exporter,还有数据库或网站HTTP应用类等Exporter.

Exporter规范

所有的Exporter程序都需要按照Prometheus的规范,返回监控的样本数据.以Node Exporter为例,当访问/metrics结尾地址时会返回一下内容:

go_gc_duration_seconds{quantile="0"} 4.029e-05
go_gc_duration_seconds{quantile="0.25"} 5.2092e-05
go_gc_duration_seconds{quantile="0.5"} 6.3091e-05
go_gc_duration_seconds{quantile="0.75"} 8.9905e-05
go_gc_duration_seconds{quantile="1"} 0.000300032
go_gc_duration_seconds_sum 2.6172319120000003
go_gc_duration_seconds_count 36170




go_goroutines 9




go_info{version="go1.19.3"} 1




go_memstats_alloc_bytes 2.19788e+06

以#开头的行通常都是注释内容,这些样本数据集合说明如下:

以#HELP开始的行,表示metric的帮助与说明注释,可以包含当前监控指标名称和对应的说明信息.

以#TYPE开始的行,表示定义metric类型,可以包含当前监控指标名称和类型,类型有Counter,Gauge....

非#开头的行,就是监控样本数据

样本数据如何存储Prometheus的库中

go_memstats_alloc_bytes 2.19788e+06


go_memstats_alloc_bytes{instance="localhost:9090", job="prometheus"} timestamp(时间戳) value(样本值)

链接：https://juejin.cn/post/7315240062651023401

审核编辑：刘清