朱政科是一位在IT行业拥有超过10年经验的资深架构师和中间件技术专家。他目前服务于一家大型的世界百强企业，并且在阿里等知名互联网公司担任过关键的技术和团队管理职务。他的专业领域涵盖了数据库连接池和Prometheus监控技术，尤其对HikariCP数据库连接池有深入的研究。朱政科曾主导并参与了多个与物联网、人工智能相关的重大项目，这些项目的实施不仅丰富了他的工作经验，也使他在行业中积累了丰富的专业知识。他通过实践经验和理论研究，撰写了《HikariCP数据库连接池实战》一书，分享他的技术见解和实践经验。

本书主要围绕当前业界最流行的监控系统Prometheus展开，除了帮助读者快速了解Prometheus的概念、用途、环境搭建等系统性、宏观的认识，更多的让读者感受到Prometheus独孤九剑破众多技术壁垒的精彩。支持监控微服务、系统级监控、数据库监控、中间件监控、大数据监控等。第1章主要介绍监控系统的相关概念。第2章介绍Prometheus的相关概念。第3章介绍SpringBoot如何集成Prometheus的实战案例。第4章介绍Prometheus中PromQL的相关概念。第5章继续介绍PromQL的更多高级用法。第6章介绍Prometheus的告警模块Alertmanager。第7章介绍Prometheus的exporter相关概念。第8章介绍Prometheus集成SpringBoot实战场景中的高级话题。第9章介绍Prometheus的集群实战。第10章介绍Prometheus的存储原理。第11章介绍Prometheus的其他相关技术。

朱政科，资深架构师，中间件技术专家，对数据库连接池和Prometheus等监控技术有深入研究。有10余年IT行业从业经验，现就职于国内某大型世界百强企业。曾在阿里等一线互联网公司长期从事中间件的研发及团队管理工作。先后主导和参与了多个重要的与物联网、人工智能等相关的大型项目。著有《HikariCP数据库连接池实战》。

Prometheus作为一款优秀的时序数据库和监控工具，在云原生领域的影响以及在基础设施建设中的重要性。本书详细讲解了Prometheus的开发、运维知识，结合实战案例帮助读者深入理解并掌握该技术。作者朱政科凭借其丰富经验撰写此书，多位行业专家推荐，认为本书对构建监控体系有实际指导意义，是云原生时代监控领域的佳作。



赞誉

监控系统在IT领域扮演着至关重要的角色，它能帮助技术人员及时发现并解决潜在问题，确保业务服务的稳定运行。一个完整的监控体系涵盖了趋势分析、对照分析、告警、故障诊断和数据可视化等功能，并且可以根据不同层次的需求进行划分，如端监控、业务层监控、应用层监控、中间件监控以及系统层监控，全面覆盖用户体验到基础设施的方方面面。

市场上有多种多样的监控工具，比如Prometheus、Zabbix和ELK等，它们各有特点，适用于不同的场景。随着云原生技术的发展，监控架构也在不断演进，以适应日益复杂的应用环境。不仅技术人员能从监控中获益，业务人员也能通过关键数据提升决策效率和企业稳定性。

MDD（Metrics-Driven Development）是一种以实时指标驱动软件开发的方法，它强调在代码执行过程中实时监测性能，如执行次数、错误位置和错误数量等，以便快速发现并优化问题。与TDD不同，MDD提倡在设计阶段就考虑监控和优化，减少Dev与Ops间的责任冲突，促进团队协作和业务发展。

MDD的监控体系分为基础设施/系统指标、服务/应用指标和业务指标三个层次，它借鉴了Google的四大黄金指标、Netflix的USE方法以及Weave Cloud的RED方法。选择合适的监控系统时，需考虑黑盒监控（通过外部特征检测故障）与白盒监控（直接获取内部状态信息）的需求，以及拉取和推送数据收集模式的优劣。

常见的监控系统有Nagios、Zabbix、Ganglia、Open-Flacon和ZMon。Nagios功能强大但维护成本较高；Zabbix易用且支持多平台，但对大数据平台的智能监控稍显不足；Ganglia轻量级，适合大规模集群，尤其在大数据领域表现出色；Open-Flacon注重性能和易用性，由小米开源；ZMon则适用于小型团队，分布式设计且基于Python。选择时应根据项目需求，从功能、性能、数据存储等方面进行综合评估。

监控系统选型的关键因素包括：功能、性能、数据存储、服务发现、运维管理、开发语言、社区支持和生态发展。主流的Open-Flacon和Prometheus各有特点，选型时需结合业务需求和技术环境，避免盲目追求新技术或自研系统，应根据团队的技术栈、实际使用情况和未来发展趋势进行综合考虑。

监控系统的概念、分类、理论（如MDD理念）以及实践方法（探针、内省、拉取/推送）是理解其基础的关键。通过实例分析和选型注意事项的指导，有助于企业选择最适合的监控系统，确保实用性和灵活性。

第1章监控之美

Prometheus起源于Google的Borgmon系统，由Matt T. Proud在SoundCloud开源开发，2015年发布早期版本，后成为CNCF项目并在2018年发布1.0版本。它是一个强大的开源监控工具，专为云环境、容器和微服务设计，支持多维度数据模型查询、开放指标标准及多种语言客户端。Prometheus采用拉取模式收集数据，提供灵活的存储和扩展方案，拥有出色的可视化功能和告警系统。

该系统的架构由六个核心模块构成：Prometheus Server、Pushgateway、Job/Exporter、Service Discovery、Alertmanager和Dashboard。它主要以拉取方式工作，但通过Pushgateway支持临时或网络受限资源的监控。服务发现机制允许动态添加监控目标，并可通过Relabeling进行数据筛选。存储部分支持本地和远程存储，但设计上更侧重短期数据，长期历史数据建议使用第三方远程存储。

与InfluxDB相比，Prometheus在集群应用方面稍显不足。它适用于运行时监控，不擅长处理大容量存储或事件日志，并且无法保证100%的数据精确性。安装Prometheus可通过下载独立二进制包并配置启动，其默认端口和查询界面提供状态信息和自定义查询功能。

Prometheus的核心功能包括实时系统指标的收集、存储和查询，通过抓取目标节点metrics数据并在Graph页面展示结果，帮助确认服务状态。此外，它还提供了可视化工具如Status菜单，显示运行信息、配置等模块。用户可以通过命令行参数自定义Prometheus的行为，例如web.enable-configure允许根据配置文件动态更新设置。当配置文件发生变化时，可以使用curl命令让Prometheus重新加载配置。

本章旨在帮助读者理解Prometheus的基本概念，并通过实战案例学习在Spring Boot项目中的应用。尽管它有一些局限性，如主要关注性能和可用性监控、本地存储有限以及不擅长日志和事件追踪，但其强大的功能和灵活性使其成为现代监控解决方案的有力选择。

第2章Prometheus入门

Micrometer是一个简单的仪表客户端门面模式，用于监控JVM应用，支持多种监控系统如Prometheus、AppOptics和Datadog等。它与SLF4J类似，但关注的是应用指标而非日志。Spring Boot 2.0开始在spring-boot-actuator中使用Micrometer，并提供了对各种监控系统的接入方式，通过micrometer-registry-XXX类型的依赖进行配置。Micrometer的核心概念是Meter和MeterRegistry，Meter用于收集应用指标，MeterRegistry负责创建Meter。相比于Spring Boot 1.5.x的dropwizard-metrics，Micrometer支持更多功能，如标签，预示着新一代监控系统如Influx、Prometheus的崛起。



3.1用Micrometer仪表化JVM应用

在Spring Boot 2.x项目中整合Prometheus监控系统，首先需在Maven配置文件中添加相关依赖，包括spring-boot-starter-actuator、micrometer-registry-prometheus、micrometer-core，以及可选的micrometer-jvm-extras来获取JVM详细信息。接下来，在application.properties里设定服务名、metrics端点地址，并开启所有Actuator端点，同时禁用简单的导出功能。通过MeterBinder接口，可以创建一个Spring Boot组件DemoMetrics，实现在bind方法中注册和收集度量指标。在DemoMetrics类内定义计数器和Gauge仪表板，使用标签进行标识区分。为实时更新监控数据，可在Spring Boot启动类上添加@EnableScheduling注解以启用定时任务，然后创建SimulationRequest类模拟请求，设定每秒执行一次，以此动态刷新监控组件中的数据。这样就实现了Prometheus在Spring Boot 2.x环境下的集成，可以实时监视应用程序的运行状态。

通过访问Actuator接口（默认端口8080），Spring Boot应用提供了内置指标信息，如JVM内存使用情况、线程状态和垃圾回收等系统状态。此外，还可以自定义度量指标，比如prometheus.demo.counter和prometheus.demo.gauge，并设置标签进行更深入的数据查询。借助Micrometer工具，Spring Boot与Prometheus成功集成，实现监控数据的采集和展示。

3.2在Spring Boot 2.x中集成Prometheus的方法

如何将Spring Boot 2.x应用的数据采集并可视化。首先，通过配置Prometheus的prometheus.yml文件，添加对Spring Boot应用8080端口数据的轮询采集。然后，Grafana可以作为数据源，展示Prometheus中的数据，实现监控数据的大盘可视化。这样，原本不友好的Spring Boot 2.x监控数据就能通过Prometheus和Grafana变得直观易读。配置示例中展示了如何在prometheus.yml文件中集成Spring Boot应用的采集任务，并说明了采集的数据包括JVM信息以及代码中自定义的监控指标，这些数据遵循Prometheus的数据格式规范。



3.3针对Spring Boot 2.x采集并可视化相关数据

Grafana作为第三方专业可视化工具在企业中与Prometheus搭配使用的场景。Grafana功能强大，支持多种数据源，如Graphite、Elasticsearch等，是时序数据可视化的重要工具。文章详细描述了在Mac电脑上安装和配置Grafana的过程，包括更新Homebrew、安装Grafana服务、设置数据源和创建Dashboard等步骤。通过与Prometheus集成，用户可以方便地展示Spring Boot应用的监控数据，并进行可视化分析。



3.4第三方专业可视化工具——Grafana

Grafana的高级模板功能，通过Spring Boot添加Maven依赖micrometer- jvm-extras可以获取JVM信息并在Grafana上展示。官方提供了丰富的监控模板网站，用户可以根据需要选择和学习。通过导入模板和配置数据源，可以生成针对Spring Boot应用的监控大盘，展示包括JVM性能在内的各种指标。此外，书中还提到了HikariCP和Druid数据库连接池的监控实现，展示了如何将中间件接入Prometheus和Grafana进行监控。虽然官方模板可能不够完善，但开发者可以根据实际业务需求进行定制。



3.5Grafana高级模板

Spring Boot应用集成Prometheus和Grafana后，本节讲解如何从监控数据中生成有用的告警。首先，了解Alertmanager的作用，它是独立于Prometheus的告警组件，提供告警功能。接着，下载并配置Alertmanager，设置通过电子邮件发送告警，包括SMTP服务器信息、发件人、收件人等。然后，启动Alertmanager服务，并在Prometheus中添加告警规则和配置文件，定义当Spring Boot应用进程停止时触发的告警条件。最后，重启Prometheus服务，在满足告警条件时，会收到一封邮件通知应用已不可用。此外，还讨论了如何扩展邮件告警功能，如使用cc和bcc，但建议遵循最佳实践，尽量避免使用BCC。



3.6邮件告警的生成与扩展

构建钉钉告警系统的过程，包括配置alertmanager.ymal文件设置告警方式（如邮件、钉钉和微信），以及安装Docker来运行Prometheus-Webhook-Dingtalk镜像进行告警。在Mac上安装Docker时，提到了使用Homebrew的Cask工具和手动下载安装两种方法，并且强调了配置Docker镜像加速器以解决网络问题的重要性。通过搜索Docker Hub找到合适的插件并拉取镜像，然后启动钉钉镜像并设置Webhook，以便在Prometheus检测到警报时通过钉钉群进行通知。此外，还展示了如何调整alertmanager.ymal配置文件以适应钉钉告警，并验证了告警功能是否正常工作，包括观察告警状态的变化以及实际收到钉钉群的告警信息。



3.7构建钉钉告警系统

针对开发人员的章节，讲解如何将Spring Boot应用数据传输到Prometheus监控，再在Grafana展示，并通过Alertmanager发送故障警报。学习后，读者能掌握相关技术连接。



3.8本章小结

第3章Spring Boot可视化监控实战

PromQL，这是一种用于查询和操作时间序列数据的语言。通过几个实战案例，展示了如何使用PromQL来监控系统性能，如检查内存使用情况、预测磁盘空间是否耗尽以及分析HTTP请求统计信息。PromQL语句灵活多变，可以应用于各种场景。它有四种数据类型：瞬时向量、区间向量、标量和字符串，每种类型都有其特定的用途和规则。时间序列在Prometheus中以矩阵形式存储，每个数据点由指标、时间戳和样本值组成。此外，还解释了如何通过Key-Value结构来组织指标，并介绍了两种表示Metrics的方式。这些概念有助于理解如何使用PromQL进行高效的数据查询和监控。



4.1初识PromQL

PromQL中的标签选择器功能，用于在大量指标中筛选出特定的实例或应用数据。标签匹配器如等于（=）、不等于（！=）和正则表达式（=~、！~）用于精确或模式化地匹配标签值。例如，可以使用`http_requests_total{job="HelloWorld"}`来获取名为"HelloWorld"的工作负载的HTTP请求总数。此外，还有瞬时向量选择器，它返回指定时间点的最新样本数据；区间向量选择器则提供一段时间范围内的样本数据，不受过期标记影响。偏移量修改器允许查询计算时间前的数据，但观察历史趋势更适合在Grafana中直接进行。



4.2PromQL中的4大选择器

Prometheus是款功能强大的监控系统，它定义了四种核心指标类型：Counter、Gauge、Histogram和Summary。Counter主要用于追踪单调递增的数值，如请求次数。Gauge则适用于表示任意变化的值，常用于展示状态或总量信息。Histogram着重记录数据分布情况，通过分桶存储不同范围内的样本数量，对于分析系统性能尤其有用。然而，Summary主要用来收集观测值的统计信息，但在Prometheus中应用并不广泛。它提供了样本值的分位数、总和及计数指标，特别适合精确计算quantile值。

尽管Summary直接存储分位数，适用于查询性能分位数场景，但Histogram通过区间计算分位数，更利于展示数据的整体分布情况。选择哪种类型取决于实际需求，需要在资源消耗和计算精度间找到平衡点。使用PromQL函数时，务必注意正确性，比如处理Counter的累计值、Gauge的瞬时值以及Histogram和Summary的统计信息。同时，理解每个指标类型的适用场景至关重要。

为了确保监控数据的有效性和准确性，定期审查和调整指标类型也是必要的。这有助于优化Prometheus配置，使其更贴合系统的实时需求。此外，了解如何有效地查询和解析这些指标，对于构建直观、有价值的监控视图也大有裨益。

在使用Prometheus时，切记充分利用它的强大功能，如服务发现、规则引擎以及警报管理等。这将有助于实现全面的系统监控，及时发现并解决问题，确保系统的稳定运行。同时，随着系统的扩展和复杂度增加，可能需要对现有的指标体系进行调整或优化，以适应新的需求。

总之，理解并正确使用Prometheus的各种指标类型，结合其丰富的功能，能够帮助我们构建出强大、灵活且高效的监控系统，为系统的健康运行提供有力保障。

4.3Prometheus的4大指标类型

在实际生产环境中，面对海量实例时，无法逐一检查每个指标，这时可采用聚合操作对指标进行计算，将多条样本数据汇总成少量值，形成新的时间序列。例如，可以统计所有HTTP请求总量或按特定模式求主机CPU平均使用时间的平均值。这些聚合操作仅适用于瞬时向量，并返回另一个瞬时向量结果。

Prometheus查询语言（PromQL）提供11种聚合操作：sum用于求和，min获取最小值，max获取最大值，avg计算平均值，stddev和stdvar分别计算标准差和方差，count统计数量，count_values按值计数，bottomk找出最小值中的前k个，topk找出最大值中的前k个，以及quantile用于计算分布的特定百分位数。在查询中，通过指定聚合函数（如sum()或min()）并结合without和by进行数据过滤和分组。

例如，使用`sum(irate( node_ cpu{mode!='idle'}[5m])) / sum(irate(node_ cpu[5m])) by (instance)`可计算各主机CPU使用率。应用聚合操作时需注意资源消耗，尤其是topk查询可能对服务器性能造成影响，应谨慎使用。quantile函数用于描述样本数据分布情况，例如查询HTTP请求中位数的表达式为`quantile(0.5, sum(http_requests)) by (instance)`，CPU使用率的示例查询为`quantile(0.5, avg(node_cpu_usage)) by (instance)`。

总之，在处理大规模数据时，聚合操作是必不可少的工具，它能有效简化数据并提取关键信息。但同时，我们也需要关注其可能带来的性能影响，并合理选择和使用聚合函数。

4.413种聚合操作

Prometheus的二元操作符，它们可以对瞬时向量执行复杂运算，是PromQL相比其他监控系统的优势之一。共有算术、集合/逻辑和比较三种类型的运算符。算术运算符包括加法、减法、乘法、除法、模和幂，支持标量与标量、向量与标量以及向量与向量之间的操作。集合/逻辑运算符仅用于瞬时向量，有and（且）、or（或）和unless（排除）。比较运算符则用于标量与标量、向量与标量及向量与向量的比较，包括相等、不等、大于、小于、大于等于和小于等于。此外，还提到了运算符的优先级以及使用括号来明确计算顺序的建议。



4.5Prometheus的3种二元操作符

Prometheus查询语言（PromQL）中向量匹配的原理和应用。在向量运算中，有四种基本模式：一对一、一对多、多对一和多对多。一对一匹配要求两边向量元素标签完全一致，否则结果会丢弃不匹配的部分。如果标签不一致，可以使用on或ignoring来调整匹配规则。例如，通过ignoring某个标签，可以忽略它在匹配过程中的作用。

一对多和多对一模式中，一个向量的元素可能与另一个向量的多个元素匹配。这时需要使用group_left或group_right来指定哪个向量作为基数较大的一方进行匹配。这在比较集群副本差异或为不同目标添加指标信息时非常有用。group_left通常建议使用，因为它遵循从左到右的操作顺序。

多对多匹配仅适用于逻辑运算符and、or和unless，它们不涉及数学计算，而是执行分组和样本的组合操作。尽管这些章节内容深入，但没有提供过多的背景或情境描述，主要是技术细节和操作指南。



4.6向量匹配

时间序列和Prometheus底层存储数字的原理，通过实例讲解了PromQL查询所需的要素，如选择器、指标类型和聚合操作等。本章还分享了许多实用技巧，帮助读者优化查询表达式，避开常见陷阱，让学习过程更有效率。下一章节将深入探讨PromQL的内置函数。



4.7本章小结

第4章PromQL让数据会说话

Prometheus是一款强大的时序数据处理系统，其内置的46个函数主要用于处理和分析时序数据。这些函数被划分为不同的类别，便于用户根据功能查找和使用。

在处理监控系统的标签方面，PromQL提供了label_replace和label_join函数，它们可以帮助标准化管理标签，确保数据的一致性和可视化效果。这两个函数通过实例展示了如何有效地操作标签，实现标签的替换或合并，以适应不同场景下的需求。

数学运算在数据分析中至关重要，Prometheus提供了诸如abs、exp、ln等函数，用于对瞬时向量执行各种数学计算。然而，这些函数在进行计算后会删除原始指标名称，因此用户需要注意保留必要的信息。对于复杂的对数处理，Grafana的内置对数绘图选项通常能提供更好的解决方案。

PromQL还支持时间与日期的处理，包括time、minute、hour等函数，可以从中提取出给定时间戳的具体时、分、秒以及月份、年份和星期等信息。timestamp函数则返回向量中每个样本的时间戳，这些时间相关的函数结果都是无标签且只有一个样本的瞬时向量。

逻辑运算符如and、or和unless在多对多匹配模式下也有所应用，它们帮助用户构建复杂的查询条件。absent函数用于检测度量指标是否存在样本数据，这对于设置监控告警系统非常关键，可以及时发现并响应问题。

对于数据处理和分析，PromQL提供了丰富的工具。absent函数可用于检查数据完整性，sum和sort系列函数则能进行求和、排序等操作。针对计数器和Gauge类型的时间序列，rate、irate、increase等函数用于计算增长速率和累积值；区间向量的时间聚合函数如avg_over_time、min_over_time和max_over_time，则允许用户对特定时间范围内的数据进行平均、最小值或最大值的统计。此外，子查询功能使得更复杂的计算成为可能，用户可以根据需要灵活地分析和呈现监控数据。

总之，Prometheus内置的强大函数库为时序数据分析提供了全面的支持，无论是在标签管理、数学运算、时间处理还是在数据聚合与复杂查询方面，都能满足用户的多样化需求，帮助他们从海量的监控数据中提取有价值的信息。

5.1Prometheus内置函数

Prometheus的HTTP API允许用户通过访问/api/1来使用服务。在浏览器中执行命令能揭示实际请求URL，这个URL也可直接用CURL在命令行运行，返回结果与图形界面的PromQL查询相同。响应以JSON格式提供，2xx表示成功，404、422和503分别代表参数错误、表达式无法执行和服务不可用。数据包含status、data、errorType和error字段，而查询结果的"data"根据resultType的不同分为区间向量、瞬时向量、标量和字符串四种类型，每种都有特定格式。API提供query和query_range两种查询方法，分别获取单个时间点或时间段的PromQL计算结果。此外，它还支持元数据管理，如标签选择器查找时间序列，获取标签名和查询标签值等。其他功能包括监控Prometheus目标状态、规则列表、活跃警报、报警管理者信息以及目标和指标的元数据。高级功能，如删除特定序列的数据或清理逻辑删除的数据，需要通过命令行启用，并提供使用实例。

5.2HTTP API

Prometheus中的两种定期执行规则：记录规则和告警规则。记录规则用于预先计算复杂的PromQL表达式并保存结果，提升查询效率，适用于仪表板频繁查询相同表达式的情况。配置时，规则存储在服务器上，自动计算频率可设置为15秒或自定义值。告警规则则基于PromQL表达式定义警告条件，并将通知发送到外部服务器，当表达式满足条件时激活告警。两种规则都可通过yaml文件编写，并通过prometheus.yml配置文件管理和调用。同时，文中还提供了最佳实践建议，如优化查询、避免不必要的中间结果计算，以及利用记录规则构建分级告警机制。



5.3两种可定期执行的规则

Prometheus监控系统中指标抓取与存储的过程。在复杂环境中，通过relabel_configs功能可以管理和标准化监控数据。这个工具允许在抓取样本数据前重写目标实例的标签集，以便于分组收集和内存管理。例如，可以通过Consul提供的元数据信息，如__meta_consul_dc，添加样本所属的数据中心标签。此外，metric_relabel_configs则在数据保存前编辑原始数据，可以用来删除不需要的监控指标。通过不同的action操作，如drop、keep或replace，用户可以根据正则表达式选择性地处理标签和指标。这些配置选项使得Prometheus能够灵活适应不同环境下的监控需求，并确保数据的一致性和可用性。



5.4指标的抓取与存储

Prometheus在实际工作中可能会遇到昂贵的PromQL查询影响监控的问题，从2.12.0版本开始，当系统崩溃后重启时，会打印出上次运行未完成的查询信息，这些查询可能是消耗资源过多的原因。可以通过检查这些查询并进行优化，或者调整如--query.max- concurrency、--query.max-samples和--query.timeout等参数来解决Prometheus资源耗尽的问题。



5.5通过调优解决PromQL耗尽资源问题

本章讲述了PromQL的高级应用和实战技巧。首先，它详细讲解了PromQL的内置函数，包括10种不同类型的函数，如动态标签、数学运算等，并通过实例展示了它们在实际生产中的使用场景和优化建议。

接着，章节内容转向了HTTP API，强调其对开发和运维人员的重要性，以及如何利用它进行数据获取、脚本编写和监控配置等任务。此外，还讨论了Prometheus中的记录规则和告警规则，特别是记录规则在提升查询效率时的关键作用，但同时也需注意其使用中可能遇到的问题，如与特定函数结合时的顺序性问题。

最后，章节PromQL中重新标记的两个阶段：抓取前通过服务发现提供的relabel_configs进行操作，抓取后则利用作业内的metrics_relabel_configs。这一部分阐述了如何在数据采集的不同阶段灵活地对指标进行标签转换和处理。



5.6本章小结

第5章PromQL高级实战

Alertmanager是一个专为Prometheus告警处理设计的系统，它由API组件、Alert Provider、Dispatcher、Notification Pipeline、Silence Provider和Notify Provider等模块构成。API组件负责接收Prometheus发送来的告警信息，并通过OpenAPI和Go Swagger生成接口供用户访问。Alert Provider内部维护一个内存映射表来存储告警数据，便于后续扩展到持久化存储。

Dispatcher模块承担了从Alert Provider获取新告警并根据预设路由规则进行分组处理的任务。Notification Pipeline则对告警信息进行优化操作，如抑制重复告警、应用静默规则以及去重等。Silence Provider用于管理告警静默规则，确保通知在静默期间不会重复发送。Notify Provider不仅记录本地日志，还通过集群内的Peers广播日志，避免告警在集群中重复传播。

AMTool是一个配套的命令行工具，用户可以使用它查询触发中的告警、应用或管理静默规则，并通过其查询语法筛选告警信息。配置文件采用YAML格式编写，定义了通知路由、接收者设置（如邮件发送参数）和告警分发策略等。

Prometheus和Alertmanager是监控系统的核心组件：前者负责数据采集，后者处理告警通知。配置选项包括全局设置、模板、路由规则、接收者设置以及抑制规则。告警规则基于PromQL表达式定义，当满足条件时发送通知。通过for参数设定，可以在触发条件持续一段时间后才发送告警，减少误报。

Alertmanager的架构设计旨在处理、合并和发送告警信息，通过分组机制将相似告警归为一个通知，降低告警数量，便于问题分析。在系统故障期间，它能对大量告警进行整合，仅发送综合通知。此外，Alertmanager还提供了抑制功能避免重复告警，静默功能暂时阻止预期告警（如维护期间或批处理作业运行时），以及延迟参数设置以平衡告警及时性和防止告警过多。

集群部署可以增强Alertmanager的可用性，确保多个实例间信息同步，只向接收者发送一个通知。通过定制Alertmanager配置，用户可以根据实际需求调整告警处理策略，实现更高效的监控和运维管理。

第6章Prometheus告警机制深度解析

Prometheus官方提供的Exporter功能覆盖范围广泛，包括数据库、硬件、问题跟踪系统等。如果无法直接监控特定应用或系统，可以考虑自定义Exporter。文章将探讨如何通过梳理系统指标、参考现有Exporter项目和编写代码来创建定制化Exporter，并介绍数据规范、实现原理以及最佳实践。此外，文中还提到一些第三方软件已支持Prometheus格式的指标公开，无需额外开发Exporter。



7.1Exporter概述

Prometheus监控环境中的Exporter数据规范，所有返回监控样本数据的Exporter需遵循文本格式，以便跨平台和易读。早期版本支持Protocol Buffers，但从2.0开始改为纯文本。访问Prometheus后，可以看到按规范组织的文本形式指标信息，包括注释、类型定义和具体监控值。每个指标一行，遵循特定格式，如#HELP表示说明，#TYPE定义类型，样本需包含指标名、标签键值对、数值和可选时间戳。特别注意Histogram和Summary类型的样本有特殊要求。任何能向Prometheus提供数据的程序都称为Exporter，Prometheus定期轮询获取样本。从2.0版本开始，Prometheus不再支持Protocol Buffers，因其不如文本格式便捷和跨平台。



7.2Exporter的数据规范

Exporter数据采集方式在Prometheus监控系统中的应用。Exporter可以独立于应用程序运行，通过不同的方法（如文件读取、命令执行、HTTP请求等）从目标系统收集监控数据，转化为Prometheus支持的格式，供Prometheus定期查询。这种方式对现有代码侵入性小，适用于各种环境。Prometheus提供了多种语言的库支持Exporter开发，包括Go、Python、Ruby等，并列举了一些官方推荐的第三方开源库。



7.3Exporter数据采集方式

使用Go语言编写一个简单的Exporter示例，通过HTTP模块指定了/metrics路径，并将promhttp.Handler()作为处理函数。这个基础的Exporter利用NewGoCollector收集Go运行时信息。无论哪种语言，Exporter主要用于提供Prometheus的四种客户端数据类型：Counter、Gauge、Summary和Histogram。代码展示了如何使用Counter类型并增加计数器功能，通过访问/metrics路径获取监控数据。此外，还可以使用NewCounterVec为指标添加标签进行更细致的数据分类。



7.4一个最简单的Exporter示例

如何编写一个简单的自定义采集器Exporter，用于监控集群中进程重启的次数。首先，需要实现prometheus.Collector接口，包含Describe和Collect方法。Describ方法传递指标描述符到channel，而Collect方法则执行数据抓取并返回，将数据发送回客户端库。通过创建ClusterManager结构体，并定义其方法来实现Collector接口。接着，实例化ClusterManager并通过NewPedanticRegistry注册。最后，在main函数中设置HTTP服务器监听端口，以便提供/metrics端点供Prometheus等监控工具获取数据。虽然自定义Exporter编写复杂且需注意资源管理，但在社区提供的Exporter无法满足需求时，具备足够编程能力的团队可以考虑自行开发。企业环境中通常使用核心Exporter如Node Exporter，而Pushgateway适用于推送临时或批量数据，但存在单点瓶颈和智能判断限制。



7.5自己动手编写一个Exporter

高质量Exporter的编写涉及几个关键要素。首要任务是端口管理，务必选择未被占用的端口号，推荐使用9100区段，同时提倡通过命令行参数自定义而非硬编码端口。其次，创建一个实用页面至关重要，它应包含文档、帮助信息以及监控指标解释，便于问题诊断。关于软件版本信息，不建议将其融入目标标签或所有服务器指标，而是利用Prometheus内置的时间序列`prometheus_ build_ info`存储和查询。此外，根据业务需求定制监控指标也十分重要，包括设定默认开启与关闭的指标，并通过实例解析Node Exporter和RocketMQ Exporter的监控指标及其告警策略。最后，示例展示了Exporter产生的指标结构和内容。

Exporter在Prometheus监控系统中扮演着关键角色，它负责获取特定服务或系统的度量数据。设计合理的Exporter需注意：端口分配、用户友好的文档页面、详尽的指标管理。编写过程中，应考虑记录Exporter运行状态，提供可配置选项，使用YAML作为配置格式，遵循度量命名规则，明确单位，确保唯一性，公开原始数据等。这些原则有助于构建高效专业的Exporter，保障监控信息的准确和完整。

7.6高质量Exporter的编写原则与方法

Node Exporter源码解析章节讲述了在开源领域中各种Exporter的广泛应用，并以Node Exporter为例进行了深入分析。Node Exporter是一个常用的监控工具，可以通过命令行参数自定义端口和暴露指标的路径。其源代码主要展示了如何设置监听地址、访问路径以及相关配置选项。Node Exporter的功能包括封装功能模块获取系统信息、规范化数据格式以适应Prometheus的要求，并通过HTTP端点提供数据给Prometheus定期抓取。源码中的Collector文件夹包含了针对不同操作系统监控CPU、内存等的代码。Update方法负责周期性地收集和发送数据，而NodeCollector则管理所有注册的Collectors并协调数据采集过程。整个解析帮助读者理解了Node Exporter的工作原理和实现细节。



7.7Node Exporter源码解析

在Prometheus监控系统中，安全问题日益重要，可通过启用TLS连接和Basic Auth认证来提高安全性。Node Exporter从v1.0.0版本开始重视安全性，支持TLS与Basic Auth。要实现TLS，需生成证书文件并配置Node Exporter和Prometheus使用它们。对于Basic Auth，可以使用htpasswd工具生成散列密码，并在Node Exporter的配置中添加用户名和密码。通过这些步骤，可以增强Exporter与Prometheus之间的连接安全性。



7.8Exporter高级应用：开启TSL连接和Basic Auth认证

Exporter的概念和来源，包括社区提供和用户自定义的两种类型。官方提供的Exporter覆盖广泛，能满足大部分监控需求，如数据库、硬件、问题跟踪等。对于没有现成Exporter的系统或软件，本章详细讲解了如何设计和实现定制化Exporter，包括数据规范、采集方式和代码示例，并给出了编写高质量Exporter的建议。通过学习本章，读者能掌握使用及定制Exporter的方法。



7.9本章小结

第7章Prometheus独孤九剑：通过定制Exporter监控一切

Spring Boot项目中使用Micrometer注解进行监控的方法。可以对Controller类或特定方法添加@Timed注解来统计计数和请求耗时。此外，还有@Counted、@TimedSet和@Incubating等其他注解供选择。若需要针对具体业务功能的监控，建议自定义注解并结合AOP技术实现。Micrometer类注解主要适用于Controller层面的通用指标监控。除了注解方式，也可以使用硬编码方式来记录任务时长和数量，如通过LongTaskTimer进行长时间运行任务的追踪。



8.1Controller监控实战

如何使用Micrometer工具在Spring Boot项目中实现业务代码监控。首先，创建一个名为MicrometerTools的工具类，其中包含两个方法：countOrderCreateSuccess和countOrderPaySuccess，用于记录订单创建和支付成功的次数。这两个方法会根据订单对象中的商户码、店铺码和设备码等信息，自定义计数器指标，并增加相应的计数值。在Service层中，通过@Autowired注解将MeterRegistry注入MicrometerTools类，然后在下单和支付成功的方法内调用对应的埋点方法。这样，就可以通过Grafana监控平台实时查看不同维度（如商户、店铺和设备）下的订单创建和支付数据，便于对业务进行深入分析和优化。



8.2业务代码监控实战

如何使用Prometheus监控Dubbo服务的方法。首先，在resources文件夹的META-INF.dubbo目录下创建一个配置文件，指定Dubbo拦截器为PrometheusProviderFilter。然后，实现PrometheusProviderFilter类，该类通过@Activate注解对Dubbo提供者进行拦截。在invoke方法中，记录服务名、方法名、调用时间和异常信息，并使用PrometheusDubboCollector进行监控数据的埋点和采集。PrometheusDubboCollector负责注册MeterRegistry并提供用于记录timer和counter类型监控数据的方法。通过这种方式，可以实现在Spring环境中对Dubbo服务的详细监控。



8.4Dubbo监控实战

SPI是Java中的一种服务发现机制，用于在模块装配时通过配置文件动态指定装配内容，将控制权移出程序。这种方式遵循开闭原则，使得代码更具可扩展性和维护性。SPI利用ServiceLoader类实现服务的查找和加载，服务提供者需在META-INF/services目录下创建以接口命名的文件，列出其实现类。例如，在Apache的日志系统中，通过扫描该目录下的配置文件找到日志实现类。JDBC 4.0后也引入了SPI机制简化连接创建。ServiceLoader允许跨工程动态添加服务提供者，无需提前硬编码具体实现，只需在配置文件中指定，有助于解耦代码并实现依赖注入的效果。



8.5SPI机制原理解析

在微服务分布式系统中，通过Dubbo的SPI实现分布式日志链路TraceID追踪的方法。首先，在资源目录创建相关文件夹并添加配置信息指定Filter类。然后编写TraceIDFilter类，处理请求时设置和传递TraceID，利用MDC记录关键节点的日志信息。在Spring Boot应用中，通过配置渲染MDC数据，并在Web入口处和Dubbo服务端添加过滤器，确保每个请求都有唯一的TraceID。这样，通过ELK根据TraceID查询日志，能方便地定位问题，提升线上问题排查效率。



8.6SPI高级实战：基于Dubbo的分布式日志链路TraceID追踪

在整合Spring Boot应用与Prometheus监控系统时可能遇到的问题及解决方案。当复杂的应用接入Prometheus时，可能会抛出NullPointerException异常，这可能是由于Tomcat加载资源文件时因依赖冲突导致类加载失败。问题表现为AuthenticatorBase. getJaspicProvider方法的堆栈跟踪。在集成支付系统（如K8S集群）测试环境中，错误信息同样指向这个异常。

为排除SkyWalking的影响，尝试停止该服务并重启支付应用，但错误依然存在，表明问题并非由SkyWalking引起。错误日志显示，问题出在org.apache.catalina.authenticator.AuthenticatorBase.getJaspicProvider（AuthenticatorBase.java:1192）这一行。

为解决这个问题，有三种方法可供参考：

1. 设置Tomcat 8.5的默认authConfigFactory实现，通过创建一个AuthConfigFactoryImpl实例并设置给AuthConfigFactory类。
2. 检查和清理类路径中可能存在的重复或冲突的AuthConfigFactory类。例如，在Java EE API和其他库中可能存在不同的AuthConfigFactory实现，删除不兼容Tomcat 8.5的实现（如javaee-api依赖）。
3. 如果问题与Tomcat升级有关，可以考虑将Tomcat版本降级到8.0或7.0。

总之，通过排除干扰因素、修复类加载冲突或回退至较早版本的Tomcat，可以解决集成过程中遇到的NullPointerException异常。



8.7集成Spring Boot时的常见问题及其解决方案

Micrometer是款广受欢迎的监控库，然而在使用过程中可能会遇到一些问题。当应用遭遇FGC（Full GC）时，Micrometer的一个已知BUG会导致重复计算指标数据，从而产生混淆。为解决这个问题，你可以在配置中添加`registry.config().pauseDetector(NoPauseDetector())`来禁用暂停检测功能。另一个常见问题是Spring Boot Actuator可能在高并发场景下造成内存溢出。这源于Actuator依赖的micrometer-core包内嵌了内存统计特性。为了避免内存泄露，你应当在配置文件中设定`management.metrics.export.simple.enabled=false`以关闭这个功能。

此外，在Micrometer的Maven依赖中，LatencyUtils工具包扮演着关键角色，它专用于延迟测量和报告。深入探究源码，你可以了解到LatencyUtils、Latency-Stats以及AtomicHistogram等核心组件的功能。然而，需要注意的是，频繁地创建LatencyStats实例可能会导致内存消耗过大。这是因为LatencyStats类内部维护了包括AtomicHistogram在内的多个成员变量，它们协同工作以收集和处理延迟数据。因此，在使用时应权衡性能与内存占用，合理控制LatencyStats的生成。

8.8关于Micrometer的两个常见问题及其解决方案

Spring Boot 2.0版本引入了Micrometer框架，增强了对多元化监控工具的支持，逐步替代了statsd、graphite等老一代系统。Micrometer的自动配置核心在于spring.factories文件，它定义了一系列自动配置类来加载各种监控组件。其中，CompositeMeterRegistry用于聚合多个来源的MeterRegistry，便于统一管理。

Spring Boot 2.x版本提供了强大的内置指标，并在micrometer-legacy模块中为1.5.x版本提供兼容方案。要利用Micrometer实现对多种监控系统的支持，可以通过自动配置类初始化MeterRegistry并注册到CompositeMeterRegistry中。例如，InfuxMetricsExportAutoConfiguration用于将指标数据发送到InfluxDB，而PrometheusMetricsExportAutoConfiguration则负责与Prometheus系统集成。

WebMvcMetricsFilter是micrometer-legacy的核心组件，它记录操作指标、生成tags，并确保每次请求仅执行一次filter操作，以兼容不同的Web容器。Micrometer还支持HTTP Request、Tomcat、JVM、DataSource和System等信息的采集。

尽管Spring Boot 1.5.x可以通过micrometer-legacy进行移植，但推荐使用spring-boot-starter-actuator与Micrometer集成，并可能需要禁用Spring Boot Actuator的度量支持以避免冲突。源码中还有更多细节，可供深入研究和理解。通过这种方式，开发者可以灵活地利用Micrometer实现对多种监控系统的整合，从而更好地管理和优化应用性能。

8.9micrometer-spring-legacy源码解析

Spring Boot集成Prometheus的深入实践和原理，包括监控Controller、业务代码、使用注解以及与Dubbo的整合。通过实际工作中的场景提供源码级解决方案，并延伸讲解了SPI机制和分布式日志链路追踪。章节中还分析了解决集成过程中可能遇到的问题，如空指针、内存溢出等，并解析了micrometer-pring-legacy源码，提升读者对技术的理解和操作能力。尽管篇幅有限，但鼓励有兴趣的读者进一步探索spring-boot-actuator 2.0源码，它与Micrometer紧密相关。



8.10本章小结

第8章Spring Boot高级监控实战

在使用Prometheus进行监控之前，确保服务器时间的准确性至关重要。由于Prometheus是一个基于时间序列的系统，对时间同步有严格要求。NTP（网络时间协议）是常用的网络校时方案，它能在计算机之间提供精确的时间同步，并通过多级服务器架构保证时间传递的稳定性。在Linux系统中，时间通常有两种表示方式：系统时间和硬件时间。推荐使用Chrony软件在Linux上与NTP服务器进行同步，以保持系统时间的一致性。

文章详细介绍了如何在亚马逊AWS Linux实例上配置Chrony和Amazon Time Sync服务，包括卸载原有的NTP、安装Chrony、编辑配置文件、启动守护进程以及验证同步状态等步骤。完成这些操作后，服务器的时间将与标准时间源保持一致，从而为使用Prometheus进行监控做好准备。

Prometheus提供了三种高可用集群架构：简单HA、基本HA+远程存储和基本HA+远程存储+联邦集群。简单HA通过多台Prometheus实例配合Nginx负载均衡实现，但可能存在数据一致性问题；加入远程存储后，数据的一致性、持久性和迁移性得到改善；而联邦集群则解决了大规模监控的采集瓶颈，通过分治法分散任务到不同实例，支持横向扩展。然而，联邦集群也带来了配置复杂度提高和全局视图缺失等问题。因此，在实际应用中，企业应根据业务规模和需求选择合适的架构方案。

针对不同复杂程度的应用，建议采集的时间序列数量有所差异。过多的指标可能导致存储压力和计算性能下降，所以遵循尽早去除维度过高的原则，并通过告警规则找出并删除问题Label是必要的。监控系统中的基数（Cardinality）代表Label可能的取值，高基数对存储和性能有负面影响。因此，推荐采集对业务影响最大的20个以内指标。对于高基数场景，建议采用日志架构而非采集所有指标。

Prometheus支持接入不同技术，并涉及环境搭建、数据治理、监控告警等运维团队的工作内容。借助Kubernetes（K8S），可以更高效地推广和部署Prometheus集群。文章还提到了M3DB作为远程存储的选择，以及使用Alertmanager进行高可用告警的方法。

配置文件在Prometheus中扮演重要角色，包括alerting、alertmanagers、rule_files、remote_write和remote_read等部分。alertmanagers配置了主从节点的连接信息，rule_files定义规则文件位置，remote_write指明数据远程写入M3DB的URL和队列参数，如最大容量、样本数限制和重试间隔等。remote_read则设置从M3DB读取数据的源。scrape_configs描述了服务发现的方式，包括基于Consul和文件的服务发现。

文中还简要讨论了选择M3DB作为时序数据库的原因，并提供了与Cortex集成的多租户Prometheus即服务方案。此外，文章通过一个基于M3DB的简单HA+远程存储的Prometheus K8S集群搭建实例，提供配置文件样例，帮助读者根据实际需求选择合适的部署方式。关于集群的进阶知识，如Thanos和M3DB等会在后续章节中详细介绍。

综上所述，确保服务器时间同步、选择合适的Prometheus架构、优化指标采集策略以及理解配置文件的使用都是成功部署监控系统的关键步骤。

第9章Prometheus集群实战

Prometheus是一款流行的开源监控系统，它在本地存储数据以支持实时查询和警报。在Mac系统中，安装后你会看到多个文件夹、文本文件和可执行程序。启动Prometheus后，会在"data"文件夹内生成一系列结构化的文件来存储监控数据。

每个数据块(block)保存了2小时的监控信息，并通过ULID（Universally Unique Lexicographically Sortable Identifier）进行命名，便于确定创建时间和排序。每个block都有独立的目录，里面包含chunk（用于存储时序数据）、index（提供数据索引）、meta.json（存储元数据）和tombstones（逻辑删除标记）。这样的设计保证了数据的安全性和可访问性。

为了确保数据的可靠性，Prometheus采用了WAL（Write-Ahead Logging）机制。这意味着在写入主存储之前，数据会先被记录到日志中。此外，它还使用Checkpoint来控制WAL日志的数量，这样可以减少系统宕机后的恢复时间和磁盘占用。

用户可以根据自己的需求配置存储参数来管理磁盘空间。例如，可以通过--storage.tsdb.retention.size等选项设置数据的保留时间。文章也提供了估算本地存储容量的方法，帮助用户根据实际监控指标数量和数据保留策略来规划存储资源。

在内存使用上，Prometheus推荐在50%的内存占用率下运行，每条数据记录大约需要48字节的空间。对于大量的监控数据，可能需要较大的内存支持。文章建议对内存使用进行监控，并根据实际情况调整配置。

深入理解Prometheus的工作原理，可以研究其源代码和底层数据库技术，如LevelDB和RocksDB。这些数据库技术为Prometheus提供了高效的数据存储和查询能力。

总的来说，Prometheus通过精心设计的文件结构、数据持久化策略以及灵活的配置选项，为大规模监控环境提供了一套强大且可靠的本地数据管理方案。

第10章Prometheus存储原理与问题分析

Grafana公司在2018年KubeCon大会上发布了Loki，这是一个云原生日志监控工具，旨在专门处理和分析日志数据。与Prometheus类似但功能不同，Loki设计为轻量级、可扩展且易于集成到现代云环境中，解决传统日志管理系统的问题，简化大规模日志数据的存储和查询。Loki不索引日志内容，而是使用标签进行存储，提供高效、低成本的解决方案，并采用LogQL查询语言，方便云端原生应用集成。

Loki与Prometheus在可观测性领域共同发挥作用，帮助工程师全面理解系统运行情况。它借鉴了Cortex的经验，架构包括主服务器Loki、日志收集代理Promtail（部署在每个节点）和用于UI展示的Grafana。Promtail将日志发送给Distributor，再由Distributor分发到Ingester进行压缩和索引，查询时Querier负责从Ingester获取数据并提供搜索结果。

Loki特别适合处理Kubernetes Pod的日志，并自动处理元数据，与Grafana有原生集成。对比集中式日志解决方案ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana），Loki提供了轻量级且高效的替代方案。ELK由开源软件组成，包括收集和处理日志的Logstash、存储数据的Elasticsearch以及进行可视化展示的Kibana。然而，ELK架构可能存在资源占用高和性能瓶颈的问题，因此有改良方案如引入Kafka缓存机制提高可靠性和吞吐量，或使用基于Tribe Node概念的架构优化查询速度。

此外，Fluentd和Fluent Bit作为轻量且高效的日志收集器，特别适合云原生环境。随着Operator模式在Kubernetes领域的应用，如Prometheus Operator，用户可以更便捷地管理和自动化运维工作，实现特定应用程序的操作自动化。本书还提供了如何灵活运用Prometheus进行监控和性能测试的建议，展示其在不同场景中的实际应用价值。

Prometheus云原生监控：运维与开发实战