Prometheus 采集与存储原理
基础监控（第9章）告诉你"服务器挂了"。可观测性体系告诉你"为什么挂、哪里慢、哪个请求出了问题"。Prometheus 是现代 DevOps 可观测性的事实标准，它采用拉取（pull）模型主动抓取指标。
Prometheus 架构全景
graph TB
subgraph Targets ["被监控对象"]
APP["应用 /metrics 端点\n(Node.js / Python / Go)"]
NODE["node_exporter\n(主机 CPU/内存/磁盘)"]
NGINX["nginx-prometheus-exporter\n(请求数/错误率)"]
PG["postgres_exporter\n(连接数/查询延迟)"]
end
subgraph Prometheus ["Prometheus Server"]
SCRAPE["Scrape Job\n定时抓取 /metrics"]
TSDB["TSDB 时序数据库\n本地磁盘存储 15d"]
RULE["Recording Rules\n预计算复杂查询"]
ALERT["Alerting Rules\n条件触发告警"]
end
AM["Alertmanager\n分组/静默/路由告警"]
SLACK["Slack / Email\n/ PagerDuty"]
GRAFANA["Grafana\n可视化仪表盘"]
Targets -->|HTTP pull| SCRAPE
SCRAPE --> TSDB
TSDB --> RULE
TSDB --> ALERT
TSDB --> GRAFANA
ALERT --> AM
AM --> SLACK
安装 Prometheus Stack（推荐方式）
# 方法 A：Docker Compose（单机快速启动）
cat << 'EOF' > docker-compose-monitoring.yml
version: '3.8'
services:
prometheus:
image: prom/prometheus:v2.50.0
volumes:
- ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
- prometheus_data:/prometheus
ports:
- "9090:9090"
command:
- '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
- '--storage.tsdb.retention.time=15d'
grafana:
image: grafana/grafana:10.3.0
environment:
- GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=changeme
volumes:
- grafana_data:/var/lib/grafana
ports:
- "3000:3000"
node_exporter:
image: prom/node-exporter:v1.7.0
network_mode: host
pid: host
volumes:
- '/:/host:ro,rslave'
command:
- '--path.rootfs=/host'
volumes:
prometheus_data:
grafana_data:
EOF
docker compose -f docker-compose-monitoring.yml up -d
# 方法 B：Kubernetes（kube-prometheus-stack Helm chart）
helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm install monitoring prometheus-community/kube-prometheus-stack \
--namespace monitoring --create-namespace \
--set grafana.adminPassword=changeme
prometheus.yml 基础配置
# prometheus.yml
global:
scrape_interval: 15s # 每15秒抓取一次指标
evaluation_interval: 15s # 每15秒评估一次告警规则
rule_files:
- "alerts.yml"
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets: ['alertmanager:9093']
scrape_configs:
# 监控 Prometheus 自身
- job_name: 'prometheus'
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
# 监控主机指标
- job_name: 'node'
static_configs:
- targets: ['node_exporter:9100']
labels:
env: 'production'
host: 'web-01'
# 监控应用（应用需要暴露 /metrics 端点）
- job_name: 'myapp'
static_configs:
- targets: ['myapp:8080']
metrics_path: '/metrics'
四种指标类型
| 类型 | 用途 | 示例 |
|---|---|---|
| Counter | 只增不减的累计计数 | HTTP 请求总数、错误次数 |
| Gauge | 可上可下的瞬时值 | CPU 使用率、当前连接数 |
| Histogram | 带桶分布的统计（耗时） | 请求延迟（P50/P95/P99） |
| Summary | 类似 Histogram，客户端计算分位数 | 较少用，Histogram 更灵活 |
本节执行清单
- [ ] 用 Docker Compose 启动 Prometheus + Grafana + node_exporter
- [ ] 访问
http://localhost:9090确认 Targets 全绿 - [ ] 执行 PromQL 查询：
node_cpu_seconds_total验证数据存在 - [ ] 访问
http://localhost:3000登录 Grafana，添加 Prometheus 数据源
下一节：Grafana 仪表盘设计实战