本文将分析Prometheus的常见配置与服务发现，分为概述、配置详解、服务发现、常见场景四个部分进行讲解。
一. 概述
Prometheus的配置可以用命令行参数、或者配置文件，如果是在k8s集群内，一般配置在configmap中（以下均为prometheus2.7版本）
查看可用的命令行参数，可以执行 ./prometheus -h
也可以指定对应的配置文件，参数：--config.file 一般为prometheus.yml
如果配置有修改，如增添采集job，Prometheus可以重新加载它的配置。只需要向其 进程发送SIGHUP或向/-/reload端点发送HTTP POST请求。如：
curl -X POST http://localhost:9090/-/reload
二. 配置详解
2.1 命令行参数
执行./prometheus -h 可以看到各个参数的含义，例如：
--web.listen-address="0.0.0.0:9090" 监听端口默认为9090，可以修改只允许本机访问，或者为了安全起见，可以改变其端口号（默认的web服务没有鉴权）
--web.max-connections=512 默认最大连接数：512
--storage.tsdb.path="data/" 默认的存储路径：data目录下
--storage.tsdb.retention.time=15d 默认的数据保留时间：15天。原有的storage.tsdb.retention配置已经被废弃
--alertmanager.timeout=10s 把报警发送给alertmanager的超时限制 10s
--query.timeout=2m 查询超时时间限制默认为2min，超过自动被kill掉。可以结合grafana的限时配置如60s
--query.max-concurrency=20 并发查询数 prometheus的默认采集指标中有一项prometheus_engine_queries_concurrent_max可以拿到最大查询并发数及查询情况
--log.level=info 日志打印等级一共四种：[debug, info, warn, error]，如果调试属性可以先改为debug等级
.....
在prometheus的页面上，status的Command-Line Flags中，可以看到当前配置，如promethues-operator的配置是：
2.2 prometheus.yml
-rw-r--r--@ LICENSE
-rw-r--r--@ NOTICE
drwxr-xr-x@ console_libraries
drwxr-xr-x@ consoles
-rwxr-xr-x@ prometheus
-rw-r--r--@ prometheus.yml
-rwxr-xr-x@ promtool
prometheus.yml配置了很多属性，包括远程存储、报警配置等很多内容，下面将对主要属性进行解释：
# 默认的全局配置
global:
scrape_interval: 15s # 采集间隔15s，默认为1min一次
evaluation_interval: 15s # 计算规则的间隔15s默认为1min一次
scrape_timeout: 10s # 采集超时时间，默认为10s
external_labels: # 当和其他外部系统交互时的标签，如远程存储、联邦集群时
prometheus: monitoring/k8s # 如：prometheus-operator的配置
prometheus_replica: prometheus-k8s-1
# Alertmanager的配置
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets:
- 127.0.0.1:9093 # alertmanager的服务地址，如127.0.0.1:9093
alert_relabel_configs: # 在抓取之前对任何目标及其标签进行修改。
- separator: ;
regex: prometheus_replica
replacement: $1
action: labeldrop
# 一旦加载了报警规则文件，将按照evaluation_interval即15s一次进行计算，rule文件可以有多个
rule_files:
# - "first_rules.yml"
# - "second_rules.yml"
# scrape_configs为采集配置，包含至少一个job
scrape_configs:
# Prometheus的自身监控 将在采集到的时间序列数据上打上标签job=xx
- job_name: 'prometheus'
# 采集指标的默认路径为：/metrics，如 localhost:9090/metric
# 协议默认为http
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
# 远程读，可选配置，如将监控数据远程读写到influxdb的地址，默认为本地读写
remote_write:
127.0.0.1:8090
# 远程写
remote_read:
127.0.0.1:8090
2.3 scrape_configs配置
prometheus的配置中，最常用的就是scrape_configs配置，比如添加新的监控项，修改原有监控项的地址频率等。
最简单配置为：
scrape_configs:
- job_name: prometheus
metrics_path: /metrics
scheme: http
static_configs:
- targets:
- localhost:9090
完整配置为(附prometheus-operator的推荐配置)：
# job 将以标签形式出现在指标数据中，如node-exporter采集的数据，job=node-exporter
job_name: node-exporter
# 采集频率：30s
scrape_interval: 30s
# 采集超时：10s
scrape_timeout: 10s
# 采集对象的path路径
metrics_path: /metrics
# 采集协议：http或者https
scheme: https
# 可选的采集url的参数
params:
name: demo
# 当自定义label和采集到的自带label冲突时的处理方式，默认冲突时会重名为exported_xx
honor_labels: false
# 当采集对象需要鉴权才能获取时，配置账号密码等信息
basic_auth:
username: admin
password: admin
password_file: /etc/pwd
# bearer_token或者文件位置(OAuth 2.0鉴权)
bearer_token: kferkhjktdgjwkgkrwg
bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
# https的配置，如跳过认证，或配置证书文件
tls_config:
# insecure_skip_verify: true
ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
server_name: kubernetes
insecure_skip_verify: false
# 代理地址
proxy_url: 127.9.9.0:9999
# Azure的服务发现配置
azure_sd_configs:
# Consul的服务发现配置
consul_sd_configs:
# DNS的服务发现配置
dns_sd_configs:
# EC2的服务发现配置
ec2_sd_configs:
# OpenStack的服务发现配置
openstack_sd_configs:
# file的服务发现配置
file_sd_configs:
# GCE的服务发现配置
gce_sd_configs:
# Marathon的服务发现配置
marathon_sd_configs:
# AirBnB的服务发现配置
nerve_sd_configs:
# Zookeeper的服务发现配置
serverset_sd_configs:
# Triton的服务发现配置
triton_sd_configs:
# Kubernetes的服务发现配置
kubernetes_sd_configs:
- role: endpoints
namespaces:
names:
- monitoring
# 对采集对象进行一些静态配置，如打特定的标签
static_configs:
- targets: ['localhost:9090', 'localhost:9191']
labels:
my: label
your: label
# 在Prometheus采集数据之前，通过Target实例的Metadata信息，动态重新写入Label的值。
如将原始的__meta_kubernetes_namespace直接写成namespace，简洁明了
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
separator: ;
regex: (.*)
target_label: namespace
replacement: $1
action: replace
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]
separator: ;
regex: (.*)
target_label: service
replacement: $1
action: replace
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name]
separator: ;
regex: (.*)
target_label: pod
replacement: $1
action: replace
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]
separator: ;
regex: (.*)
target_label: job
replacement: ${1}
action: replace
- separator: ;
regex: (.*)
target_label: endpoint
replacement: web
action: replace
# 指标relabel的配置，如丢掉某些无用的指标
metric_relabel_configs:
- source_labels: [__name__]
separator: ;
regex: etcd_(debugging|disk|request|server).*
replacement: $1
action: drop
# 限制最大采集样本数，超过了采集将会失败，默认为0不限制
sample_limit: 0
三. 服务发现
上边的配置文件中，有很多*_sd_configs的配置，如kubernetes_sd_configs，就是用于服务发现的采集配置。
支持的服务发现类型：
// prometheus/discovery/config/config.go
type ServiceDiscoveryConfig struct {
StaticConfigs []*targetgroup.Group `yaml:"static_configs,omitempty"`
DNSSDConfigs []*dns.SDConfig `yaml:"dns_sd_configs,omitempty"`
FileSDConfigs []*file.SDConfig `yaml:"file_sd_configs,omitempty"`
ConsulSDConfigs []*consul.SDConfig `yaml:"consul_sd_configs,omitempty"`
ServersetSDConfigs []*zookeeper.ServersetSDConfig `yaml:"serverset_sd_configs,omitempty"`
NerveSDConfigs []*zookeeper.NerveSDConfig `yaml:"nerve_sd_configs,omitempty"`
MarathonSDConfigs []*marathon.SDConfig `yaml:"marathon_sd_configs,omitempty"`
KubernetesSDConfigs []*kubernetes.SDConfig `yaml:"kubernetes_sd_configs,omitempty"`
GCESDConfigs []*gce.SDConfig `yaml:"gce_sd_configs,omitempty"`
EC2SDConfigs []*ec2.SDConfig `yaml:"ec2_sd_configs,omitempty"`
OpenstackSDConfigs []*openstack.SDConfig `yaml:"openstack_sd_configs,omitempty"`
AzureSDConfigs []*azure.SDConfig `yaml:"azure_sd_configs,omitempty"`
TritonSDConfigs []*triton.SDConfig `yaml:"triton_sd_configs,omitempty"`
}
因为prometheus采用的是pull方式来拉取监控数据，这种方式需要由server侧决定采集的目标有哪些，即配置在scrape_configs中的各种job，pull方式的主要缺点就是无法动态感知新服务的加入，因此大多数监控都默认支持服务发现机制，自动发现集群中的新端点，并加入到配置中。
Prometheus支持多种服务发现机制：文件，DNS，Consul,Kubernetes,OpenStack,EC2等等。基于服务发现的过程并不复杂，通过第三方提供的接口，Prometheus查询到需要监控的Target列表，然后轮询这些Target获取监控数据。
对于kubernetes而言，Promethues通过与Kubernetes API交互，然后轮询资源端点。目前主要支持5种服务发现模式，分别是：Node、Service、Pod、Endpoints、Ingress。对应配置文件中的role: node/role:service
如：动态获取所有节点node的信息，可以添加如下配置：
- job_name: kubernetes-nodes
scrape_interval: 1m
scrape_timeout: 10s
metrics_path: /metrics
scheme: https
kubernetes_sd_configs:
- api_server: null
role: node
namespaces:
names: []
bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
tls_config:
ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
insecure_skip_verify: true
relabel_configs:
- separator: ;
regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)
replacement: $1
action: labelmap
- separator: ;
regex: (.*)
target_label: __address__
replacement: kubernetes.default.svc:443
action: replace
- source_labels: [__meta_kubernetes_node_name]
separator: ;
regex: (.+)
target_label: __metrics_path__
replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics
action: replace
就可以在target中看到具体内容
对应的service、pod也是同样的方式。
需要注意的是，为了能够让Prometheus能够访问收到Kubernetes API，我们要对Prometheus进行访问授权，即serviceaccount。否则就算配置了，也没有权限获取。
prometheus的权限配置是一组ClusterRole+ClusterRoleBinding+ServiceAccount，然后在deployment或statefulset中指定serviceaccount。
ClusterRole.yaml
piVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
namespace: kube-system
name: prometheus
rules:
- apiGroups: [""]
resources:
- configmaps
- secrets
- nodes
- pods
- nodes/proxy
- services
- resourcequotas
- replicationcontrollers
- limitranges
- persistentvolumeclaims
- persistentvolumes
- namespaces
- endpoints
verbs: ["get", "list", "watch"]
- apiGroups: ["extensions"]
resources:
- daemonsets
- deployments
- replicasets
- ingresses
verbs: ["get", "list", "watch"]
- apiGroups: ["apps"]
resources:
- daemonsets
- deployments
- replicasets
- statefulsets
verbs: ["get", "list", "watch"]
- apiGroups: ["batch"]
resources:
- cronjobs
- jobs
verbs: ["get", "list", "watch"]
- apiGroups: ["autoscaling"]
resources:
- horizontalpodautoscalers
verbs: ["get", "list", "watch"]
- apiGroups: ["policy"]
resources:
- poddisruptionbudgets
verbs: ["get", list", "watch"]
- nonResourceURLs: ["/metrics"]
verbs: ["get"]
ClusterRoleBinding.yaml
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
namespace: kube-system
name: prometheus
roleRef:
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
kind: ClusterRole
name: prometheus
subjects:
- kind: ServiceAccount
name: prometheus
namespace: kube-system
ServiceAccount.yaml
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
namespace: kube-system
name: prometheus
prometheus.yaml
....
spec:
serviceAccountName: prometheus
....
完整的kubernete的配置如下：
relabel_configs:
- separator: ;
regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)
replacement: $1
action: labelmap
- separator: ;
regex: (.*)
target_label: __address__
replacement: kubernetes.default.svc:443
action: replace
- source_labels: [__meta_kubernetes_node_name]
separator: ;
regex: (.+)
target_label: __metrics_path__
replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics
action: replace
- job_name: kubernetes-cadvisor
scrape_interval: 1m
scrape_timeout: 10s
metrics_path: /metrics
scheme: https
kubernetes_sd_configs:
- api_server: null
role: node
namespaces:
names: []
bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
tls_config:
ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
insecure_skip_verify: false
relabel_configs:
- separator: ;
regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)
replacement: $1
action: labelmap
- separator: ;
regex: (.*)
target_label: __address__
replacement: kubernetes.default.svc:443
action: replace
- source_labels: [__meta_kubernetes_node_name]
separator: ;
regex: (.+)
target_label: __metrics_path__
replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics/cadvisor
action: replace
- job_name: kubernetes-service-endpoints
scrape_interval: 1m
scrape_timeout: 10s
metrics_path: /metrics
scheme: http
kubernetes_sd_configs:
- api_server: null
role: endpoints
namespaces:
names: []
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scrape]
separator: ;
regex: "true"
replacement: $1
action: keep
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scheme]
separator: ;
regex: (https?)
target_label: __scheme__
replacement: $1
action: replace
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_path]
separator: ;
regex: (.+)
target_label: __metrics_path__
replacement: $1
action: replace
- source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_port]
separator: ;
regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)
target_label: __address__
replacement: $1:$2
action: replace
- separator: ;
regex: __meta_kubernetes_service_label_(.+)
replacement: $1
action: labelmap
- source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
separator: ;
regex: (.*)
target_label: kubernetes_namespace
replacement: $1
action: replace
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]
separator: ;
regex: (.*)
target_label: kubernetes_name
replacement: $1
action: replace
配置成功后，对应的target是：
四. 常见场景
如使用k8s的role:node采集集群中node的数据，可以通过"meta_domain_beta_kubernetes_io_zone"标签来获取到该节点的地域，该label为集群创建时为node打上的标记，kubectl decribe node可以看到。
然后可以通过relabel_configs定义新的值
relabel_configs:
- source_labels: ["meta_domain_beta_kubernetes_io_zone"]
regex: "(.*)"
replacement: $1
action: replace
target_label: "zone"
后面可以直接通过node{zone="XX"}来进行地域筛选
2.过滤信息，或者按照职能（RD、运维）进行监控管理
对于不同职能（开发、测试、运维）的人员可能只关心其中一部分的监控数据，他们可能各自部署的自己的Prometheus Server用于监控自己关心的指标数据，不必要的数据需要过滤掉，以免浪费资源，可以最类似配置;
metric_relabel_configs:
- source_labels: [__name__]
separator: ;
regex: etcd_(debugging|disk|request|server).*
replacement: $1
action: drop
action: drop代表丢弃掉符合条件的指标，不进行采集。
3.搭建prometheus联邦集群，管理各IDC（地域）监控实例
如果存在多个地域，每个地域又有很多节点或者集群，可以采用默认的联邦集群部署，每个地域部署自己的prometheus server实例，采集自己地域的数据。然后由统一的server采集所有地域数据，进行统一展示，并按照地域归类
配置：
scrape_configs:
- job_name: 'federate'
scrape_interval: 15s
honor_labels: true
metrics_path: '/federate'
params:
'match[]':
- '{job="prometheus"}'
- '{__name__=~"job:.*"}'
- '{__name__=~"node.*"}'
static_configs:
- targets:
- '192.168.77.11:9090'
- '192.168.77.12:9090'
