自动发现
Prometheus的服务发现的几种类型：
- 基于文件的服务发现；
- 基于DNS的服务发现；
- 基于API的服务发现：Kubernetes、Consul、Azure......
Prometheus为什么需要自动发现？
Prometheus Server的数据抓取工作于Pull模型，因而，它必需要事先知道各Target的位置，然后才能从相应的Exporter或Instrumentation中抓取数据，
对于小型系统来说，通过static_configs就可以解决此问题，这也是最简单的配置方法；
对于中大型系统环境或具有较强动态性的云计算环境来说，静态配置显然难以适用，因此，Prometheus为此专门设计了一组服务发现机制，以便能够通过服务注册中心自动发现、检测、分类可被检测的各target，以及更新发生了变动的target。
Prometheus指标抓取的生命周期
发现 -> 配置 -> relabel -> 指标数据抓取 -> metrics relabel
- 在每个scrape_interval期间，Prometheus都会检查执行的作业（Job）；
- 这些作业首先会根据Job上指定的发现配置生成target列表，此即服务发现过程；
- 服务发现会返回一个Target列表，其中包含一组称为元数据的标签，这些标签都以“__meta_”为前缀；
- 服务发现还会根据目标配置来设置其它标签，这些标签带有“__”前缀和后缀，包括“__scheme__”、 “__address__”和“__metrics_path__”，分别保存有target支持使用协议(http或https，默认为http）、target的地址及指标的URI路径（默认为/metrics）；
- 若URI路径中存在任何参数，则它们的前缀会设置为“__param_；
- 配置标签会在抓取的生命周期中被重复利用以生成其他标签，例如，指标上的instance标签的默认值就来自于__address__标签的值；
- 抓取而来的指标在保存之前，还允许用户对指标重新打标并过滤，在job段metric_relabel_configs配置，通常用来删除不需要的指标、删除敏感或不必要的标签和添加修改标签格式等。
自动发现的几种方式演示
基于文件的自动发现
此种类型也是最简单的服务发现方式，主要是通过Prometheus Server定期从文件中加载target的信息。
文件可以是json或者yaml格式，它含有定义的target列表，以及可选的标签信息。
vi prometheus.yml
# static config nodes - job_name: 'nodes' file_sd_configs: - files: - targets/nodes-*.yaml refresh_interval: 2m scrape_interval: 15s
然后将所有要发现的target全部放在targets/目录下即可，例如
cat targets/nodes-linux.yaml - targets: - monitor.example.com:9100 - node.export1.com:9101 - node.export2.com:9101 - node.export3.com:9101 labels: app: node-exporter os: aliyunos3 cat targets/nodes-prometheus.yaml - targets: - monitor.example.com:9090 labels: app: prometheus job: prometheus重新加载Prometheus配置即可：
curl -XPOST monitor.example.com:9090/-/reload
基于consul注册中心自动发现
consul是一款基于golang开发的开源工具，主要面向分布式，服务化的系统提供服务注册、服务发现和配置管理的服务，提供服务注册/发现、健康检查、Key/Value存储、多数据中心和分布式一致性保证等功能。
服务部署
多种部署方式，这里仅是使用consul的功能，并不考虑高可用或其他问题，采用docker-compose方式部署。
vi docker-compose.yml
version: '3.6' volumes: consul_data: {} networks: monitoring: driver: bridge services: consul: image: consul:1.14 volumes: - ./consul_configs:/consul/config - consul_data:/consul/data/ networks: - monitoring ports: - 8500:8500 command: ["consul","agent","-dev","-bootstrap","-config-dir","/consul/config","-data-dir","/consul/data","-ui","-log-level","INFO","-bind","127.0.0.1","-client","0.0.0.0"] consul-exporter: image: prom/consul-exporter:v0.8.0 networks: - monitoring ports: - 9107:9107 command: - "--consul.server=consul:8500" depends_on: - consul这里顺便把consul-exporter也部署了
直接启动：
# docker-compose up -d # docker-compose ps NAME IMAGE COMMAND SERVICE CREATED STATUS PORTS consul-and-exporter-consul-1 consul:1.14 "docker-entrypoint.s…" consul 24 hours ago Up 24 hours 8300-8302/tcp, 8301-8302/udp, 8600/tcp, 8600/udp, 0.0.0.0:8500->8500/tcp, :::8500->8500/tcp consul-and-exporter-consul-exporter-1 prom/consul-exporter:v0.8.0 "/bin/consul_exporte…" consul-exporter 24 hours ago Up 24 hours 0.0.0.0:9107->9107/tcp, :::9107->9107/tcp可以通过ip:8500直接访问consul，这里示例并没有设置token，正常生产环境需要token来进行身份验证：
编辑Prometheus.yml
需要注意，使用consul自动发现时，需要在job中通过标签来匹配对应的target，例如：
vi prometheus.yml
# consul_service_discovery - job_name: 'nodes' consul_sd_configs: - server: "monitor.example.com:8500" tags: - "nodes" # 匹配在consul注册的服务中带有nodes标签的service refresh_interval: 2m scrape_interval: 15s - job_name: 'grafana' consul_sd_configs: - server: "monitor.example.com:8500" tags: - "grafana" # 匹配在consul注册的服务中带有grafana标签的service refresh_interval: 2m scrape_interval: 15s重新加载：
curl -XPOST monitor.example.com:9090/-/reload服务注册到consul
服务注册到consul有两种方式，一种是使用consul客户端命令进行操作，另一种是通过api操作。
api方式注册演示
准备json文件
vi grafana.json
{ "ID": "grafana", "Name": "grafana", "Tags": ["grafana", "v9"], # 包含的标签 "Address": "monitor.example.com", "Port": 3000, "Meta": { "grafana_version": "9" # 元数据，可自定义 }, "EnableTagOverride": false, "Check": { # 检查健康状态的方法 "http": "http://monitor.example.com:3000/metrics", "interval": "5s", "Timeout": "5s" }, "Weights": { "Passing": 1, "Warning": 1 } }健康检查方法也可以是执行脚本，例如：
"Check": { "DeregisterCriticalServiceAfter": "90m", "Args": ["/usr/local/bin/check_redis.py"], "Interval": "10s", "Timeout": "5s" },注册服务：
curl -XPUT --data @grafana.json http://monitor.example.com:8500/v1/agent/service/register查看状态：
通过consul自动发现的target会有很多__meta_consul开头的标签，我们可以通过relabel来重新利用这些标签，这个下篇笔记总结。
常用的 api 指令：
# 查看当前所有注册的service curl http://monitor.example.com:8500/v1/agent/services # 查看tomcat service的健康状态 curl http://monitor.example.com:8500/v1/agent/health/service/name/tomcat # 注册服务，需提前准备好json文件 curl -XPUT --data @grafana.json http://monitor.example.com:8500/v1/agent/service/register # 注销服务 curl -XPUT http://monitor.example.com:8500/v1/agent/service/deregister/grafanaconsul命令方式注册演示
准备nodes.json文件，同一类型的target可以写到一个json文件中，便于编辑注册
{ "services": [ { "id": "node.export1.com", "name": "node.export1.com", "address": "node.export1.com", "port": 9101, "tags": ["nodes"], "checks": [{ "http": "http://node.export1.com:9101/metrics", "interval": "5s" }] }, { "id": "node.export2.com", "name": "node.export2.com", "address": "node.export2.com", "port": 9101, "tags": ["nodes"], "checks": [{ "http": "http://node.export2.com:9101/metrics", "interval": "5s" }] }, { "id": "node.export3.com", "name": "node.export3.com", "address": "node.export3.com", "port": 9101, "tags": ["nodes"], "checks": [{ "http": "http://node.export3.com:9101/metrics", "interval": "5s" }] }, { "id": "monitor.example.com", "name": "monitor.example.com", "address": "monitor.example.com", "port": 9100, "tags": ["nodes"], "checks": [{ "http": "http://monitor.example.com:9100/metrics", "interval": "5s" }] } ] }将node.json文件放置到consul服务启动的"-data-dir"目录下，此示例为容器内/consul/data
/consul/config # pwd /consul/config /consul/config # ls nodes.json执行config重新加载
# consul reload Configuration reload triggered查看consul及Prometheus状态
至此，Prometheus基于consul的自动发现基本演示完毕。
写到最后
后续准备单独将kubernetes的监控体系起一篇博客，这里暂且先不做介绍，欢迎各位持续关注。
