Prometheus简介：
Prometheus 是一套开源的系统监控报警框架。它启发于 Google 的 borgmon 监控系统，由SoundCloud 的 google 前员工在 2012 年创建，作为社区开源项目进行开发，并于 2015 年正式发布。2016 年，Prometheus 正式加入 Cloud Native Computing Foundation，成为受欢迎度仅次于Kubernetes 的项目。
作为新一代的监控框架，Prometheus 具有以下特点：
- 由指标名称和和键/值对标签标识的时间序列数据组成的多维数据模型。
- 灵活强大的查询语言PromQL。
- 不依赖分布式存储；单个服务节点具有自治能力。
- 时间序列数据是服务端通过 HTTP 协议主动拉取(Pull)获得的。
- 也可以通过中间网关来推送(Push)时间序列数据。
- 可以通过静态配置文件(Prometheus.yml)或服务发现来获取监控目标。
Prometheus主要组件：
Prometheus系统有多个组件构成，并且其中部分组件是可选的。大部分Prometheus组件是由Go语言编写，所以使得这些组件很容易编译和部署。
- Prometheus Server：核心的服务器端，主要负责存储时间序列数据。
- Prometheus Client: 客户端，将需要被监控的服务生成对应的metrics，并暴露给Prometheus Server。
- Push Gateway:除了Pull方式，Prometheus还支持通过Push Gateway主动向服务端推送数据。该组件主要用于存在时间较短的任务，由于这类任务存在时间较短，可能当Prometheus来拉取(pull)之前，数据已经消失了，所以，这些任务可以直接向Prometheus Server主动端推送自己的metrics。这种方式主要用于服务层面的metrics，如果是机器层面的metrics，则需要用到exporter。
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Exporter：类似Agent，安装在客户端上，用来监控数据，并向服务器端提供监控数据样本，常见的有：node_exporter用来收集硬件信息、mysqld_ exporter用于收集MySQL信息等等，可以根据自身需要选择不同的Exporter。更多Exporter可以在https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters/中查看
- Alertmanager：用来处理报警，将告警信息发送给用户。
Prometheus 架构图：
结合上面的架构图可以知道，Prometheus获取监控数据的流程一般是：Prometheus Server 从监控目标(Prometheus target)中或者间接通过推送网关(Pushgateway)来获取监控指标，在本地存储所有抓取到的样本数据，并对此数据执行一系列规则，来汇总和记录现有数据的新时间序列或生成告警。最终通过 Grafana 或者其他工具来实现监控数据的可视化。
Prometheus三种高可用(HA)方案介绍：
Prometheus的本地存储给Prometheus带来了简单高效的使用体验，可以让Promthues在单节点的情况下满足大部分用户的监控需求。但是本地存储也同时限制了Prometheus的可扩展性，带来了数据持久化等一系列的问题。通过Prometheus的Remote Storage(远程存储)特性可以解决这一系列问题，包括Promthues的动态扩展，以及历史数据的存储。
而除了数据持久化问题以外，影响Promthues性能表现的另外一个重要因素就是数据采集任务量，以及单台Promthues能够处理的时间序列数。因此当监控规模大到Promthues单台无法有效处理的情况下，可以选择利用Promthues的联邦集群的特性，将Promthues的监控任务划分到不同的实例当中。
下面介绍三种Prometheus常用的高可用方案：
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由上面3种高可用方案可知：最完善的是第三种，即部署多套prometheus服务 + 远程存储+ 联邦集群的方案。但成本也最高，实际部署时需要根据自身情况灵活选择。
