容器监控实践—Prometheus存储机制

摘要：为了解决单节点存储的限制，没有自己实现集群存储，而是提供了远程读写的接口，让用户自己选择合适的时序数据库来实现的扩展性。的其实是一个，至于在的另一端是什么类型的时序数据库它根本不关心，如果你愿意，你也可以编写自己的。

Prometheus提供了本地存储，即tsdb时序数据库，本地存储给Prometheus带来了简单高效的使用体验，prometheus2.0以后压缩数据能力也得到了很大的提升。可以在单节点的情况下满足大部分用户的监控需求。

但本地存储也限制了Prometheus的可扩展性，带来了数据持久化等一系列的问题。为了解决单节点存储的限制，prometheus没有自己实现集群存储，而是提供了远程读写的接口，让用户自己选择合适的时序数据库来实现prometheus的扩展性。

Prometheus 1.x版本的TSDB（V2存储引擎）基于LevelDB，并且使用了和Facebook Gorilla一样的压缩算法，能够将16个字节的数据点压缩到平均1.37个字节。

Prometheus 2.x版本引入了全新的V3存储引擎，提供了更高的写入和查询性能

以下所有内容均基于prometheus2.7版本

Prometheus按2小时一个block进行存储，每个block由一个目录组成，该目录里包含：一个或者多个chunk文件（保存timeseries数据）、一个metadata文件、一个index文件（通过metric name和labels查找timeseries数据在chunk文件的位置）。

最新写入的数据保存在内存block中，达到2小时后写入磁盘。为了防止程序崩溃导致数据丢失，实现了WAL（write-ahead-log）机制，启动时会以写入日志(WAL)的方式来实现重播，从而恢复数据。

删除数据时，删除条目会记录在独立的tombstone文件中，而不是立即从chunk文件删除。

通过时间窗口的形式保存所有的样本数据，可以明显提高Prometheus的查询效率，当查询一段时间范围内的所有样本数据时，只需要简单的从落在该范围内的块中查询数据即可。

这些2小时的block会在后台压缩成更大的block，数据压缩合并成更高level的block文件后删除低level的block文件。这个和leveldb、rocksdb等LSM树的思路一致。

这些设计和Gorilla的设计高度相似，所以Prometheus几乎就是等于一个缓存TSDB。它本地存储的特点决定了它不能用于long-term数据存储，只能用于短期窗口的timeseries数据保存和查询，并且不具有高可用性（宕机会导致历史数据无法读取）。

内存中的block数据未写入磁盘时，block目录下面主要保存wal文件:

./data/01BKGV7JBM69T2G1BGBGM6KB12
./data/01BKGV7JBM69T2G1BGBGM6KB12/meta.json
./data/01BKGV7JBM69T2G1BGBGM6KB12/wal/000002
./data/01BKGV7JBM69T2G1BGBGM6KB12/wal/000001

持久化的block目录下wal文件被删除，timeseries数据保存在chunk文件里。index用于索引timeseries在wal文件里的位置。

./data/01BKGV7JC0RY8A6MACW02A2PJD
./data/01BKGV7JC0RY8A6MACW02A2PJD/meta.json
./data/01BKGV7JC0RY8A6MACW02A2PJD/index
./data/01BKGV7JC0RY8A6MACW02A2PJD/chunks
./data/01BKGV7JC0RY8A6MACW02A2PJD/chunks/000001
./data/01BKGV7JC0RY8A6MACW02A2PJD/tombstones

对于本地存储，prometheus提供了一些配置项，主要包括：

--storage.tsdb.path: 存储数据的目录，默认为data/，如果要挂外部存储，可以指定该目录

--storage.tsdb.retention.time: 数据过期清理时间，默认保存15天

--storage.tsdb.retention.size: 实验性质，声明数据块的最大值，不包括wal文件，如512MB

--storage.tsdb.retention: 已被废弃，改为使用storage.tsdb.retention.time

Prometheus将所有当前使用的块保留在内存中。此外，它将最新使用的块保留在内存中，最大内存可以通过storage.local.memory-chunks标志配置。

监测当前使用的内存量：

prometheus_local_storage_memory_chunks

process_resident_memory_bytes

监测当前使用的存储指标：

prometheus_local_storage_memory_series: 时间序列持有的内存当前块数量

prometheus_local_storage_memory_chunks: 在内存中持久块的当前数量

prometheus_local_storage_chunks_to_persist: 当前仍然需要持久化到磁盘的的内存块数量

prometheus_local_storage_persistence_urgency_score: 紧急程度分数

prometheus 2.0于2017-11-08发布，主要是存储引擎进行了优化。

性能的整体提高：

与 Prometheus 1.8 相比，CPU使用率降低了 20％ - 40％

与 Prometheus 1.8 相比，磁盘空间使用率降低了 33％ - 50％

没有太多查询，平均负载的磁盘 I/O<1％

在Kubernetes集群这样的动态环境中，prometheus的数据平面通常看起来是这种样式

垂直维度表示所有存储的序列

水平维度表示样本传播的时间

如：

requests_total{path="/status", method="GET", instance="10.0.0.1:80"}
requests_total{path="/status", method="POST", instance="10.0.0.3:80"}
requests_total{path="/", method="GET", instance="10.0.0.2:80"}

Prometheus定期为所有系列收集新数据点，这意味着它必须在时间轴的右端执行垂直写入。但是，在查询时，我们可能希望访问平面上任意区域的矩形(各种label条件)

因此为了能够在大量数据中有效地查找查询序列，我们需要一个索引。

在Prometheus 1.x存储层可以很好地处理垂直写入模式，但是随着规模增大，索引或出现一些问题，因此在2.0版本中重新设计了存储引擎和索引，主要改造是：

样本压缩

现有存储层的样本压缩功能在Prometheus的早期版本中发挥了重要作用。单个原始数据点占用16个字节的存储空间。但当普罗米修斯每秒收集数十万个数据点时，可以快速填满硬盘。

但，同一系列中的样本往往非常相似，我们可以利用这一类样品（同样label）进行有效的压缩。批量压缩一系列的许多样本的块，在内存中，将每个数据点压缩到平均1.37字节的存储。

这种压缩方案运行良好，也保留在新版本2存储层的设计中。具体压缩算法可以参考：Facebook的“Gorilla”论文中

时间分片

我们将新的存储层划分为块（block），每个块在一段时间内保存所有序列。每个块充当独立数据库。

这样每次查询，仅检查所请求的时间范围内的块子集，查询执行时间自然会减少。

这种布局也使删除旧数据变得非常容易(这在1.x的存储设计中是一个很耗时的操作)。但在2.x中，一旦块的时间范围完全落后于配置的保留边界，它就可以完全丢弃。

索引

一般prometheus的查询是把metric+label做关键字的，而且是很宽泛，完全用户自定义的字符，因此没办法使用常规的sql数据库，prometheus的存储层使用了全文检索中的倒排索引概念，将每个时间序列视为一个小文档。而metric和label对应的是文档中的单词。

例如，requests_total{path="/status", method="GET", instance="10.0.0.1:80"}是包含以下单词的文档：

__name__="requests_total"

path="/status"

method="GET"

instance="10.0.0.1:80"

基准测试

cpu、内存、查询效率都比1.x版本得到了大幅度的提升

具体测试结果参考：https://dzone.com/articles/pr...

如果您怀疑数据库中的损坏引起的问题，则可以通过使用storage.local.dirtyflag配置，来启动服务器来强制执行崩溃恢复。

如果没有帮助，或者如果您只想删除现有的数据库，可以通过删除存储目录的内容轻松地启动：

1.停止服务：stop prometheus.

2.删除数据目录：rm -r /*

3.启动服务：start prometheus

Prometheus默认是自己带有存储的，保存的时间为15天。但本地存储也意味着Prometheus无法持久化数据，无法存储大量历史数据，同时也无法灵活扩展。
为了保证Prometheus的简单性，Prometheus并没有从自身集群的维度来解决这些问题，而是定义了两种接口，remote_write/remote_read，将数据抛出去，你自己处理。

Prometheus的remote_storage 其实是一个adapter，至于在adapter的另一端是什么类型的时序数据库它根本不关心，如果你愿意，你也可以编写自己的adpater。

如：存储的方式为：Prometheus —-发送数据—- > remote_storage_adapter —- 存储数据 —-> influxdb。

prometheus通过下面两种方式来实现与其他的远端存储系统对接：

Prometheus 按照标准的格式将metrics写到远端存储

Prometheus 按照标准格式从远端的url来读取metrics

在远程读的流程当中，当用户发起查询请求后，Promthues将向remote_read中配置的URL发起查询请求(matchers,ranges)，Adaptor根据请求条件从第三方存储服务中获取响应的数据。同时将数据转换为Promthues的原始样本数据返回给Prometheus Server。

当获取到样本数据后，Promthues在本地使用PromQL对样本数据进行二次处理。

用户可以在Promtheus配置文件中指定Remote Write(远程写)的URL地址，一旦设置了该配置项，Prometheus将样本数据通过HTTP的形式发送给适配器(Adaptor)。而用户则可以在适配器中对接外部任意的服务。外部服务可以是真正的存储系统，公有云的存储服务，也可以是消息队列等任意形式。

配置非常简单，只需要将对应的地址配置下就行

remote_write:
  - url: "http://localhost:9201/write"

remote_read:
  - url: "http://localhost:9201/read"

现在社区已经实现了以下的远程存储方案

AppOptics: write

Chronix: write

Cortex: read and write

CrateDB: read and write

Elasticsearch: write

Gnocchi: write

Graphite: write

InfluxDB: read and write

OpenTSDB: write

PostgreSQL/TimescaleDB: read and write

SignalFx: write

可以使用读写完整的InfluxDB，我们使用了多prometheus server同时远程读+写，验证了速度还是可以的。并且InfluxDB生态完整，自带了很多管理工具。

在一般情况下，Prometheus中存储的每一个样本大概占用1-2字节大小。如果需要对Prometheus Server的本地磁盘空间做容量规划时，可以通过以下公式计算：

磁盘大小 = 保留时间 * 每秒获取样本数 * 样本大小

保留时间(retention_time_seconds)和样本大小(bytes_per_sample)不变的情况下，如果想减少本地磁盘的容量需求，只能通过减少每秒获取样本数(ingested_samples_per_second)的方式。

因此有两种手段，一是减少时间序列的数量，二是增加采集样本的时间间隔。

考虑到Prometheus会对时间序列进行压缩，因此减少时间序列的数量效果更明显。

远程读写解决了Promtheus的数据持久化问题。使其可以进行弹性扩展。另外还支持联邦集群模式，用于解决横向扩展、网络分区的问题（如地域A+B+C的监控数据，统一汇总到D），联邦集群的配置将在后面的Promthues高可用文章中详细说明。

附：kubecon2018上讲Prometheus 2.0的帅哥

还有一本专门讲Prometheus的书：Prometheus: Up & Running(600多页...)

国内没找到卖的，找到了一本英文pdf的，还在翻译理解中，有新的内容会继续同步在这个系列博客

。。。又找到一本：https://www.prometheusbook.com/

https://prometheus.io/docs/pr...

https://coreos.com/blog/prome...

https://dzone.com/articles/pr...

https://www.linuxidc.com/Linu...

http://ylzheng.com/2018/03/06...

https://www.cnblogs.com/vovli...

https://files-cdn.cnblogs.com...

https://www.bookstack.cn/read...

本文为容器监控实践系列文章，完整内容见：container-monitor-book