开源监控系统 Prometheus 最佳实践

发表于 3年以前 | 总阅读数：389 次

Prometheus 是目前最流行的开源监控系统之一, 这里以我在基于 Prometheus 构建天机阁 2.0Metrics 子系统的实践谈一谈 Prometheus 的一些最佳实践, 最佳实践的理念是 Prometheus 系统简单稳定高效运行的关键。(注: 天机阁 2.0 是新一代云原生可观测性系统)

埋点思路

最好将原始指标暴露给 Prometheus, 而不是在应用程序端进行计算. 如不需要在应用程序端计算错误率, 而应该埋点总量和错误量两个 counter, 查询时用 PromQL 处理原始数据, 相除得到错误率。

在线服务: RED 方法, Requests(请求量), Errors(错误量), Duration(耗时)；
离线服务: USE 方法, Utilisation(使用率, 如满载程度), Saturation(饱和度, 如排队任务数), Errors 错误量。

开源项目例子:

[Kubernetes]
[ETCD]
[Prometheus]
[Grafana]
[TIDB]
[InfluxDB]
[grpc-ecosystem/go-grpc-middleware]
[Prometheus Go SDK process_collector]

内部代码例子:

天机阁 Go SDK tps-sdk-go
Opentelemetry Oteam Go 生态 SDK opentelemetry-go-ecosystem
卡片服务 we-feed-card

指标名字

指标命名的整体结构是 name_unit_suffix , 符合正则[a-zA-Z*][a-zA-Z0-9_]\*

name:

name 要做到望文生义, 类似变量名, 应具有良好的可读性. 如 http_requests_total, process_resident_memory_bytes, queue_size, queue_limit. 可参考 k8s/etcd/prometheus/grafana/tidb 等开源项目；
指标名称是全局的, 携带命名空间可以有效避免命名冲突. 如 process_xxx 表示进程指标, rpc_xxx 表示 RPC 指标, followsys_xxx 表示关注系统业务指标；
指标名称不要带环境名/应用名, 这些元信息适合用 label 承载, Prometheus 在抓取指标时自动附加, 不需要在埋点代码中定义. 在接入天机阁时会自动给指标附加 app/server/env_name/container_name/namespace 这些元信息；
Prometheus 自定义指标如果要携带中文指标名, 我们约定放在名字为_name 的 label 中。

unit:

指标名可以带上单位, 如 request_bytes_total , request_latency_seconds；
[值总是使用基本单位] , 如秒/米/字节, 单位展示可读性的事情则交给 Grafana 等展示 UI 来处理。

suffix:

[counter 必须以_total 为后缀，OpenMetrics 规范定义] ；
信息类指标以_info 为后缀, 类型为 gauge，值为 1；
指标名称不要带 _sum _count _bucket 后缀，以免与 histogram/summary 类型生成的指标名混淆。

指标 label

label 对于多维监控非常有用，一个指标的基数是指标中所有 label 枚举值组合的笛卡尔乘积. 一个进程中一个指标一千的基数是合理的上限。一个进程的总基数是所有指标的基数之和, 一个进程一万总基数是合理的上限，因此:

label 中不适合放用户 ID/设备 ID/URL 参数等高基数的值. 单个 label 值不超过 128 个字符；
避免一个指标过多的 label 组合, 不必要的组合 label 可以拆解为多个指标, 以便降低指标基数, 提高该指标的查询性能. 参考: [https://www.robustperception.io/cardinality-is-ke] ；
Metrics 更关注系统级别的高效指标而不是单个请求级别, 不要在 Metrics 中放过多的细节 label, 单独 Metrics 无法解决所有的可观测性问题, 详细的信息应记录 Logs 和 Traces 中, 或者在 Exemplar 带上 traceID, [充分利用三大信号 Metrics/Logs/Traces 关联一起来观测系统]

PromQL

对于 counter, 要先 rate 后 sum, 因为[rate/irate/increase 函数才有 counter 跳变检测] ；
聚合语句模式中 <aggr-op>([parameter,] <vector expression>) [without|by (<label list>)] without 是移除特定标签, by 则是保留某些标签. without 能在聚合移除高基数标签的同时保留更多的上下文信息；
[向量匹配] on 语句 join info 类型的指标可以达到在查询结果中附加元信息的效果. 例如下面的 promQL 在查询服务内存占用的同时附加实例的 Go 版本。

process_resident_memory_bytes{app="xx", server="xxx",namespace="Production"}
* on(instance) group_left(version)
go_info{app="xx", server="xxx",namespace="Production"}

relabel_configs

[relabel_configs] 是很通用很有用的 metrics label processor:

relabel_configs 发生在抓取之前, 可以对目标的每条时间序列附加元数据；
metrics_relabel_configs 发生在抓取之后, 可以对 label 进行重命名/drop 等操作；
alert_relabel_configs 发生在执行规则后发送 alert 至 alertmanager 之前, 如 drop 掉 replica 这个 label 用于 alertmanager 去重；
write_relabel_configs 发生在 remote write 时, 用于 drop 掉 replica label 、drop 某些指标。

查询性能

Prometheus 查询性能与查询语句计算所命中的时间序列数量、样本数以及返回的数据大小强相关. 正常小查询响应是毫秒级的. 界面展示的大查询(涉及时间序列超过 10k 以上的), 如租户内的所有请求量/server 级别的 CPU 使用列表这些大查询需要用 recording_rule 定时计算好, 将查询所需的时间序列数降低；
展示单个信息或表格使用 instantQuery 即时查询, 只返回最新时刻计算的数据即可. 展示时间图形才需要使用 rangeQuery 范围查询, 返回时间区间内计算的所有数据。

图表

自定义 Dashboard 需要避免一个面板图形中太多的线条, 5 条以内比较合理, 以免图表看不清及卡顿. 对于容器实例级别的指标可以用 topk 函数限制曲线数量；
对于模板变量下拉, 其语句每次打开 Dashboard之前都会查询 series 接口, 若因为返回结果太大而加载 Dashboard 太慢, 则需要使用 recording_rule 优化；
[Grafana 官网面板中心] 有大量面板可以导入及参考。

recording_rule

对于页面上展示的热查询, 如果涉及时间序列太多, 则会变得缓慢. 一般涉及时间序列大于 10K 的 InstantQuery 和时间序列大于 1K 的 RangeQuery, 是比较昂贵的。

Prometheus 提供了[recording_rule] 功能, 其会定时如 1 分钟对 promQL 表达式定时执行 instantQuery, 执行结果形成新的时间序列, 数据来自内存 TSDB, 完全内存操作, 性能很高。

例子 1 [Istio 可观测性最佳实践]
例子 2 [prometheus-kubernetes]
命名维度:指标名:聚合方式 , 如 server:rpc_request_started_total:rate5m. 参见： [https://prometheus.io/docs/practices/rules/#naming-and-aggregation]

alert rule

1 . [Awesome Prometheus alerts] 包含各种 exporter 导出的指标的告警规则例子；

2 . rule 也遵循 label based 机制, 触发告警时, label 集合是 rule 中自定义的静态 label 加上语句查询结果的 label 组合. 在 alertmanager 中根据 label 进行去重、分组、通知路由、静默、抑制；

3 . 一些告警语句与流量周期相关, 可以在 alertmanager 的配置 route 级别的周期性屏蔽, 也可以在 rule 表达式中使用 on hour/day/month 函数周期屏蔽, 如以下 rule 会在每天 23 点~9 点总是不触发。

expr: |
 xxx < 100
  # 增加条件每天23点~9点总是不触发, 转换为UTC则 hour 15点~1点
  and on() (hour() <= 15 and hour()>= 1)

4 . annotation 中支持 go template 语法, 内置[query 函数] 可以执行额外的查询语句, 这是丰富告警信息的利器, 比如下方配置的语句可以在异常率告警中带上错误码、数量和错误码描述.

annotations:
 description: |
  {{- with printf "sum(increase(rpc_server_handled_total{tenant_id='%s', app='%s', server='%s',namespace='%s', callee_service='%s', callee_method='%s',code_type='exception'}[1m])) by (code_type, code, code_desc)> 0" $labels.teannt_id $labels.app $labels.server $labels.namespace $labels.callee_service $labels.callee_method | query -}}
          {{- range $i,$v := . -}}
          错误码:{{ $v.Labels.code }},数量:{{ printf "%.0f" $v.Value -}},描述:{{ $v.Labels.code_desc }}
          {{- end -}}
          {{- end -}}

5 . 可以使用[promtool 对 alert rule 进行单元测试] , 用于验证告警规则有效性及 template 渲染。

存储

[Prometheus tsdb] 的压缩算法基于[Facebook Gorilla 论文] , 可以将每个样本点 time+value 16 字节压缩至平均 1.3~2 字节, time 采用 delta-of-delta 方式压缩率比较稳定, value 采用 XOR 方式压缩率跟真实数据相关, 可通过自身指标计算得到实际的样本点大小值。

(rate(prometheus_tsdb_compaction_chunk_size_bytes_sum[2h]) / rate(prometheus_tsdb_compaction_chunk_samples_sum[2h]))

Thanos

集群中的 Prometheus 需要设置不同的 external-label, 其分片机制依赖 [external-label relabel 进行垂直分片] . 历史数据基于[时间分片] ；
性能优化: Thanos Query 执行 promQL 时通过 gRPC 双向流方法[流式获取样本数据] , 如果涉及 Store 节点还需 Range 请求对象存储, 而 Prometheus 直接通过内存或磁盘。由于多次网络调用，Thanos Query 性能会比直接查询 Prometheus 要慢一些, 优化手段主要有：

a . Query-Frontend 组件对 RangeQuery 按时间分解并行查询和查询缓存；

b . Store 节点基于 external-label relabel 分片和基于时间范围的分片；

c . Store 节点开启 index cache, bucket cache；

d . Compact 节点压缩合并 block 和降采样。

参考:

[https://prometheus.io/docs/practices/naming/]
[https://github.com/OpenObservability/OpenMetrics/blob/main/specification/OpenMetrics.md]
[《Prometheus: Up & Running》Brian Brazil]
[https://www.robustperception.io/blog]
[https://prometheus.io/blog/]
[https://github.com/cncf/tag-observability/blob/main/whitepaper.md]
[https://github.com/timescale/tsbs]