【30天精通Prometheus：一站式监控实战指南】第23天：如何搭建高可用的Prometheus集群，以应对大规模监控场景和单点故障问题，确保监控服务的稳定性

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欢迎加入【30天精通Prometheus】专栏！📚 在这里，我们将探索Prometheus的强大功能，并将其应用于实际监控中。这个专栏都将为你提供宝贵的实战经验。🚀

Prometheus是云原生和DevOps的核心监控工具，我们将从基础概念开始，逐步涵盖配置、查询、告警和可视化。💪

在接下来的30天里，我们将解锁Prometheus的实战技巧，通过案例和分享，助你深入理解其工作原理。📆

目标：30天后，你将熟练掌握Prometheus，为未来的项目挑战做好准备！💯

这是一段精彩旅程，期待你的加入！🎉

一、引言

1.1 Prometheus集群的重要性

Prometheus集群的基本概念和原理
Prometheus集群是将多个独立的Prometheus实例连接起来，形成一个整体监控系统的架构。每个Prometheus实例负责从特定的监控目标中拉取时间序列数据，并将其存储在本地。通过联邦集群的配置，这些实例可以相互共享数据，使得整个集群能够集中管理和查询所有监控数据。这种架构不仅提高了监控系统的可扩展性，还增强了数据的可用性和冗余性。

Prometheus集群在监控和数据分析方面的优势

可扩展性：随着监控规模的扩大，单个Prometheus实例可能无法处理大量的监控数据。通过搭建集群，可以水平扩展Prometheus的监控能力，应对大规模系统的监控需求。
高可用性：集群中的多个Prometheus实例可以相互备份，当一个实例发生故障时，其他实例可以继续提供服务，确保监控系统的连续性和稳定性。
数据共享：联邦集群的配置使得不同Prometheus实例之间的数据可以相互共享，便于全局监控和数据分析。
灵活性：可以根据不同的监控需求，将监控任务分配到不同的Prometheus实例中，实现功能分区，提高监控效率。

将Prometheus搭建成集群的好处

提高监控效率：通过集群化部署，Prometheus能够同时处理更多的监控目标，缩短数据采集和查询的响应时间，提高监控效率。
降低管理成本：集群化部署简化了Prometheus实例的管理和维护工作，通过统一的配置和管理界面，可以方便地管理多个实例。
增强数据安全性：通过数据冗余和备份机制，集群化部署提高了监控数据的安全性，降低了数据丢失的风险。
提升用户体验：集群化部署使得Prometheus能够提供更加稳定和高效的监控服务，提升了用户的使用体验。

二、Prometheus集群架构概述

2.1 集群的组成要素

Prometheus Server

角色：集群中的核心组件，负责从监控目标中拉取时间序列数据，并进行存储和查询。
功能：收集数据、处理规则、存储数据、提供查询接口。
部署：集群中可部署多个Prometheus Server实例，每个实例可以独立配置以监控不同的目标或数据源。

Alertmanager

角色：告警处理中心。
功能：接收来自Prometheus Server的告警信息，进行去重、分组、路由，并通过多种渠道（如邮件、Slack、PagerDuty等）发送通知。
部署：通常集群中至少部署一个Alertmanager实例，并配置为高可用模式以确保告警处理的可靠性。

Exporters

角色：数据采集代理。
功能：将各种系统或服务的内部状态指标暴露为Prometheus可以理解的格式，供Prometheus Server拉取。
类型：包括官方提供的和社区开发的多种Exporter，如Node Exporter（监控主机指标）、MySQL Exporter（监控MySQL数据库指标）等。

Pushgateway（可选）

角色：数据推送代理。
功能：在无法直接使用Prometheus客户端拉取数据的场景下，作为中间层接收数据推送，并由Prometheus Server定期从中拉取数据。
使用场景：主要用于短生命周期作业（short-lived jobs）或网络隔离环境下的数据收集。

远程存储系统（可选）

角色：长期数据存储解决方案。
功能：当Prometheus Server的本地存储不足以满足需求时，可以通过远程写入接口将数据存储在远程存储系统中，如InfluxDB、OpenTSDB等。
优势：解决本地存储的容量限制问题，提供数据备份和灾难恢复能力。

Grafana（可视化工具，非集群核心组件）

角色：数据可视化平台。
功能：对接Prometheus集群，提供丰富的数据可视化图表和仪表盘，帮助用户直观理解监控数据。

2.2 集群的工作机制

1.数据收集
Prometheus Server实例根据配置定期从监控目标（如Exporters、服务发现机制发现的目标等）拉取时间序列数据。对于使用Pushgateway的场景，Prometheus Server会定期从Pushgateway拉取推送过来的数据。
2.数据处理与存储
Prometheus Server对收集到的数据进行处理（如格式转换、标签添加等），并根据配置的时间间隔将数据存储在本地磁盘上。如果配置了远程存储系统，Prometheus Server还会将部分或全部数据推送到远程存储系统中进行长期保存。
3.告警处理
当监控数据触发配置的告警规则时，Prometheus Server会生成告警信息并发送给Alertmanager。Alertmanager对接收到的告警信息进行去重、分组、路由处理，并通过配置的渠道发送通知给相关人员。
4.数据查询与可视化
用户可以通过Prometheus Server提供的HTTP API或Grafana等可视化工具查询监控数据。Grafana等可视化工具能够对接Prometheus集群，提供丰富的数据可视化图表和仪表盘，帮助用户直观理解监控数据。

在联邦集群架构中，还涉及多个Prometheus Server实例之间的数据共享和聚合查询机制。每个Prometheus Server实例独立运行并收集其负责区域的数据，通过联邦机制将数据汇总到中心Prometheus Server实例或查询节点进行统一查询和分析。

2.3 集群与单点部署的对比

	集群部署	单点部署
可扩展性	高（通过增加Prometheus Server实例来水平扩展监控能力，适应大规模监控需求。）	低（监控能力受限于单个Prometheus Server实例的性能和存储容量。）
高可用性	高（多个Prometheus Server实例相互备份，提高系统的容错能力和可用性。）	低（单点故障可能导致整个监控系统不可用。）
管理复杂性	中等（需要管理多个Prometheus Server实例和可能的远程存储系统，配置和维护相对复杂。）	低（管理单个Prometheus Server实例，配置和维护相对简单。）
成本	较高（需要更多的硬件资源和可能的远程存储系统成本。）	较低（硬件资源成本较低，无需额外的远程存储系统成本（除非本地存储不足）。）
适用场景	大规模、分布式系统监控（适用于需要监控大量节点或服务的大规模分布式系统。）	小规模、集中式系统监控（适用于监控节点数量较少、监控需求相对简单的集中式系统。）

三、搭建高可用Prometheus集群的步骤

3.1 环境准备与规划

3.1.1 硬件资源需求

服务器：至少需要3台服务器来部署Prometheus实例，以实现高可用性。对于大规模监控需求，服务器数量可能需要更多，以便更好地分担负载和实现水平扩展。
处理器：根据监控目标的数量和复杂性选择合适的处理器，一般建议使用多核处理器以提高并发处理能力。
内存：内存大小直接影响Prometheus处理监控数据的能力。对于大型监控集群，建议配备至少16GB或更多的RAM。
存储：Prometheus的本地存储依赖于服务器的磁盘空间。考虑到长期存储和数据增长，需要规划足够的磁盘空间。对于大规模监控场景，建议使用SSD以提高读写性能。
网络带宽：监控数据的采集和传输需要一定的网络带宽。确保服务器之间以及服务器与监控目标之间的网络连接稳定且带宽充足。

3.1.2 软件环境要求

操作系统：选择稳定且支持的操作系统，如Linux。确保操作系统版本与Prometheus及其组件兼容。
Prometheus版本：选择适合您需求的Prometheus版本，并确保所有实例都运行相同版本的Prometheus，以避免兼容性问题。
依赖项：安装Prometheus所需的依赖项，如数据库（用于存储配置和元数据）和时间同步服务（确保所有实例的时间戳一致）。

3.1.3 网络规划

服务器间网络连接：确保所有部署Prometheus实例的服务器之间能够实现高速、稳定的网络连接。使用专用的内部网络或VLAN来隔离监控流量，减少外部干扰和潜在的安全风险。
带宽和延迟考虑：根据监控数据的规模和频率，合理规划网络带宽。优化网络路径，减少数据传输的延迟，以确保实时监控的准确性。
防火墙和安全策略：在网络边界部署防火墙，并配置相应的安全策略，以阻止未经授权的访问和潜在的恶意攻击。允许Prometheus实例之间的必要端口通信，如用于数据同步和API访问的端口。

3.2 集群部署实践

在这里插入图片描述

3.2.1 Prometheus联邦集群搭建

3.2.1.1 服务器的安装与配置

参考前面章节: 【30天精通Prometheus：一站式监控实战指南】第2天：Prometheus从入门到实战：安装、配置详解与生产环境搭建指南

Prometheus联邦集群配置步骤简述

节点角色分配
- 配置3个关键节点，分别是Prometheus实例、Federate1和Federate2。
- Federate1和Federate2专门负责从不同地理区域或功能模块收集Exporter数据。
- Prometheus Server则负责汇聚来自Federate节点的数据。
Prometheus Server数据汇聚配置
- 在Prometheus Server的配置文件中，定义了一个名为“federate”的抓取任务（job）。
- 该任务设置每15秒抓取一次数据，并启用了标签（honor_labels）选项。
- 抓取路径设置为“/federate”，并通过参数指定了要匹配的数据标签，包括所有名为“prometheus”的job以及所有名称以“job:”为前缀的度量指标。
- 在静态配置中，指定了两个Federate节点的目标地址，分别是“10.129.130.1:9090”和“10.129.131.1:9090”。

prometheus server用于汇聚frederate数据的配置如下所示：

scrape_configs:
  - job_name: 'federate'
    scrape_interval: 15s

    honor_labels: true
    metrics_path: '/federate'

    params:
      'match[]':
        - '{job="prometheus"}'
        - '{__name__=~"job:.*"}'

    static_configs:
      - targets:
        - '10.129.130.1:9090'
        - '10.129.131.1:9090'

3.2.1.2 Prometheus高可用架构说明

Prometheus Server的核心作用
Prometheus Server作为整个监控系统的核心，负责全面收集并存储时间序列数据。它采用主动拉取（pull）的方式从各个exporter处获取监控指标数据，并将这些数据存储在本地的时间序列数据库（TSDB）中。Prometheus Server还提供了强大的查询语言PromQL，支持用户对监控数据进行灵活查询和分析。

Prometheus federate节点的功能和职责
在Prometheus联邦集群架构中，“Prometheus federate1”和“Prometheus federate2”是两个关键的聚合转发节点。它们各自负责以下功能和职责：

数据聚合：这两个节点分别聚合来自不同地理区域或功能模块的exporter数据。每个地区的exporter实例作为数据采集点，定期向对应的federate节点上报监控数据。通过这种方式，federate节点能够收集到跨地域或跨服务的全面监控数据。
数据转发：在聚合数据后，federate节点会将数据转发给上层的Prometheus Server或其他处理系统。这种转发机制实现了监控数据的集中管理和高效利用。
负载均衡：在大型监控系统中，单个Prometheus Server可能无法处理所有监控数据的查询请求。通过设置多个federate节点，可以实现查询请求的负载均衡，提高系统的响应速度和稳定性。

协同工作与数据整合能力提升
“Prometheus federate1”和“Prometheus federate2”两个节点协同工作，共同实现了系统数据整合能力的提升：

全局视角：通过聚合来自不同区域和服务的监控数据，系统能够提供一个全局的视角来审视整个系统的运行状态。这有助于及时发现和解决跨地域或跨服务的潜在问题。
本地视角：同时，每个federate节点也保留了其负责区域的详细监控数据，为本地问题的快速定位和解决提供了支持。
灵活扩展：随着监控规模的扩大，可以轻松地增加更多的federate节点来扩展系统的数据处理能力。这种灵活的扩展性使得Prometheus联邦集群架构能够适应各种规模的监控系统需求。

3.2.2 Alertmanager集群搭建

在这里插入图片描述

3.2.2.1 alertmanager1的service配置

--cluster.listen-address=0.0.0.0:9083

[Unit]
Description=alertmanager
Documentation=https://prometheus.io/docs/alerting/alertmanager/
After=network.target

[Service]
User=root
Group=root
Type=simple
ExecStart=/usr/local/alertmanager/alertmanager \
 --config.file=/usr/local/alertmanager/alertmanager.yml \
 --web.listen-address="0.0.0.0:9093" \
 --data.retention=72h \
 --storage.path=/usr/local/alertmanager/var/lib/alertmanager \
 --cluster.listen-address=0.0.0.0:9083 \
 --log.level=debug
ExecReload=/bin/kill -HUP
Restart=on-failure

[Install]
WantedBy=multi-user.target

3.2.2.2 alertmanager2的service配置

--cluster.peer=“10.129.140.1:9083”

[Unit]
Description=alertmanager
Documentation=https://prometheus.io/docs/alerting/alertmanager/
After=network.target

[Service]
User=root
Group=root
Type=simple
ExecStart=/home/monitor/alertmanager/alertmanager \
 --config.file=/home/monitor/alertmanager/alertmanager.yml \
 --web.listen-address="0.0.0.0:9095" \
 --data.retention=72h \
 --storage.path=/home/monitor/alertmanager/var/lib/alertmanager \
 --cluster.listen-address=0.0.0.0:9096 \
 --cluster.peer="10.129.140.1:9083" \
 --log.level=debug
ExecReload=/bin/kill -HUP
Restart=on-failure

[Install]
WantedBy=multi-user.target

四、集群故障排查与恢复

4.1.1 常见故障类型与排查方法

Prometheus联邦集群中可能遇到的常见故障类型主要包括节点故障、网络故障以及配置错误等。针对这些故障，我们需要采取不同的排查方法。

节点故障：当某个节点出现故障时，我们可以通过检查节点的日志、监控指标以及系统资源使用情况来定位问题。常见的节点故障包括CPU或内存资源不足、磁盘空间不足、进程崩溃等。对于这类故障，我们可以尝试重启节点、增加资源或修复磁盘空间来解决问题。
网络故障：网络故障可能导致节点之间的通信中断，从而影响整个集群的稳定性。我们可以使用网络诊断工具（如ping、traceroute等）来检查网络连接是否正常，并尝试修复网络连接或调整网络配置来解决问题。
配置错误：配置错误可能导致集群行为异常或无法正常工作。我们需要仔细检查Prometheus的配置文件，包括抓取任务（job）的配置、报警规则的配置以及集群联邦的配置等，确保所有配置都是正确的。也可以直接使用promtool命令去检查prometheus.yml的配置文件

promtool check config prometheus.yml

4.1.2 快速恢复集群服务的策略

为了快速恢复集群服务，我们需要制定一套有效的恢复策略。这包括备份和恢复策略、故障转移策略以及紧急响应计划。

备份和恢复策略：定期备份Prometheus的数据和配置文件是非常重要的。在出现故障时，我们可以使用备份数据来恢复集群的状态，减少数据丢失的风险。同时，我们还需要确保备份数据的完整性和可用性。
故障转移策略：在集群中设置故障转移节点是一个有效的策略。当某个节点出现故障时，故障转移节点可以接管其工作，确保服务的连续性。这需要我们在集群规划时考虑节点的冗余和故障转移机制。
紧急响应计划：制定一套紧急响应计划是非常必要的。这包括定义故障级别、指定响应团队、明确响应流程以及提供必要的支持和资源。通过紧急响应计划，我们可以在故障发生时迅速组织团队进行排查和恢复工作，减少故障对业务的影响。