在上篇的Prometheus远程存储方案中,我们解决了数据持久化和大数据量存储/查询的需求。但是,在大规模的监控环境中,除了存储方面的问题外,Prometheus实例在处理大量的监控任务时,也可能会成为性能瓶颈。另外还有高可用的问题,应该如何来保证监控系统的可靠性。 本篇我们将就这些问题进行探讨研究。

# 一. Prometheus高可用

在官方的推荐方案中,对于高可用的处理是通过部署两套Prometheus,配置同样的目标实例来实现的。在这个方案里面,两套Prometheus会获取相同的监控指标,并且触发同样的告警规则,而对于警报的去重工作则由Alertmanager来负责。

但此方案也存在着明显缺点,比如当某个Prometheus出现故障或中断时,那么该节点将会出现数据丢失的情况,并与另一个节点存在数据差异。当在该节点上进行查询操作时,就会遇到这个问题。

对此,我们可以与远程存储方案结合起来,将Prometheus的读写放到远程存储端,通过高可用 +远程存储的方式来解决上面的问题。

此优化方案在解决了Promthues服务可用性的基础上,同时确保了数据的持久化,当某个Promthues 节点发生宕机的情况时,由于还有另一个节点在获取数据,这样可以保证在查询时不会遇到数据丢失的问题。

该方案适用于用户监控规模不大,但是希望能够将监控数据持久化,同时确保Promthues服务高可用性的场景。

# 二. 联邦模式

在大规模的监控环境中,当单个Prometheus无法处理大量的监控采集任务时,我们可以基于联邦的模式将采集任务划分到不同的Prometheus实例中,再由顶层的Prometheus进行数据的统一管理。

在此方案中,工作节点的Prometheus根据拆分原则,负责指定目标的数据采集及规则告警工作,而主节点则通过/federate接口从工作节点获取数据指标,并写入到远程存储中,同时对接Grafana实现监控展示。

# 1. 任务拆分

在任务的拆分上,我们可以从两个维度来考虑,一种是按功能进行拆分,一种则是水平的拆分。

# 功能拆分

功能拆分可按资源类型或区域等维度,将不同的任务划分到不同的Prometheus节点上,如下图所示

这种方式简单且易于理解,在此架构中每个Prometheus都有明确的目标实例且配置独立,当监控的实例指标出现错误时,用户可以清楚定位到相应的Prometheus节点。通过功能拆分的方式,可以有效分散Prometheus的负载压力,提升监控系统的整体容量规模。 不过在某些场景下,通常是大规模的部署环境中,功能拆分依然会出现瓶颈。例如:在一个存在着上万台主机的环境中,即使单独监控主机任务,对于单个Prometheus实例也将面临巨大的压力。而如果要靠人为来划分每个监控实例对应的目标主机节点,则会给运维人员增加很多工作量和复杂性。在这种场景下,我们可以考虑水平拆分的方式。

# 水平拆分

在水平拆分的场景下,每个Prometheus节点配置相同的目标实例信息,并通过HASH规则的方式,计算自身负责的目标实例,从而实现横向的扩展。

配置示例:

scrape_configs:
  - job_name: 'node'
    file_sd_configs:
    - files:
      - /etc/prometheus/node/*.yml
    relabel_configs:
    - source_labels: [__address__]
      modulus:       2
      target_label:  __tmp_hash
      action:        hashmod
    - source_labels: [__tmp_hash]
      regex:         ^0$
      action:        keep
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注释:本示例中我们负责抓取监控指标的工作节点为两台,所以在modulus处标记数量为2,并根据每个实例的[address]标签值 ,生成一个临时标签[__tmp_hash]及对应的值,该值内容包含0或1。然后根据正则匹配机制,保留符合正则表达则的实例。在两个工作节点中,regex处分别配置为^0$和^1$。如果后续工作节点的数量增加,则需要修改modulus值为新的节点数量 ,并在新的节点中配置对应的regex。

在每个Worker节点的配置中,可以插入一个worker:<value>的标签,这样方便在主节点处可以知道相关指标来源于哪个worker。

global:
  external_labels:
    worker: 0
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# 2. 主节点配置

在worker配置完成正常运行后,我们可以开始配置主节点的任务,用于抓取工作节点的时间序列。集群中的工作节点都是我们Targets的目标地址,本示例为两个worker节点,相关配置如下 :

- scrape_config:
  - job_name: node-workers
    honor_labels: true
    metrics_path: /federate
    params:
      match[]:
        - '{job="node"}'         
    static_configs:
      - targets:
        - worker-0:9090
        - worker-1:9090
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注释 :honor_labels需配置为true,这样可保证主节点不会覆盖工作节点的序列标签;metrics_path指定federate API路径;params指定match[]参数,匹配我们想要获取的特定时间序列,可以指定多个条件,Prometheus将返回所有条件的并集;targets指定工作节点的目标地址。

如下所示,在任务正常启动后,我们就可以在主节点的上查询到Worker节点收集的监控指标。

# 结语:

目前Prometheus在集群与扩展性方面的功能并不算强大,通过分级联邦的方式虽然可以解决扩展性的问题,但依然存着的一些不足之处 。例如:多层结构使得Prometheus之间的网络变得复杂,我们不止要关注工作节点和目标之间的连接,也要关注主节点与工作节点的连接;工作节点根据设定的间隔获取目标指标,而主节点对于工作节点数据的抓取也存在着时间间隔,这可能导致主节点出现数据延迟的情况;最后,当所有的指标汇总到主节点时,可能会对其造成较大的压力,在资源的调配上需做好分配,以免引起主节点的崩溃。

基于以上的短板,在采用分级联邦时,建议尽量遵循下列的规范:

  1. 将告警的规则配置在worker节点,而不是主节点。

  2. 在主节点抓取worker节点指标时,通过match参数筛选过滤指标。

  3. 整体分层架构最多不要超过三层。

  4. 将分级联邦模式做为最后的选择,只有在大规模的监控环境中才考虑使用。

上次更新: 2022/12/1 05:42:45