之前的文章主要是介绍prometheus和一些常规的监测，意在告诉我们有这个功能。
这篇文章主要是借鉴了roc同学的文章，思路很清晰：
我要评论git clone https://github.com/coreos/kube-prometheus.git
cd kube-prometheus
# Create the namespace and CRDs, and then wait for them to be availble before creating the remaining resources
kubectl create -f manifests/setup
until kubectl get servicemonitors --all-namespaces ; do date; sleep 1; echo ""; done
kubectl create -f manifests/
#你可以通过将 grafana 的 service 类型改为 NodePort 或 LoadBalancer，也可以用 Ingress 来暴露 grafana 的界面,
#如果你本机能通过 kubectl 访问集群，那可以直接通过 kubectl port-forward 端口转发来暴露访问:
kubectl port-forward service/grafana 3000:3000 -n monitoring
#kube-prometheus 为我们预配置了指标采集规则和 grafana 的 dashboard 展示配置，
#所以进入 grafana 界面后，点击左上角即可选择预配置好的监控面板
Prometheus 本身只支持单机部署，没有自带支持集群部署，也就不支持高可用以及水平扩容，在大规模场景下，最让人关心的问题是它的存储空间也受限于单机磁盘容量，磁盘容量决定了单个 Prometheus 所能存储的数据量，数据量大小又取决于被采集服务的指标数量、服务数量、采集速率以及数据过期时间。在数据量大的情况下，我们可能就需要做很多取舍，比如丢弃不重要的指标、降低采集速率、设置较短的数据过期时间(默认只保留15天的数据，看不到比较久远的监控数据)。
Prometheus 主张根据功能或服务维度进行拆分，即如果要采集的服务比较多，一个 Prometheus 实例就配置成仅采集和存储某一个或某一部分服务的指标，这样根据要采集的服务将 Prometheus 拆分成多个实例分别去采集，也能一定程度上达到水平扩容的目的。
通常这样的扩容方式已经能满足大部分场景的需求了，毕竟单机 Prometheus 就能采集和处理很多数据了，很少有 Prometheus 撑不住单个服务的场景。不过在超大规模集群下，有些单个服务的体量也很大，就需要进一步拆分了，我们下面来继续讲下如何再拆分。
想象一下，如果集群节点数量达到上千甚至几千的规模，对于一些节点级服务暴露的指标，比如 kubelet 内置的 cadvisor 暴露的容器相关的指标，又或者部署的 DeamonSet node-exporter 暴露的节点相关的指标，在集群规模大的情况下，它们这种单个服务背后的指标数据体量就非常大；还有一些用户量超大的业务，单个服务的 pod 副本数就可能过千，这种服务背后的指标数据也非常大，当然这是最罕见的场景，对于绝大多数的人来说这种场景都只敢 YY 一下，实际很少有单个服务就达到这么大规模的业务。
针对上面这些大规模场景，一个 Prometheus 实例可能连这单个服务的采集任务都扛不住。Prometheus 需要向这个服务所有后端实例发请求采集数据，由于后端实例数量规模太大，采集并发量就会很高，一方面对节点的带宽、CPU、磁盘 IO 都有一定的压力，另一方面 Prometheus 使用的磁盘空间有限，采集的数据量过大很容易就将磁盘塞满了，通常要做一些取舍才能将数据量控制在一定范围，但这种取舍也会降低数据完整和精确程度，不推荐这样做。
那么如何优化呢？我们可以给这种大规模类型的服务做一下分片(Sharding)，将其拆分成多个 group，让一个 Prometheus 实例仅采集这个服务背后的某一个 group 的数据，这样就可以将这个大体量服务的监控数据拆分到多个 Prometheus 实例上。
如何将一个服务拆成多个 group 呢？下面介绍两种方案，以对 kubelet cadvisor 数据做分片为例。
- job_name: 'cadvisor-1'
consul_sd_configs:
- server: 10.0.0.3:8500
services:
- cadvisor-1 # This is the 2nd slave
在未来（将来的事情的roc都帮我们展望了，推荐他的文章，用词都很准确），你甚至可以直接利用 Kubernetes 的 EndpointSlice 特性来做服务发现和分片处理，在超大规模服务场景下就可以不需要其它的服务发现和分片机制。不过暂时此特性还不够成熟，没有默认启用，不推荐用(当前 Kubernentes 最新版本为 1.18)。
- job_name: 'cadvisor-1'
metrics_path: /metrics/cadvisor
scheme: https
# 请求 kubelet metrics 接口也需要认证和授权，通常会用 webhook 方式让 apiserver 代理进行 RBAC 校验，所以还是用 ServiceAccount 的 token
bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
kubernetes_sd_configs:
- role: node
# 通常不校验 kubelet 的 server 证书，避免报 x509: certificate signed by unknown authority
tls_config:
insecure_skip_verify: true
relabel_configs:
- source_labels: [__address__]
modulus: 4 # 将节点分片成 4 个 group
target_label: __tmp_hash
action: hashmod
- source_labels: [__tmp_hash]
regex: ^1$ # 只抓第 2 个 group 中节点的数据(序号 0 为第 1 个 group)
action: keep
前面我们通过不通层面对 Prometheus 进行了拆分部署，一方面使得 Prometheus 能够实现水平扩容，另一方面也加剧了监控数据落盘的分散程度，使用 Grafana 查询监控数据时我们也需要添加许多数据源，而且不同数据源之间的数据还不能聚合查询，监控页面也看不到全局的视图，造成查询混乱的局面。
要解决这个问题，我们可以从下面的两方面入手，任选其中一种方案。
我们可以让 Prometheus 不负责存储，仅采集数据并通过 remote write 方式写入远程存储的 adapter，远程存储使用 OpenTSDB 或 InfluxDB 这些支持集群部署的时序数据库，Prometheus 配置:
remote_write:
- url: http://10.0.0.2:8888/write
然后 Grafana 添加我们使用的时序数据库作为数据源来查询监控数据来展示，架构图:
这种方式相当于更换了存储引擎，由其它支持存储水平扩容的时序数据库来存储庞大的数据量，这样我们就可以将数据集中到一起。OpenTSDB 支持 HBase, BigTable 作为存储后端，InfluxDB 企业版支持集群部署和水平扩容(开源版不支持)。不过这样的话，我们就无法使用友好且强大的 PromQL 来查询监控数据了，必须使用我们存储数据的时序数据库所支持的语法来查询。
除了上面更换存储引擎的方式，还可以将 Prometheus 进行联邦部署。
简单来说，就是将多个 Prometheus 实例采集的数据再用另一个 Prometheus 采集汇总到一起，这样也意味着需要消耗更多的资源。
通常我们只把需要聚合的数据或者需要在一个地方展示的数据用这种方式采集汇总到一起。比如， Kubernetes 节点数过多，cadvisor 的数据分散在多个 Prometheus 实例上，我们就可以用这种方式将 cadvisor 暴露的容器指标汇总起来，以便于在一个地方就能查询到集群中任意一个容器的监控数据或者某个服务背后所有容器的监控数据的聚合汇总以及配置告警；
又或者多个服务有关联。比如，通常应用只暴露了它应用相关的指标，但它的资源使用情况(比如 cpu 和 内存) 由 cadvisor 来感知和暴露，这两部分指标由不同的 Prometheus 实例所采集，这时我们也可以用这种方式将数据汇总，在一个地方展示和配置告警。
虽然上面我们通过一些列操作将 Prometheus 进行了分布式改造，但并没有解决 Prometheus 本身的高可用问题，即如果其中一个实例挂了，数据的查询和完整性都将受到影响。
我们可以将所有 Prometheus 实例都使用两个相同副本，分别挂载数据盘，它们都采集相同的服务，所以它们的数据是一致的，查询它们之中任意一个都可以，所以可以在它们前面再挂一层负载均衡，所有查询都经过这个负载均衡分流到其中一台 Prometheus，如果其中一台挂掉就从负载列表里踢掉不再转发。
这里的负载均衡可以根据实际环境选择合适的方案:
- 可以用 Nginx 或 HAProxy
- 在 Kubernetes 环境，通常使用 Kubernentes 的 Service，由 kube-proxy 生成的 iptables/ipvs 规则转发
- 如果使用 Istio，还可以用 VirtualService，由 envoy sidecar 去转发
这样就实现了 Prometheus 的高可用，简单起见，上面的图仅展示单个 Prometheus 的高可用，当你可以将其拓展，代入应用到上面其它的优化手段中，实现整体的高可用。
之前在 大规模场景下 Prometheus 的优化手段 中，我们想尽 “千方百计” 才好不容易把 Prometheus 优化到适配大规模场景，部署和后期维护麻烦且复杂不说，还有很多不完美的地方，并且还无法满足一些更高级的诉求，比如查看时间久远的监控数据，对于一些时间久远不常用的 “冷数据”，最理想的方式就是存到廉价的对象存储中，等需要查询的时候能够自动加载出来。
Thanos (没错，就是灭霸) 可以帮我们简化分布式 Prometheus 的部署与管理，并提供了一些的高级特性：全局视图，长期存储，高可用。下面我们来详细讲解一下。
这张图中包含了 Thanos 的几个核心组件，但并不包括所有组件，为了便于理解，我们先不细讲，简单介绍下图中这几个组件的作用：
中间件思想：
监控数据的查询肯定不能直接查 Prometheus 了，因为会存在许多个 Prometheus 实例，每个 Prometheus 实例只能感知它自己所采集的数据。我们可以比较容易联想到数据库中间件，每个数据库都只存了一部分数据，中间件能感知到所有数据库，数据查询都经过数据库中间件来查，这个中间件收到查询请求再去查下游各个数据库中的数据，最后将这些数据聚合汇总返回给查询的客户端，这样就实现了将分布式存储的数据集中查询。
实际上，Thanos 也是使用了类似的设计思想，Thanos Query 就是这个 “中间件” 的关键入口。它实现了 Prometheus 的 HTTP API，能够 “看懂” PromQL。这样，查询 Prometheus 监控数据的 client 就不直接查询 Prometheus 本身了，而是去查询 Thanos Query，Thanos Query 再去下游多个存储了数据的地方查数据，最后将这些数据聚合去重后返回给 client，也就实现了分布式 Prometheus 的数据查询。
那么 Thanos Query 又如何去查下游分散的数据呢？Thanos 为此抽象了一套叫 Store API 的内部 gRPC 接口，其它一些组件通过这个接口来暴露数据给 Thanos Query，它自身也就可以做到完全无状态部署，实现高可用与动态扩展。
【这个图可以看原作者的文章，他处理的图片不随网页的缩减变动，高手】
这些分散的数据可能来自哪些地方呢？首先，Prometheus 会将采集的数据存到本机磁盘上，如果我们直接用这些分散在各个磁盘上的数据，可以给每个 Prometheus 附带部署一个 Sidecar，这个 Sidecar 实现 Thanos Store API，当 Thanos Query 对其发起查询时，Sidecar 就读取跟它绑定部署的 Prometheus 实例上的监控数据返回给 Thanos Query。
由于 Thanos Query 可以对数据进行聚合与去重，所以可以很轻松实现高可用：相同的 Prometheus 部署多个副本(都附带 Sidecar)，然后 Thanos Query 去所有 Sidecar 查数据，即便有一个 Prometheus 实例挂掉过一段时间，数据聚合与去重后仍然能得到完整数据。
这种高可用做法还弥补了我们上篇文章中用负载均衡去实现 Prometheus 高可用方法的缺陷：如果其中一个 Prometheus 实例挂了一段时间然后又恢复了，它的数据就不完整，当负载均衡转发到它上面去查数据时，返回的结果就可能会有部分缺失。
不过因为磁盘空间有限，所以 Prometheus 存储监控数据的能力也是有限的，通常会给 Prometheus 设置一个数据过期时间 (默认15天) 或者最大数据量大小，不断清理旧数据以保证磁盘不被撑爆。因此，我们无法看到时间比较久远的监控数据，有时候这也给我们的问题排查和数据统计造成一些困难。
对于需要长期存储的数据，并且使用频率不那么高，最理想的方式是存进对象存储，各大云厂商都有对象存储服务，特点是不限制容量，价格非常便宜。
Thanos 有几个组件都支持将数据上传到各种对象存储以供长期保存 (Prometheus TSDB 数据格式)，比如我们刚刚说的 Sidecar:
那么这些被上传到了对象存储里的监控数据该如何查询呢？理论上 Thanos Query 也可以直接去对象存储查，但会让 Thanos Query 的逻辑变的很重。我们刚才也看到了，Thanos 抽象出了 Store API，只要实现了该接口的组件都可以作为 Thanos Query 查询的数据源，Thanos Store Gateway 这个组件也实现了 Store API，向 Thanos Query 暴露对象存储的数据。Thanos Store Gateway 内部还做了一些加速数据获取的优化逻辑，一是缓存了 TSDB 索引，二是优化了对象存储的请求 (用尽可能少的请求量拿到所有需要的数据)。
这样就实现了监控数据的长期储存，由于对象存储容量无限，所以理论上我们可以存任意时长的数据，监控历史数据也就变得可追溯查询，便于问题排查与统计分析。
有一个问题，Prometheus 不仅仅只支持将采集的数据进行存储和查询的功能，还可以配置一些 rules:
- 根据配置不断计算出新指标数据并存储，后续查询时直接使用计算好的新指标，这样可以减轻查询时的计算压力，加快查询速度。
- 不断计算和评估是否达到告警阀值，当达到阀值时就通知 AlertManager 来触发告警。
由于我们将 Prometheus 进行分布式部署，每个 Prometheus 实例本地并没有完整数据，有些有关联的数据可能存在多个 Prometheus 实例中，单机 Prometheus 看不到数据的全局视图，这种情况我们就不能依赖 Prometheus 来做这些工作，Thanos Ruler 应运而生，它通过查询 Thanos Query 获取全局数据，然后根据 rules 配置计算新指标并存储，同时也通过 Store API 将数据暴露给 Thanos Query，同样还可以将数据上传到对象存储以供长期保存 (这里上传到对象存储中的数据一样也是通过 Thanos Store Gateway 暴露给 Thanos Query)。
看起来 Thanos Query 跟 Thanos Ruler 之间会相互查询，不过这个不冲突，Thanos Ruler 为 Thanos Query 提供计算出的新指标数据，而 Thanos Query 为 Thanos Ruler 提供计算新指标所需要的全局原始指标数据。
至此，Thanos 的核心能力基本实现了，完全兼容 Prometheus 的情况下提供数据查询的全局视图，高可用以及数据的长期保存。
看下还可以怎么进一步做下优化呢？
由于我们有数据长期存储的能力，也就可以实现查询较大时间范围的监控数据，当时间范围很大时，查询的数据量也会很大，这会导致查询速度非常慢。通常在查看较大时间范围的监控数据时，我们并不需要那么详细的数据，只需要看到大致就行。Thanos Compact 这个组件应运而生，它读取对象存储的数据，对其进行压缩以及降采样再上传到对象存储，这样在查询大时间范围数据时就可以只读取压缩和降采样后的数据，极大地减少了查询的数据量，从而加速查询。
前面我们理解了官方的架构图，但其中还缺失一个核心组件 Thanos Receiver，因为它是一个还未完全发布的组件。这是它的设计文档
这个组件可以完全消除 Sidecar，所以 Thanos 实际有两种架构图，只是因为没有完全发布，官方的架构图只给的 Sidecar 模式。
Receiver 是做什么的呢？为什么需要 Receiver？它跟 Sidecar 有什么区别？
它们都可以将数据上传到对象存储以供长期保存，区别在于最新数据的存储。
由于数据上传不可能实时，Sidecar 模式将最新的监控数据存到 Prometheus 本机，Query 通过调所有 Sidecar 的 Store API 来获取最新数据，这就成一个问题：如果 Sidecar 数量非常多或者 Sidecar 跟 Query 离的比较远，每次查询 Query 都调所有 Sidecar 会消耗很多资源，并且速度很慢，而我们查看监控大多数情况都是看的最新数据。
为了解决这个问题，Thanos Receiver 组件被提出，它适配了 Prometheus 的 remote write API，也就是所有 Prometheus 实例可以实时将数据 push 到 Thanos Receiver，最新数据也得以集中起来，然后 Thanos Query 也不用去所有 Sidecar 查最新数据了，直接查 Thanos Receiver 即可。另外，Thanos Receiver 也将数据上传到对象存储以供长期保存，当然，对象存储中的数据同样由 Thanos Store Gateway 暴露给 Thanos Query。
有同学可能会问：如果规模很大，Receiver 压力会不会很大，成为性能瓶颈？当然设计这个组件时肯定会考虑这个问题，Receiver 实现了一致性哈希，支持集群部署，所以即使规模很大也不会成为性能瓶颈。
直接看原作的分析和建议，在平时使用中需要不断实践和思考：聚焦 Thanos 的云原生部署方式，充分利用 Kubernetes 的资源调度与动态扩容能力
本文地址：https://blog.csdn.net/u013616005/article/details/107427374
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