注：本文虽以 Docker 进行演示，但 Docker 并不是必须的，相关软件也可以直接安装到计算机上

背景

如果我们是Web应用的开发者，会对响应时间、接口的稳定性等比较敏感，在站点尚未部署到生产环境时，我们有充足的时间来进行调试、分析哪些接口需要优化。但当应用发布后，想要继续跟踪，可能需要通过日志记录请求和响应时间、记录响应状态码等，然后通过其它工具进行分析外，或是与其它一些分析工具进行集成。

另外现在十分流行的大屏：比如最近曝光的12306监控中心，大屏上显示出的当日售出车票数量、移动端和Web端订票比例、线路热度等信息；还有每年双十一，各大电商的大屏显示出交易总金额、热卖榜等等。

可以发现，上面列出的各点皆为指标：响应时间、成功率等我们可以理解为技术指标，当日售出车票数量、交易总金额等则是业务指标。当我们定义好指标后，需要有收集这些指标的方式，我们采用监控的方式来采集数据。当然，若是某些值超出了阈值，还需要及时发出警报，但这不在本文的讨论范围内了。最后再将监控到的内容进行展示（可视化），就需要用到本文的两个主角 —— Prometheus 和 Grafana。

Prometheus

Prometheus is an open-source systems monitoring and alerting toolkit

-- Prometheus Overview

Prometheus 是一款开源的监控和警报工具包

—— 译自 Prometheus Overview

为什么选择 Prometheus

Prometheus 的几大特点：

• 多维数据模型，时间序列数据由指标名称和键/值对标识

• 提供能在多维度上灵活查询的 PromQL 语言

• 不依赖分布式存储，单服务器节点自治(single server nodes are autonomous)

• 基于 HTTP PULL（拉取）的方式采集时序数据

• 可通过中间网关推送时序数据

• 可通过服务发现或静态配置要采集的目标服务器

• 支持多种图表和仪表盘

相比 InfluxDB 等时序数据库，Prometheus 内置了时序、监控和通知等功能。

安装Exporter和Prometheus

首先安装 Exporter，Exporter 将监控的各种指标以 HTTP 的方式暴露出来。这里通过 Docker 来安装和运行

docker run -d -p 9100:9100 prom/node-exporter

然后就能通过 http://localhost:9100 来访问它，点击下方的 Metrics 链接，页面上就会将相关指标以文本的形式展示出来。

安装 Prometheus 前需要先将配置文件准备好，新建一个 prometheus.yml 文件

global:
  scrape_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: prometheus
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
        labels:
          instance: prometheus

  - job_name: node_exporter
    static_configs:
      - targets: ['10.0.0.150:9100']
        labels:
          instance: node_exporter

scrape_interval 为抓取间隔时间，下面配置了两个 job，并以 static_configs 的方式配置了两个目标： localhost:9090 （后面要安装的 Prometheus，意思是监控自己）和 10.0.0.150:9100（监控 node_exporter。注意，这里的 10.0.0.150 是计算机的内网 IP，请根据实际情况修改）

接下来安装 Prometheus，因为 prometheus.yml 配置文件需要映射到 Docker 容器中，记得把硬盘设置为共享

docker run -d -p 9090:9090 -v "D:\docker\prometheus\prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml" --name prometheus prom/prometheus

通过浏览器访问 http://localhost:9090 就能访问 Prometheus 了，我们先看一下监控的目标是否已经上线，访问 http://localhost:9090/targets 应该能看到 node_exporter 和 prometheus 两个目标。State 是 Up 表示已经上线，如果是 Unknown 可以稍等一会儿再刷新。Labels 部分显示了配置文件中配置的 job 以及 instance，后面查询的时候会用到。

当到了抓取的时间，Prometheus 就会去访问目标的 /metrics 页面将相关指标采集并储存。

指标类型

Prometheus 提供了四种指标类型

• Counter 计数器，只增不减，重启后清零。可用于记录请求数量、已完成任务的数量、错误数量等。

• Gauge 仪表盘，可增可减。可用于记录当前温度、当前内存占用值等。

• Histogram 直方图

• Summary 摘要

关于直方图和摘要，都用于统计和分析样本的分布情况，这里引用 prometheus-book 中关于它们的介绍：

在大多数情况下人们都倾向于使用某些量化指标的平均值，例如CPU的平均使用率、页面的平均响应时间。这种方式的问题很明显，以系统API调用的平均响应时间为例：如果大多数API请求都维持在100ms的响应时间范围内，而个别请求的响应时间需要5s，那么就会导致某些WEB页面的响应时间落到中位数的情况，而这种现象被称为长尾问题。

为了区分是平均的慢还是长尾的慢，最简单的方式就是按照请求延迟的范围进行分组。例如，统计延迟在0~10ms之间的请求数有多少而10~20ms之间的请求数又有多少。通过这种方式可以快速分析系统慢的原因。Histogram和Summary都是为了能够解决这样问题的存在，通过Histogram和Summary类型的监控指标，我们可以快速了解监控样本的分布情况。

—— prometheus-book 使用Histogram和Summary分析数据分布情况

之前我们访问过 http://localhost:9100/metrics 指标页面，节选如下：

# HELP promhttp_metric_handler_requests_total Total number of scrapes by HTTP status code.
# TYPE promhttp_metric_handler_requests_total counter
promhttp_metric_handler_requests_total{code="200"} 162
promhttp_metric_handler_requests_total{code="500"} 0
promhttp_metric_handler_requests_total{code="503"} 0

# TYPE 一行末尾体现了指标类型，非 # 开头的行内容为：指标名称、标签（花括号内的部分）和样本值。Prometheus 以时间序列的方式储存数据，即每个样本是按照时间顺序储存的，在 Prometheus 储存的这些样本内容中包含了：指标，时间戳及样本值。

PromQL

PromQL 是 Prometheus 的查询语言，我们访问 http://localhost:9090 时能看到查询页面。在 Expression 中输入

promhttp_metric_handler_requests_total

并按下回车，可以看到这样的结果，这段 PromQL 将该指标的指标和样本值进行了返回

因为 node_exporter 和 prometheus 都提供了名为 promhttp_metric_handler_requests_total 的指标，若想只看 node_exporter 的该指标，则在 PromQL 中加上花括号来过滤 Labels 即可：

promhttp_metric_handler_requests_total{instance="node_exporter"}

当然，PromQL 的内容远不止这些，待日后再记录。

Grafana

Grafana 是一款数据可视化工具，先来直观的感受一下吧，也可以访问 Grafana Live Demo 体验。

好了，先来安装 Grafana，这里映射了一个本地文件夹到容器中

docker run -d -p 3000:3000 -v "D:\docker\grafana:/var/lib/grafana" --name grafana grafana/grafana

然后通过 http://localhost:3000 访问 Grafana，默认用户名密码均为 admin。

首先进入 Home 页面，选择 Add data source 添加我们的 Prometheus 作为 Grafana 的数据源。需要注意的是，如果和我一样使用 Docker，那么 Prometheus 的 URL 不能写 localhost，需要填写计算机的内网 IP 。

我们已经通过 Prometheus 采集了一批数据样本，现在只需要添加一个新报表来呈现。在左侧栏中依次选择 Create - Dashboard，然后选择 Add Query（如果显示的是 Panel，把鼠标移动到 Panel Title 上，会出现菜单，选择 Edit 来编辑它）。

将数据源（Query）修改为刚刚添加的 Prometheus 后，Metrics 中输入和刚刚在 Prometheus 里一样的 PromQL 语句 promhttp_metric_handler_requests_total{instance="node_exporter"} 然后按下回车，可视化的数据就生成了。

本文到此就结束了，简单的介绍了 Prometheus 和 Grafana。后面还会介绍往 ASP.NET 中添加指标，并让 Prometheus 来抓取，以及 PromQL 等的详细内容。