Prometheus-4：服务自动发现Service Discovery

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自动发现

Prometheus的服务发现的几种类型：
  • 基于文件的服务发现；
  • 基于DNS的服务发现；
  • 基于API的服务发现：Kubernetes、Consul、Azure……

Prometheus为什么需要自动发现？

Prometheus Server的数据抓取工作于Pull模型，因而，它必需要事先知道各Target的位置，然后才能从相应的Exporter或Instrumentation中抓取数据，
对于小型系统来说，通过static_configs就可以解决此问题，这也是最简单的配置方法；
对于中大型系统环境或具有较强动态性的云计算环境来说，静态配置显然难以适用，因此，Prometheus为此专门设计了一组服务发现机制，以便能够通过服务注册中心自动发现、检测、分类可被检测的各target，以及更新发生了变动的target。

Prometheus指标抓取的生命周期

发现 -> 配置 -> relabel -> 指标数据抓取 -> metrics relabel
  1. 在每个scrape_interval期间，Prometheus都会检查执行的作业（Job）；
  2. 这些作业首先会根据Job上指定的发现配置生成target列表，此即服务发现过程；
  3. 服务发现会返回一个Target列表，其中包含一组称为元数据的标签，这些标签都以“__meta_”为前缀；
  4. 服务发现还会根据目标配置来设置其它标签，这些标签带有“__”前缀和后缀，包括“__scheme__”、 “__address__”和“__metrics_path__”，分别保存有target支持使用协议(http或https，默认为http）、target的地址及指标的URI路径（默认为/metrics）；
  5. 若URI路径中存在任何参数，则它们的前缀会设置为“__param_；
  6. 配置标签会在抓取的生命周期中被重复利用以生成其他标签，例如，指标上的instance标签的默认值就来自于__address__标签的值；
  7. 抓取而来的指标在保存之前，还允许用户对指标重新打标并过滤，在job段metric_relabel_configs配置，通常用来删除不需要的指标、删除敏感或不必要的标签和添加修改标签格式等。

自动发现的几种方式演示

基于文件的自动发现

此种类型也是最简单的服务发现方式，主要是通过Prometheus Server定期从文件中加载target的信息。
文件可以是json或者yaml格式，它含有定义的target列表，以及可选的标签信息。
vi prometheus.yml
# static config nodes
  - job_name: 'nodes'
    file_sd_configs:
    - files:                                               
      - targets/nodes-*.yaml  
      refresh_interval: 2m 
    scrape_interval: 15s

然后将所有要发现的target全部放在targets/目录下即可，例如
cat targets/nodes-linux.yaml 
- targets:
  - monitor.example.com:9100
  - node.export1.com:9101
  - node.export2.com:9101
  - node.export3.com:9101
  labels:
    app: node-exporter
    os: aliyunos3

cat targets/nodes-prometheus.yaml 
- targets:
  - monitor.example.com:9090
  labels:
    app: prometheus
    job:  prometheus
 
重新加载Prometheus配置即可：
curl -XPOST monitor.example.com:9090/-/reload

基于consul注册中心自动发现

consul是一款基于golang开发的开源工具，主要面向分布式，服务化的系统提供服务注册、服务发现和配置管理的服务，提供服务注册/发现、健康检查、Key/Value存储、多数据中心和分布式一致性保证等功能。

服务部署

多种部署方式，这里仅是使用consul的功能，并不考虑高可用或其他问题，采用docker-compose方式部署。
vi docker-compose.yml
version: '3.6'

volumes:
  consul_data: {}

networks:
  monitoring:
    driver: bridge

services:
  consul:
    image: consul:1.14
    volumes:
      - ./consul_configs:/consul/config
      - consul_data:/consul/data/
    networks:
      - monitoring
    ports:
      - 8500:8500
    command: ["consul","agent","-dev","-bootstrap","-config-dir","/consul/config","-data-dir","/consul/data","-ui","-log-level","INFO","-bind","127.0.0.1","-client","0.0.0.0"]

  consul-exporter:
    image: prom/consul-exporter:v0.8.0
    networks:
      - monitoring
    ports:
      - 9107:9107
    command:
      - "--consul.server=consul:8500"
    depends_on:
      - consul
这里顺便把consul-exporter也部署了
直接启动：
# docker-compose up -d 

# docker-compose ps
NAME                                    IMAGE                         COMMAND                  SERVICE             CREATED             STATUS              PORTS
consul-and-exporter-consul-1            consul:1.14                   "docker-entrypoint.s…"   consul              24 hours ago        Up 24 hours         8300-8302/tcp, 8301-8302/udp, 8600/tcp, 8600/udp, 0.0.0.0:8500->8500/tcp, :::8500->8500/tcp
consul-and-exporter-consul-exporter-1   prom/consul-exporter:v0.8.0   "/bin/consul_exporte…"   consul-exporter     24 hours ago        Up 24 hours         0.0.0.0:9107->9107/tcp, :::9107->9107/tcp
可以通过ip:8500直接访问consul，这里示例并没有设置token，正常生产环境需要token来进行身份验证：

编辑Prometheus.yml

需要注意，使用consul自动发现时，需要在job中通过标签来匹配对应的target，例如：
vi prometheus.yml
  # consul_service_discovery
  - job_name: 'nodes'
    consul_sd_configs:
    - server: "monitor.example.com:8500"
      tags:
      - "nodes"    # 匹配在consul注册的服务中带有nodes标签的service
      refresh_interval: 2m
    scrape_interval: 15s

  - job_name: 'grafana'
    consul_sd_configs:
    - server: "monitor.example.com:8500"
      tags:
      - "grafana"    # 匹配在consul注册的服务中带有grafana标签的service
      refresh_interval: 2m
    scrape_interval: 15s
重新加载：
curl -XPOST monitor.example.com:9090/-/reload

服务注册到consul

服务注册到consul有两种方式，一种是使用consul客户端命令进行操作，另一种是通过api操作。
api方式注册演示
准备json文件
vi grafana.json
{
  "ID": "grafana",
  "Name": "grafana",
  "Tags": ["grafana", "v9"],    # 包含的标签
  "Address": "monitor.example.com",
  "Port": 3000,
  "Meta": {
    "grafana_version": "9"    # 元数据，可自定义
  },
  "EnableTagOverride": false,
  "Check": {    # 检查健康状态的方法
    "http": "http://monitor.example.com:3000/metrics",
    "interval": "5s",
    "Timeout": "5s"
  },
  "Weights": {
    "Passing": 1,
    "Warning": 1
  }
}
健康检查方法也可以是执行脚本，例如：
  "Check": {
    "DeregisterCriticalServiceAfter": "90m",
    "Args": ["/usr/local/bin/check_redis.py"],
    "Interval": "10s",
    "Timeout": "5s"
  },
注册服务：
curl -XPUT --data @grafana.json http://monitor.example.com:8500/v1/agent/service/register
查看状态：

通过consul自动发现的target会有很多__meta_consul开头的标签，我们可以通过relabel来重新利用这些标签，这个下篇笔记总结。
常用的 api 指令：
# 查看当前所有注册的service
curl http://monitor.example.com:8500/v1/agent/services

# 查看tomcat service的健康状态
curl http://monitor.example.com:8500/v1/agent/health/service/name/tomcat

# 注册服务，需提前准备好json文件
curl -XPUT --data @grafana.json http://monitor.example.com:8500/v1/agent/service/register

# 注销服务
curl -XPUT http://monitor.example.com:8500/v1/agent/service/deregister/grafana
官网文档：https://developer.hashicorp.com/consul/api-docs/agent/service
consul命令方式注册演示
准备nodes.json文件，同一类型的target可以写到一个json文件中，便于编辑注册
{
  "services": [
    {
      "id": "node.export1.com",
      "name": "node.export1.com",
      "address": "node.export1.com",
      "port": 9101,
      "tags": ["nodes"],
      "checks": [{
        "http": "http://node.export1.com:9101/metrics",
        "interval": "5s"
      }]
    },
    {
      "id": "node.export2.com",
      "name": "node.export2.com",
      "address": "node.export2.com",
      "port": 9101,
      "tags": ["nodes"],
      "checks": [{
        "http": "http://node.export2.com:9101/metrics",
        "interval": "5s"
      }]
    },
    {
      "id": "node.export3.com",
      "name": "node.export3.com",
      "address": "node.export3.com",
      "port": 9101,
      "tags": ["nodes"],
      "checks": [{
        "http": "http://node.export3.com:9101/metrics",
        "interval": "5s"
      }]
    },
    {
      "id": "monitor.example.com",
      "name": "monitor.example.com",
      "address": "monitor.example.com",
      "port": 9100,
      "tags": ["nodes"],
      "checks": [{
        "http": "http://monitor.example.com:9100/metrics",
        "interval": "5s"
      }]
    }
  ]
}
将node.json文件放置到consul服务启动的”-data-dir”目录下，此示例为容器内/consul/data
/consul/config # pwd
/consul/config
/consul/config # ls
nodes.json
执行config重新加载
# consul reload
Configuration reload triggered
查看consul及Prometheus状态

至此，Prometheus基于consul的自动发现基本演示完毕。

写到最后

后续准备单独将kubernetes的监控体系起一篇博客，这里暂且先不做介绍，欢迎各位持续关注。

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