Prometheus
使用 prometheus_client_php 为 Prometheus 提供数据
使用 prometheus_client_php 对接 prometheus 监控系统
Prometheus 简单使用及 exporter 开发，使用 prometheus_client_php
使用 Prometheus 针对自己的服务器采集自定义的参数
从零搭建 Prometheus 监控报警系统 PushGateWay 方式
数据类型
metric 指标：由(metric-name, lable sets)组成，metric-name表示指标含义，lable sets细化分类，格式如下：
<metric name>{<label name>=<label value>, ...}
api_http_requests_total{method="POST", handler="/messages"}
http_request_status{code='200',content_path='/api/path', environment='produment'} 23
http_request_status{code='200',content_path='/api/path2', environment='produment'} 34一个指标，就代表了一个时间序列。
时间序列中的每一个点称为一个样本sample。
样本由(metric, timestamp, value)组成，其中timestamp精确到毫秒，Value范围为folat64。
指标类型
Prometheus Server 中并没有 “指标类型” 的概念，所有的这些指标统一视为无类型的时间序列。
指标类型是由各个Prometheus Client提出来区分的。
Counter 计数器类型
特征：Value 大小只增不减
可用的GO Client API参考:
Inc() // 将 counter 值加1.
Add(float64) // 将指定值加到 counter 值上，如果指定值 < 0 会 panic.可用的PromQL参考:
rate(http_requests_total[5m]) // 通过 rate() 函数获取 HTTP 请求量的增长率
topk(10, http_requests_total) // 查询当前系统中，访问量前10的HTTP地址Guage 仪表盘类型
特征：Value可以任意变化，通常用于像温度或者内存使用率这种指标数据
可用的PromQL参考:
dalta(cpu_temp_celsius{host="zeus"}[2h]) // 计算 CPU 温度在两小时内的差异
// 基于简单线性回归的方式，对样本数据的变化趋势做出预测
// 基于2小时的样本数据，来预测主机可用磁盘空间在 4 个小时之后的剩余情况
predict_linear(node_filesystem_free{job="node"}[2h], 4 * 3600) < 0Summary 摘要类型
http_requests_latency_seconds_summary{path="/",method="GET",code="200",quantile="0.5",} 3.052404983
http_requests_latency_seconds_summary{path="/",method="GET",code="200",quantile="0.9",} 8.003261666
http_requests_latency_seconds_summary_sum{path="/",method="GET",code="200",} 51.029495508
http_requests_latency_seconds_summary_count{path="/",method="GET",code="200",} 12.0Histogram 直方图类型
特征：关注Value的分布情况
以API接口的响应时间为例，希望知道
0~10ms 10~20ms 20~30ms 30~40ms 40~50ms 之间响应的请求数，这样就可以知道系统是平均的慢还是极个别请求的慢。
// 在总共2次请求当中。http 请求响应时间 <=0.005 秒 的请求次数为0
http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.005",} 0.0
// 在总共2次请求当中。http 请求响应时间 <=0.01 秒 的请求次数为0
http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.01",} 0.0
// 在总共2次请求当中。http 请求响应时间 <=0.025 秒 的请求次数为0
http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.025",} 0.0
http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.05",} 0.0
http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.075",} 0.0
http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.1",} 0.0
http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.25",} 0.0
http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.5",} 0.0
http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.75",} 0.0
http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="1.0",} 0.0
http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="2.5",} 0.0
http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="5.0",} 0.0
http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="7.5",} 2.0
// 在总共2次请求当中。http 请求响应时间 <=10 秒 的请求次数为 2
http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="10.0",} 2.0
http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="+Inf",} 2.0
http_requests_latency_seconds_histogram_sum{path="/",method="GET",code="200",} 13
http_requests_latency_seconds_histogram_count{path="/",method="GET",code="200",} 2.0总结一下，实际上一个确定的metric它就是一个时间序列：
如果这时间序列是一直递增的，那就是
counter如果有增有减，那就是
Guage如果关注一个大概的情况，比如总数、大部分统计到的
Value的平均值是多少？那就用PromQL算这个时间序列的Summary如果关注的是一个它的所有
Value值的一个直方分布图，那也用PromQL去查询，算这个时间序列的Histogram
纯粹是Client为了根据不同的目的查询，区分出来的 “指标类型”。
PromQL
匹配标签
完全匹配
http_requests_total{instance="localhost:9090"} # 完全匹配
http_requests_total{instance!="localhost:80"} # 完全排除正则匹配
http_requests_total{environment=~"staging|testing|development"} # 正则匹配
http_requests_total{environment!~"product"} # 正则排除函数
sum(http_requests_total) # 求多个时间序列的瞬时和
avg(http_requests_total) # 求多个时间序列的平均值
rate(http_requests_total[5m]) # 求增长率
topk(10, http_requests_total) # 访问量前 10 的 HTTP 地址
delta(cpu_temp_celsius[2h]) # delta = value_now - value_2_hour_ago
predict_linear(node_filesystem_free{mountpoint="/"}[1h],4 * 3600) # 磁盘在4 hour之后的剩余分组聚合计算
# 按照主机查询各个主机的CPU使用率
sum(sum(irate(node_cpu{mode!='idle'}[5m])) / sum(irate(node_cpu[5m]))) by (instance)jianxuechen:6666
link:6800
vida:6880
damon:6988
kevinxu:6950
kurisu:6999
max:7000
clement:7200
elisa:7340