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标签

Container 23

Concurrency 14

Life 41

Tool 8

Algorithm 8

JVM 10

Go 21

Kubernetes 65

k8s设备管理 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 K8S YAML 资源清单管理方案 从混部到统一调度 volcano特性源码分析 kubebuilder 学习 client-go学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 openkruise学习 基于Kubernetes选主及应用 Admission Controller 与 Admission Webhook k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的？ Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 如何学习Kubernetes 以应用为中心 kubernetes operator kubernetes扩缩容 serverless 泛谈 什么是云原生 自定义CNI IPAM docker和k8s安全访问机制 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 Kubernetes资源调度——scheduler Kubernetes类型系统 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 kubernetes yaml配置 CNI——容器网络是如何打通的 当我在说PaaS时，我在说什么 《深入剖析kubernetes》笔记 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件

Other 5

Network 15

Python 8

Java 20

Spring 17

Netty 10

Storage 25

Distribute 9

MQ 8

WEB 5

Linux 11

Scala 1

Code 9

MachineLearning 75

上下文记忆 agentic chat bert rerank微调 大模型推理tips LLM一些探索 Agent实践 LLM预训练 RAG向量检索与微调 LLM微调实践 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM Agent Functon Calling LLamaIndex入门 Multi-Agent探索 LLM工作流编排 大模型推理服务框架 模型服务化（未完成） 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer 下一个平台Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬沉思 LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Transformers源码学习 LangChain源码学习 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象（LLM）？ AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 推理服务 mpi 学习pytorch 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 kaggle泰坦尼克问题实践 神经网络模型优化 概率论 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 深度学习泛谈

Practice 16

RPC 6

Compute 11

Architecture 20

DDD 6

Reactive 5

Basic 13

Product 3

Monitor 7

CPP 2

Mesh 12


《Prometheus监控实战》笔记

2020年07月26日

前言

metric 种类

  1. counter（计数器），始终增加，比如http请求数、下单数。 so,代码上不支持 直接Set值。
  2. gauge（测量仪），当期值的一次快照测量，可增可减。比如磁盘使用率、当前同时在线用户数
  3. Histogram（直方图），通过分桶方式统计样本分布。一个histogram会生成三个指标，分别是_count，_sum，_bucket。
  4. Summary（汇总），根据样本统计出百分位
类型 后缀 label 描述
Histogram _bucket le=xx 记录指定区间中观测的数据的个数
Histogram _sum   所有观测值的总和
Histogram _count   所有观测值的个数
Summary   quantile=xx 分位数
Summary _sum   所有观测值的总和
Summary _count   所有观测值的个数
  1. Histogram举个铁球做例子，我们一共有1000个大小不同的铁球，质量从1kg-100kg不等，假设我分5个桶，每个桶存储不同质量的铁球，第一个桶0-20kg，第二个20-40kg，后面依此。然后1000个铁球，就是histogram的count，而1000个铁球的总质量就是histogram的sum，那么bucket就是那五个桶，当然几个桶、桶的规则怎样都是可以设计的，这五个桶每个的0-20,20-40…就是横坐标，而每个桶中的个数，就是纵坐标。根据这些数据就可以形成一个直方图。PS：本质上一个metric 画不出直方图
  2. summary也会产生三个指标，分别是_count，_sum，和{quantile} ,count和sum与histogram的概念相同，quantile的含义是分位数，我们都知道中位数，那么中位数其实就是一个五分quantile，而summary可以在定义时指定很多分位数，如五分数，九分数，九九分数。九分数的概念就是比这个数小的数占百分之九十。

Promethues 应用监控的一些实践确定 Label 的一个重要原则是：同一维度 Label 的数据是可平均和可加和的，也即单位要统一。如风扇的风速和电压就不能放在一个 Label 里。

黄金指标

4个黄金指标可以在服务级别帮助衡量终端用户体验、服务中断、业务影响等层面的问题。

  1. 延迟：服务请求所需时间。进一步细化比如 慢调用数等
  2. 通讯量：监控当前系统的流量，用于衡量服务的容量需求。例如，在HTTP REST API中, 流量通常是每秒HTTP请求数；
  3. 错误：监控当前系统所有发生的错误请求，衡量当前系统错误发生的速率。
  4. 饱和度：衡量当前服务的饱和度。比如，“磁盘是否可能在4个小时候就满了”。

这四个指标并不是唯一的系统性能或状况的衡量标准，系统可以简单分为两类

  1. 资源提供系统 - 对外提供简单的资源，比如CPU（计算资源），存储，网络带宽。 针对资源提供型系统，有一个更简单直观的USE标准
    1. Utilization - 往往体现为资源使用的百分比
    2. Saturation - 资源使用的饱和度或过载程度，过载的系统往往意味着系统需要辅助的排队系统完成相关任务。这个和上面的Utilization指标有一定的关系但衡量的是不同的状况，以CPU为例，Utilization往往是CPU的使用百分比而Saturation则是当前等待调度CPU的县城或进程队列长度
    3. Errors - 这个可能是使用资源的出错率或出错数量，比如网络的丢包率或误码率等等
  2. 服务提供系统 - 对外提供更高层次与业务相关的任务处理能力，比如订票，购物等等。针对服务型系统，则往往用RED方式进行衡量
    1. Rate - 单位时间内完成服务请求的能力
    2. Errors - 错误率或错误数量：单位时间内服务出错的比列或数量
    3. Duration - 平均单次服务的持续时长（或用户得到服务响应的时延） 为什么黄金指标非常重要？一，直接了然地表达了系统是否正常对外服务。二，面向客户的，能进一步评估对用户的影响或事态的严重性。想象下如果我们取 CPU 使用率作为黄金指标，那么 SRE 或研发将会奔于疲命，因为 CPU 使用率高可能并不会造成多大的影响，尤其在运行平稳的 Kubernetes 环境中。

Prometheus 提供的许多exporter 或者直接提供上述metric，或者通过计算可以得到上述metric。或者反过来说，这些原则指导了exporter 去暴露哪些metric。

node-exporter

node-exporter提供了近1000个指标，以node_ 为前缀，包括node_cpu_,node_memory_, node_filesystem_/node_disk_, node_network_* 等。

node-exporter 控制启用哪些收集器，许多收集器默认都是启用的。它们的状态要么是启用要 么是禁用，你可以通过使用no-前缀来修改状态。

  1. textfile收集器，它允许我们暴露自定义指标。这些自定义指标可能是批处理或cron作业等无法抓取的，可能是没有exporter的源，甚至可能是为主机提供上下文的静态指标。收集器通过扫描指定目录中的文件，提取所有格式为Prometheus指标的字符串，然后暴露它们以 便抓取。比如

     # 创建一个目录来保存指标定义文件
 $ mkdir -p /var/lib/node_exporter/textfile_collector
 # 指标在以.prom 结尾的文件内定义，并且使用Prometheus 特定文本格式
 echo 'metadata{role="docker_server",datacenter="NJ"} 1' > /var/lib/node_exporter/textfile_collector/metadata.prom

  2. systemd 收集器， 记录systemd中的服务和系统状态。支持将特定服务列入白名单（比如docker），只收集以下服务的指标

除了通过本地配置来控制 Node Exporter在本地运行哪些收集器之外，Prometheus还提供了一种方式来限制收集器从服务器端实 际抓取的数据

scrap_configs:
  - job_name : "node"
    static_configs:
    - targets: ['192.168.1.1:9100']
    params: 
      collect[]:
        - cpu
        - meminfo
        - diskstats
        ...

cpu 相关metric node_cpu_seconds_total ，数据从/proc/stat中抽取，以计数的形式告诉我们每个cpu在每种模式下使用了多少秒，包含标签

  1. cpu
  2. instance
  3. job
  4. mode 包括idle/iowait/irp/nice/system/user 等

内存相关 metric (对应标签instance/job)，以node_memory 为前缀，均以字节为单位

  1. node_memory_MemTotal_bytes 主机上的总内存
  2. node_memory_MemFree_bytes 主机上的可用内存
  3. node_memory_Buffers_bytes 缓冲缓存中的内存
  4. node_memory_Cached_bytes 页面缓存中的内存

磁盘相关以 node_filesystem 为前缀，包含mountpoint 等标签

  1. node_filesystem_size_bytes，被监控的每个文件系统挂载的大小

systemd 收集器的数据，比如node_systemd_unit_state， 包括标签name 和state， 示例：node_systemd_unit_state(name="docker.service",state="active") 0

对于每个instance 的抓取，Prometheus 会填充一些监控指标

  1. up，示例up{job="<job-name>",instance="instance-id"} 1 即数据抓取成功返回。
  2. scrap_duration_seconds， 抓取的持续时间
  3. scrap_samples_scraped，目标暴露的样本数

元数据风格的 指标，许多现有的exporter 使用“元数据”模式来提供额外的状态信息，比如cadvisor_version_info，包含标签 cadvisorRevision/dockerVersion/instance/job/kernelVersion/osVersion

不只是node-exporter，mysql-exporter 等也有很多的收集器可选。如何使用 Prometheus 监控 MySQL

可靠性与可扩展性

Prometheus 本身自带了监控自己的许多指标，比如

  1. 收集的指标数量（sum(count by(__name__)({__name__=\~"\.\+"}))），进而估算Prometheus 需要的内存和磁盘空间。可以用来辅助做Prometheus 的运维决策
  2. top10的 metric 数量： 按 metric 名字分 topk(10, count by (__name__)({__name__=~".+"}))
  3. top10的 metric 数量： 按 job 名字分 topk(10, count by (__name__, job)({__name__=~".+"}))

vivo AI计算平台的监控高可用方案

可靠性

  1. Prometheus推荐的容错解决方案是并 行运行两个配置相同的Prometheus服务器，并且这两个服务器同时处于活动状态。该配置生成的重复警报可以交由上游 Alertmanager 使用其分组 (及抑制)功能进行处 理 。一个推荐的方法是尽可能使上游Alertmanager高度容错 ，而不是关注Prometheus服务器的容错能力。Alertmanager包含由HashiCorp Memberlist库提供的集群功能。Memberlist是一个Go语言库，使 用基于gossip的协议来管理集群成员和成员故障检测。Alertmanager集群本身负责与集群的其他活动成员共享所有收到的警报，并处理数据去重(如果需要的话)。
  2. HA + 远程存储
  3. 联邦集群
  4. 使用thanos 或者victoriametrics，来解决全局查询、多副本数据 join 问题。 高可用prometheus：thanos 实践

大内存问题

高可用prometheus：常见问题随着规模变大，prometheus需要的cpu和内存都会升高，内存一般先达到瓶颈，这个时候要么加内存，要么集群分片减少单机指标。这里我们先讨论单机版prometheus的内存问题

  1. prometheus 的内存消耗主要是因为每隔2小时做一个 block 数据落盘，落盘之前所有数据都在内存里面，因此和采集量有关。
  2. 加载历史数据时，是从磁盘到内存的，查询范围越大，内存越大。这里面有一定的优化空间
  3. 一些不合理的查询条件也会加大内存，如 group、大范围rate

作者给了一个计算器，设置指标量、采集间隔之类的，计算 prometheus 需要的理论内存值：https://www.robustperception.io/how-much-ram-does-prometheus-2-x-need-for-cardinality-and-ingestion

优化方案：

  1. sample 数量超过了 200 万，就不要单实例了，做下分片，然后通过victoriametrics，thanos，trickster等方案合并数据
  2. 评估哪些metric 和 label占用较多，去掉没用的指标。
  3. 查询时尽量避免大范围查询，注意时间范围和 step 的比例，慎用 group
  4. 如果需要关联查询，先想想能不能通过 relabel 的方式给原始数据多加个 label，一条sql 能查出来的何必用join，时序数据库不是关系数据库。

可扩展性

单个Prometheus监控方案 毕竟性能有限，Prometheus支持集群联邦。这种分区的方式增加了Prometheus自身的可扩展性，常见分区两种方式：

  1. 每一个Prometheus Server实例只负责采集当前数据中心中的一部分任务（Job）。例如可以将不同的监控任务（比如机器和应用程序的）分配到不同的Prometheus实例当中
  2. 其二是水平扩展，将同一任务的不同实例的监控数据采集任务划分到不同的Prometheus实例。

如果需要对某些区域或功能进行整体视图查看，那么可以使用federat ion功能将时间序列提取到集中的Prometheus服务器。

vivo AI计算平台的监控高可用方案

存储扩展

Prometheus includes a local on-disk time series database, but also optionally integrates with remote storage systems.

# prometheus.yml
remote_write:
- url: "http://localhost:1234/receive"
remote_read
- url: xx

可以这么理解， Prometheus 定义了一套协议规范，可以和Adapter (及其背后的remote storage) 进行数据交互

可以在Prometheus配置文件中指定Remote Write（远程写）的URL地址，一旦设置了该配置项，Prometheus将采集到的样本数据通过HTTP的形式发送给适配器（Adapter）。而用户则可以在适配器中对接外部任意的服务。外部服务可以是真正的存储系统，公有云的存储服务，也可以是消息队列等任意形式。

同样地，Promthues的Remote Read（远程读）也通过了一个适配器实现。在远程读的流程当中，当用户发起查询请求后，Promthues将向remote_read中配置的URL发起查询请求（matchers，time ranges），Adapter根据请求条件从第三方存储服务中获取响应的数据。同时将数据转换为Promthues的原始样本数据返回给Prometheus Server。当获取到样本数据后，Promthues在本地使用PromQL对样本数据进行二次处理。

Prometheus 如何优化远程读写的性能 未细读。

其它

一些比较有意思的exporter

  1. mtail，专门用于从应用程序日志中提取要导出到时间序列数据库中的metric。从无法导出自己内部状态的应用程序中解析日志数据。
  2. Blackbox exporter，探针监控，exporter通过 HTTP、HTTPS、DNS、TCP和ICMP来探测端点，执行检查并将生成的指标返回给Prometheus

Pushgateway位于发送指标的应用程序和Prometheus服务器之间。Pushgateway接收指标，然后作为目标 被抓取，以将指标提供给Prometheus服务器。