Prometheus 是由 SoundCloud 开源监控告警解决方案，从 2012 年开始编写代码，2015 年 GitHub 上开源，2016 年 Prometheus 成为继 Kubernetes 之后，成为 CNCF （Cloud Native Computing Foundation）中的第二个项目成员，也是第二个正式毕业的项目。作为新一代开源解决方案，Prometheus 的很多设计理念与 Google SRE 运维之道不谋而合。
监控作为可观察性实践（监控、日志、追踪）中的关键一环，相较以往的系统监控，在云原生时代产生了诸多变化。一是微服务和容器化，导致监控对象和指标的指数级增加；二是监控对象的生命周期更加短暂，导致监控数据量和复杂度的成倍增加。这就需要一款统一监控指标和数据查询语言的工具，Prometheus 应运而生了。Pemetheus 可以很方便的与众多开源项目集成，帮助我们了解系统和服务的运行状态，另一方面分析其收集的大数据，可以帮助我们进行系统优化和作出决策。它不仅是可以应用在 IT 领域，对于任何需要收集指标数据的情形下都可以使用。
- 多维 数据模型（时序由 metric 名字和 k/v 的 labels 构成）。
- 灵活的查询语句（PromQL）。
- 无依赖存储，支持 local 和 remote 不同模型。
- 采用 http 协议，使用 pull 模式，拉取数据，简单易懂。
- 监控目标，可以采用服务发现或静态配置的方式。
- 支持多种统计数据模型，图形化友好。
- Prometheus Server， 主要用于抓取数据和存储时序数据，另外还提供查询和 Alert Rule 配置管理。
- client libraries，用于对接 Prometheus Server, 可以查询和上报数据。
- push gateway ，用于批量，短期的监控数据的汇总节点，主要用于业务数据汇报等。
- 各种汇报数据的 exporters ，例如汇报机器数据的 node_exporter, 汇报 MongoDB 信息的 MongoDB exporter 等等。
- 用于告警通知管理的 alertmanager 。
一图胜千言，先来张官方的架构图：
从这个架构图，也可以看出 Prometheus 的主要模块包含：Server、Exporters、Pushgateway、PromQL、Alertmanager、WebUI 等。
它大致使用逻辑是这样：
- Prometheus server 定期从静态配置的 target 或者服务发现的 target 拉取数据。
- 当新拉取的数据大于配置内存缓存区的时候，Prometheus 会将数据持久化到磁盘（如果使用 remote storage 将持久化到云端）。
- Prometheus 可以配置 rule，然后定时查询数据，当条件触发的时候，会将 alert 推送到配置的 Alertmanager。
- Alertmanager 收到警告的时候，可以根据配置，聚合、去重、降噪，最后发送警告。
- 可以使用 API、Prometheus Console 或者 Grafana 查询和聚合数据。
- Prometheus 的数据是基于时序的 float64 的值，如果你的数据值还有其他类型，Prometheus 则无法满足。
- Prometheus 不适合做审计计费，因为它的数据是按一定时间采集的，关注的更多是系统的运行瞬时状态以及趋势，即使有少量数据没有采集也能容忍，但是审计计费需要记录每个请求，并且数据长期存储，这个和 Prometheus 无法满足，可能需要采用专门的审计系统。