既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上Go语言开发知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你需要这些资料，可以戳这里获取

Prometheus 还提供远程存储选项。这主要是存储可扩展性、长期存储、备份和灾难恢复等所必需的。

Prometheus 目标

Target 是 Prometheus 抓取指标的来源。目标可以是服务器、服务、Kubernetes Pod、应用程序端点等。

默认情况下，prometheus 在目标路径下查找指标。可以在目标配置中更改默认路径。这意味着，如果您未指定自定义指标路径，Prometheus 会在 /metrics 下查找指标。**/metrics**

目标配置位于配置文件的scrape_configs下。下面是一个示例配置。Prometheus

scrape_configs:
  
  - job_name: 'node-exporter'
    static_configs:
      - targets: ['node-exporter1:9100', 'node-exporter2:9100']
 
  - job_name: 'my_custom_job'
    static_configs:
      - targets: ['my_service_address:port']
    metrics_path: '/custom_metrics'

  - job_name: 'blackbox-exporter'
    static_configs:
      - targets: ['blackbox-exporter1:9115', 'blackbox-exporter2:9115']
    metrics_path: /probe

  - job_name: 'snmp-exporter'
    static_configs:
      - targets: ['snmp-exporter1:9116', 'snmp-exporter2:9116']
    metrics_path: /snmp

从目标端点，prometheus 需要特定文本格式的数据。每个指标都必须位于新行上。

通常，这些指标使用在目标上运行的 prometheus 导出器在目标节点上公开。

Prometheus 导出器

导出器就像在目标上运行的代理。它将指标从特定系统转换为 prometheus 理解的格式。

它可以是 CPU、内存等系统指标，也可以是 Java JMX 指标、MySQL 指标等。

默认情况下，这些转换后的指标由导出器在目标的 /metrics 路径（HTTPS 端点）上公开。

例如，如果要监视服务器的 CPU 和内存，则需要在该服务器上安装节点导出器，并且节点导出器会在 /metrics 上以 prometheus 指标格式公开 CPU 和内存指标。

一旦 Prometheus 提取了指标，它将组合指标名称、标签、值和时间戳，为该数据提供结构。

有很多社区导出器可用，但只有其中一些得到了 Prometheus 的正式批准。如果需要更多自定义项，则需要创建自己的导出器。

Prometheus 将导出器分为各个部分，例如数据库、硬件、问题跟踪器和持续集成、消息传递系统、存储、公开 Prometheus 指标的软件、其他第三方实用程序等。

您可以从官方文档中查看每个类别的出口商列表。

在 Prometheus 配置文件中，所有导出器的详细信息都将在 .scrape_configs

scrape_configs:
  - job_name: 'node-exporter'
    static_configs:
      - targets: ['node-exporter1:9100', 'node-exporter2:9100']

  - job_name: 'blackbox-exporter'
    static_configs:
      - targets: ['blackbox-exporter1:9115', 'blackbox-exporter2:9115']
    metrics_path: /probe

  - job_name: 'snmp-exporter'
    static_configs:
      - targets: ['snmp-exporter1:9116', 'snmp-exporter2:9116']
    metrics_path: /snmp

Prometheus 服务发现

Prometheus 使用两种方法从目标中抓取指标。

1. 静态配置：当目标具有静态 IP 或 DNS 端点时，我们可以将这些端点用作目标。
2. **服务发现：**在大多数自动缩放系统和分布式系统（如 Kubernetes）中，目标不会有静态终结点。在这种情况下，将使用 prometheus 服务发现来发现目标端点，并将目标自动添加到 prometheus 配置中。

在继续之前，让我展示一个使用 Prometheus 配置文件的 Kubernetes 服务发现块的小示例。kubernetes_sd_configs

scrape_configs:
      - job_name: 'kubernetes-apiservers'
        kubernetes_sd_configs:
        - role: endpoints
        scheme: https
        tls_config:
          ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
        bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
        relabel_configs:
        - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace, __meta_kubernetes_service_name, __meta_kubernetes_endpoint_port_name]
          action: keep
          regex: default;kubernetes;https

Kubernetes 是动态目标的完美示例。在这里，您不能使用静态目标方法，因为 Kubernetes 集群中的目标（Pod）本质上是短暂的，并且很可能是短暂的。

Kubernetes 中还有基于文件的服务发现。它适用于静态目标，但经典静态配置与静态配置之间的主要区别在于，在这种情况下，我们创建单独的 JSON 或 YAML 文件并将目标信息保存在其中file_sd_configs。Prometheus 将读取文件以识别目标。static_configs``file_sd_configs

不仅这两个，还有各种服务发现方法可用，例如 consul_sd_configs（prometheus 从 consul 获取目标详细信息）、ec2_sd_configs等。

要了解有关配置详细信息的更多信息，请访问官方文档。

Prometheus 推送网关

默认情况下，Prometheus 使用拉取机制来获取指标。

但是，在某些情况下**，需要将指标推送**到 prometheus。

让我们举一个在 Kubernetes cronjob 上运行的批处理作业的例子，该作业每天根据某些事件运行 5 分钟。在这种情况下，Prometheus 将无法使用拉取机制正确抓取服务级别指标。

因此，为了等待 prometheus 拉取指标，我们需要将指标推送到 prometheus。为了推送指标，prometheus 提供了一个名为 **Pushgateway 的解决方案。**它是一种中间网关。

Pushgateway 需要作为独立组件运行。批处理作业可以将指标推送到 pushgateway 端点，Pushgateway 会公开这些指标。然后 prometheus 从 Pushgateway 中抓取这些指标。

Pushgateway 将指标数据临时存储在内存存储中。它更像是一个临时缓存。

Pushgateway配置也将在配置中的部分下进行配置。scrape_configs``Prometheus

scrape_configs:
  - job_name: "pushgateway"
        honor_labels: true
        static_configs:
        - targets: [pushgateway.monitoring.svc:9091]

要将指标发送到 Pushgateway，您需要使用 prometheus 客户端库并检测应用程序或脚本以公开所需的指标。

Prometheus 客户端库

Prometheus 客户端库是软件库，可用于检测应用程序代码，以 Prometheus 理解的方式公开指标。

如果需要自定义检测或想要创建自己的导出器，可以使用客户端库。

一个非常好的用例是需要将指标推送到 Pushgateway 的批处理作业。批处理作业需要使用客户端库进行检测，以 prometheus 格式公开需求指标。

以下示例公开了名为 batch_job_records_processed_total 的自定义指标。Python Client Library

from prometheus_client import start_http_server, Counter
import time
import random

RECORDS_PROCESSED = Counter('batch_job_records_processed_total', 'Total number of records processed by the batch job')

def process_record():
    time.sleep(random.uniform(0.01, 0.1))
    RECORDS_PROCESSED.inc()

def batch_job():
   
    for _ in range(100):
        process_record()

if __name__ == '__main__':
 
    start_http_server(8000)
    print("Metrics server started on port 8000")

    batch_job()
    print("Batch job completed")

    while True:
        time.sleep(1)

此外，在使用客户端库**时，HTTP 服务器prometheus_client**端点中公开指标。/metrics

Prometheus 几乎为每种编程语言提供了客户端库，如果您想创建客户端库，也可以这样做。

要了解有关创建指南的更多信息并查看客户端库列表，您可以参考官方文档。

Prometheus 警报管理器

Alertmanager是Prometheus监控系统的关键部分。它的主要工作是根据 Prometheus 警报配置中设置的指标阈值发送警报。

警报由 Prometheus 触发并发送到 Alertmanager。它反过来将警报发送到警报管理器配置中配置的相应通知系统/接收器（电子邮件、松弛等）。

此外，警报管理器还负责以下工作。

1. 警报重复数据删除：静默重复警报的过程。
2. 分组：将相关警报分组到其他位置的过程。
3. 静音：静音警报，用于维护或误报。
4. 路由：根据严重性将警报路由到适当的接收器。
5. 禁止：当存在中等高严重性警报时停止低严重性警报的过程。

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

需要这份系统化的资料的朋友，可以添加戳这里获取

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

78385)]
[外链图片转存中…(img-Yjrd2yzS-1715705978385)]

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

需要这份系统化的资料的朋友，可以添加戳这里获取

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！