启动：
./prometheus --config.file=prometheus.yml
其它启动参数：
--web.enable-lifecycle 启用 /reload接口（调用可以触发Prometheus配置和规则文件的重新加载）
--web.max-connections=512 最大链接数
--web.read-timeout=5m 请求连接的最大等待时间， 防止太多的空闲链接，占用资源
--query.timeout=2m 查询超时时间
--query.max-concurrency=200 最大查询并发
Prometheus需要与许多其它组件集成：
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Jobs/Exporters
部分系统直接以prometheus兼容的格式暴露数据，可以直接监控
部分系统则需通过不同的Exporter进行数据汇报，它们统一命名格式为：xx_exporter
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Pushgateway
Prometheus采用pull模式，可能由于不在一个子网或防火墙导致无法直接拉取各target数据
可以通过client SDK或者Restful API将数据先推送到pushgateway汇总后，再由Prometheus统一收集
pushgateway可以持久化推送给它的所有监控数据
但prometheus拉取状态up只针对pushgateway，无法做到对每个节点有效。
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其它Prometheus Server
Prometheus Server可以从其它Prometheus Server拉取数据
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Web UI
常用Grafana
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Alertmanager
将相应的报警信息通过邮件或者短信的方式进行数据的一个告警。
启动时，使用--config.file参数指定一份配置文件
调用webhook程序的方法：
receivers:
- name: ‘paas.web.hook‘
webhook_configs:
- url: ‘http://132.252.37.10:9156/alert‘
route:
group_interval: 5m
group_wait: 30s
receiver: paas.web.hook
repeat_interval: 3h
--config.file参数指定的prometheus.yml配置文件写法：
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全局配置
global:
scrape_interval: xxx # 设置采集数据的时间间隔，默认是1分钟
evaluation_interval: xxx # 评估一次rule的时间间隔，默认是1分钟
scrape_timeout: xxx # 拉取一个target的超时时间。
evaluation_interval: xxx # 额外的属性，会添加到拉取的数据并存到数据库中
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Alertmanager配置
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets:
- alertmanager:9093
alert_relabel_configs：动态修改 alert 属性的规则配置。
alertmanagers：用于动态发现alertmanager的配置。
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scrape_configs
主要用于配置拉取数据节点
同一个job下可能包含很多相同类型的instance，每一个都是一个独立的数据源（target）称之为实例（instance）。
scrape_configs:
- job_name: ‘prometheus‘
scrape_interval: 5s
static_configs:
- targets: [‘192.168.48.130:9090‘]
job_name：任务名称
honor_labels：prometheus在采集数据的同时，会自动在时序的基础上添加job和instance的标签，作为数据源（target）的标识，以便区分。如果其中任一标签已经在此前采集的数据中存在，那么将会根据 honor_labels设置选项来决定新标签。当设置为 true，以拉取数据为准；否则以服务配置为准
params：数据拉取访问时带的请求参数
scrape_interval、scrape_timeout：会覆盖全局配置
metrics_path：拉取节点的metric路径，默认为/metrics
scheme：拉取数据访问协议，如果是https，可能还需要配置证书等
sample_limit：存储的数据标签个数限制，如果超过限制，该数据将被忽略，不入存储；默认值为0，表示没有限制
tls_config：连接target使用的tls配置，包括ca_file、cert_file、key_file；或者可以通过设定insecure_skip_verify为false允许不安全的连接
relabel_configs：拉取数据重置标签配置，可以用来重置、过滤、删除标签
source_labels：源标签
target_labels：要替换的目标标签
separator：多个标签间的分隔符，默认为分号
regex：匹配源标签里的值
replacement：
modules：???
action：分为keep、replace、drop、labeldrop、labelkeep等
static_configs：直接写死targets地址
xxx__sd_configs：Prometheus在代码上就已经对Kubernetes、consul、dockerswarm、openstack等有了原生的支持，可以通过服务发现的形式来自动监控集群
以kubernetes_sd_configs为例：以role来定义，从k8s restful api检索目标，并保持与集群的同步状态。
支持的role包括：node、service、pod、endpoints、ingress
每种role取到的监控数据有不同标签，可以根据需要进行相应relabel操作，详见官方文档
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remote_write和remote_read
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规则
Prometheus可以配置rules，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
可以先把规则写到独立的文件里，在把文件名写进来：
rule_files:
# - "first_rules.yml"
# - "second_rules.yml"
规则文件写法：
groups:
- name: sum
rules:
- record: job:up:sum
expr: sum(up) by (job)
lables:
rulesName: record
每一个group包括若干条rule
每条rule包括：
alert：这一条告警的名字
expr：表达式
for：第一次告警触发后会等待若干时间
labels：向告警中添加标签
annotations：也是一系列标签，用于存放较长的信息
prometheus在localhost:9090/metrics暴露自身指标
同时在localhost:9090/graph提供了图形化接口，可以展示所有的Runtime&Build info、启动的命令行参数、配置文件、Rules、Targets、Service Discovery