Prometheus高可用(5):Prometheus高可用方案策略

前面部分介绍了Prometheus的本地数据存储模型模型,本地存储给Prometheus带来了简单高效的使用体验,可以让Promthues在单节点的情况下满足大部分用户的监控需求。但是本地存储也同时限制了Prometheus的可扩展性,带来了数据持久化等一系列的问题。通过Prometheus的Remote Storage特性可以解决这一系列问题,包括Promthues的动态扩展,以及历史数据的存储。

而除了数据持久化问题以外,影响Promthues性能表现的另外一个重要因素就是数据采集任务量,以及单台Promthues能够处理的时间序列数。因此当监控规模大到Promthues单台无法有效处理的情况下,可以选择利用Promthues的联邦集群的特性,将Promthues的监控任务划分到不同的实例当中。

这一部分将重点讨论Prometheus的高可用架构,并且根据不同的使用场景介绍了一种常见的高可用方案。

基本HA:服务可用性

由于Promthues的Pull机制的设计,为了确保Promthues服务的可用性,用户只需要部署多套Prometheus Server实例,并且采集相同的Exporter目标即可。

基本的HA模式只能确保Promthues服务的可用性问题,但是不解决Prometheus Server之间的数据一致性问题以及持久化问题(数据丢失后无法恢复),也无法进行动态的扩展。因此这种部署方式适合监控规模不大,Promthues Server也不会频繁发生迁移的情况,并且只需要保存短周期监控数据的场景。

基本HA + 远程存储

在基本HA模式的基础上通过添加Remote Storage存储支持,将监控数据保存在第三方存储服务上。

在解决了Promthues服务可用性的基础上,同时确保了数据的持久化,当Promthues Server发生宕机或者数据丢失的情况下,可以快速的恢复。 同时Promthues Server可能很好的进行迁移。因此,该方案适用于用户监控规模不大,但是希望能够将监控数据持久化,同时能够确保Promthues Server的可迁移性的场景。

基本HA + 远程存储 + 联邦集群

当单台Promthues Server无法处理大量的采集任务时,用户可以考虑基于Prometheus联邦集群的方式将监控采集任务划分到不同的Promthues实例当中即在任务级别功能分区。

这种部署方式一般适用于两种场景:

场景一: 单数据中心 + 大量的采集任务

这种场景下Promthues的性能瓶颈主要在于大量的采集任务,因此用户需要利用Prometheus联邦集群的特性,将不同类型的采集任务划分到不同的Promthues子服务中,从而实现功能分区。例如一个Promthues Server负责采集基础设施相关的监控指标,另外一个Prometheus Server负责采集应用监控指标。再有上层Prometheus Server实现对数据的汇聚。

场景二: 多数据中心

这种模式也适合与多数据中心的情况,当Promthues Server无法直接与数据中心中的Exporter进行通讯时,在每一个数据中部署一个单独的Promthues Server负责当前数据中心的采集任务是一个不错的方式。这样可以避免用户进行大量的网络配置,只需要确保主Promthues Server实例能够与当前数据中心的Prometheus Server通讯即可。 中心Promthues Server负责实现对多数据中心数据的聚合。

按照实例进行功能分区

这时在考虑另外一种极端情况,即单个采集任务的Target数也变得非常巨大。这是简单通过联邦集群进行功能分区,Prometheus Server也无法有效处理时。这种情况只能考虑继续在实例级别进行功能划分。

如上图所示,将统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。通过relabel设置,我们可以确保当前Prometheus Server只收集当前采集任务的一部分实例的监控指标。

global:
  external_labels:
    slave: 1  # This is the 2nd slave. This prevents clashes between slaves.
scrape_configs:
  - job_name: some_job
    # Add usual service discovery here, such as static_configs
    relabel_configs:
    - source_labels: [__address__]
      modulus:       4    # 4 slaves
      target_label:  __tmp_hash
      action:        hashmod
    - source_labels: [__tmp_hash]
      regex:         ^1$  # This is the 2nd slave
      action:        keep

并且通过当前数据中心的一个中心Prometheus Server将监控数据进行聚合到任务级别。

- scrape_config:
  - job_name: slaves
    honor_labels: true
    metrics_path: /federate
    params:
      match[]:
        - '{__name__=~"^slave:.*"}'   # Request all slave-level time series
    static_configs:
      - targets:
        - slave0:9090
        - slave1:9090
        - slave3:9090
        - slave4:9090

高可用方案选择

上面的部分,根据不同的场景演示了3中不同的高可用部署方案。当然对于Promthues部署方案需要用户根据监控规模以及自身的需求进行动态调整,下表展示了Promthues和高可用有关3个选项各自解决的问题,用户可以根据自己的需求灵活选择。

选项需求服务可用性数据持久化水平扩展
主备HAvxx
远程存储xvx
联邦集群xxv
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