一直以来 Prometheus 被吐槽最多的就是 HA 和集群方案。
想想以前,我们用上顶配机器,但还会遇到磁盘,网络 IO,查询超时等问题,主要因为收集的数据量太大,超过单机承受的范围。
在过去一段时间,我们已经根据业务,部门,能拆分的都拆分到不同的 Prometheus 中去了,但即便如此,仍然存在一些问题:
*
有些业务无法拆分,数据量还是特别大。
*
数据收集和查询做的事情是完全独立的,但两者时常相互竞争占用资源。
今天我们一起探讨解决此问题的新思路,即采用 remote_read 实现 Prometheus 数据的读写分离的集群方案 。
remote_read 简介
众所周知,从 Prometheus 1.8 开始,增加了一个叫做 remote_read 的配置,详细信息如下:
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# The URL of the endpoint to query from.
*
url: <string>
*
*
# Timeout for requests to the remote read endpoint.
*
[ remote_timeout: <duration> | default = 30s ]
*
*
# Sets the `Authorization` header on every remote read request with the
*
# configured username and password.
*
basic_auth:
*
[ username: <string> ]
*
[ password: <string> ]
*
*
# Sets the `Authorization` header on every remote read request with
*
# the configured bearer token. It is mutually exclusive with
`bearer_token_file`.
*
[ bearer_token: <string> ]
*
*
# Sets the `Authorization` header on every remote read request with the bearer
token
*
# read from the configured file. It is mutually exclusive with `bearer_token`.
*
[ bearer_token_file: /path/to/bearer/token/file ]
*
*
# Configures the remote read request's TLS settings.
*
tls_config:
*
[ <tls_config> ]
*
*
# Optional proxy URL.
*
[ proxy_url: <string> ]
remote_read 参数用于远程读取数据,采用 http 协议。
当然作为数据源被读取需要支持它的 remote storage reader 的接口,这么设计的目的是为了在新一代的存储架构里实现解耦,很方便做到:
*
Prometheus 的读写可以在不同的 Prometheus Server 进行,即一个 Prometheus 读取其它 Prometheus 的数据。
*
Prometheus 的读写可以在更多的存储引擎中进行,即你完可以使用 InfluxDB 作为数据库来存储数据。
部署架构
架构说明:
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Server A' 表示 Server A 的镜像,具有相同的功能和数据(B,C 同理)。
*
数据流统一采用拉取的方式。
不难发现,架构中的 Prometheus 主要分为两类, 用于数据收集(例如 B) 和 用于数据查询(例如 A)。
其中数据查询的 Prometheus 会从收集到数据的节点中读取数据,请注意,它只做实时的查询以及内存运算,不做数据存储。
通过这样的架构,我们就很容易将整个监控的数据收集查询分离开了,也更容易实现高可用。
如何配置
上面我们讨论的部署的架构,那么如何配置实现这个部署方案呢?
下面我将通过本地实验向大家演示使用 remote_read 实现 Prometheus 之间数据的读取过程。
实验环境:
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Prometheus 版本: prometheus-1.8.2.darwin-amd64
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NodeExporter 版本:node_exporter-0.12.0.darwin-amd64
实验内容:
本地运行三个 Prometheus Server, 它们分别运行在 9090, 9091, 9092 端口。 其中 9091 和 9092 主要用来收集
node_exporter 数据,9090 用来读取 9091, 9092 收集的数据。
配置信息如下:
*
# 数据读取的 9090:
*
remote_read:
*
- url: 'http://localhost:9091/api/v1/read'
*
remote_timeout: 8s
*
- url: 'http://localhost:9092/api/v1/read'
*
remote_timeout: 8s
*
*
# 数据收集 9091
*
- job_name: 'node'
*
static_configs:
*
- targets: ["localhost:9100"]
*
*
# 数据收集 9092
*
- job_name: 'node'
*
static_configs:
*
- targets: ["localhost:9100"]
完成配置,并成功启动此三个实例后,我们可以在它们自带的界面中进行验证。
9091 收集到的数据
9092 收集到的数据
9090 读取的数据
支持聚合运算查询:
好了,到目前为止我们已经成功实现通过 remote_read 配置实现从不同的 Prometheus Server
读取数据,意味着我们先前讨论的部署架构是完全是可行的。
写到这里,本篇文章讨论的重点也基本完成,下面就是去调整你的部署架构了?
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