Prometheus存储机制

发布时间:2020年03月10日 阅读:87 次

概述

Prometheus提供了本地存储,即tsdb时序数据库,本地存储给Prometheus带来了简单高效的使用体验,prometheus2.0以后压缩数据能力也得到了很大的提升。可以在单节点的情况下满足大部分用户的监控需求。

但本地存储也限制了Prometheus的可扩展性,带来了数据持久化等一系列的问题。为了解决单节点存储的限制,prometheus没有自己实现集群存储,而是提供了远程读写的接口,让用户自己选择合适的时序数据库来实现prometheus的扩展性。

Prometheus 1.x版本的TSDB(V2存储引擎)基于LevelDB,并且使用了和Facebook Gorilla一样的压缩算法,能够将16个字节的数据点压缩到平均1.37个字节。

Prometheus 2.x版本引入了全新的V3存储引擎,提供了更高的写入和查询性能

以下所有内容均基于prometheus2.7版本

本地存储

存储原理

Prometheus按2小时一个block进行存储,每个block由一个目录组成,该目录里包含:一个或者多个chunk文件(保存timeseries数据)、一个metadata文件、一个index文件(通过metric name和labels查找timeseries数据在chunk文件的位置)。

最新写入的数据保存在内存block中,达到2小时后写入磁盘。为了防止程序崩溃导致数据丢失,实现了WAL(write-ahead-log)机制,启动时会以写入日志(WAL)的方式来实现重播,从而恢复数据。

删除数据时,删除条目会记录在独立的tombstone文件中,而不是立即从chunk文件删除。

通过时间窗口的形式保存所有的样本数据,可以明显提高Prometheus的查询效率,当查询一段时间范围内的所有样本数据时,只需要简单的从落在该范围内的块中查询数据即可。

这些2小时的block会在后台压缩成更大的block,数据压缩合并成更高level的block文件后删除低level的block文件。这个和leveldb、rocksdb等LSM树的思路一致。

这些设计和Gorilla的设计高度相似,所以Prometheus几乎就是等于一个缓存TSDB。它本地存储的特点决定了它不能用于long-term数据存储,只能用于短期窗口的timeseries数据保存和查询,并且不具有高可用性(宕机会导致历史数据无法读取)。

内存中的block数据未写入磁盘时,block目录下面主要保存wal文件:


./data/01BKGV7JBM69T2G1BGBGM6KB12
./data/01BKGV7JBM69T2G1BGBGM6KB12/meta.json
./data/01BKGV7JBM69T2G1BGBGM6KB12/wal/000002
./data/01BKGV7JBM69T2G1BGBGM6KB12/wal/000001

持久化的block目录下wal文件被删除,timeseries数据保存在chunk文件里。index用于索引timeseries在wal文件里的位置。


./data/01BKGV7JC0RY8A6MACW02A2PJD
./data/01BKGV7JC0RY8A6MACW02A2PJD/meta.json
./data/01BKGV7JC0RY8A6MACW02A2PJD/index
./data/01BKGV7JC0RY8A6MACW02A2PJD/chunks
./data/01BKGV7JC0RY8A6MACW02A2PJD/chunks/000001
./data/01BKGV7JC0RY8A6MACW02A2PJD/tombstones

存储配置

对于本地存储,prometheus提供了一些配置项,主要包括:

Prometheus将所有当前使用的块保留在内存中。此外,它将最新使用的块保留在内存中,最大内存可以通过storage.local.memory-chunks标志配置。

监测当前使用的内存量:

监测当前使用的存储指标:

PROMETHEUS 2.0的存储升级

prometheus 2.0于2017-11-08发布,主要是存储引擎进行了优化。

性能的整体提高:

在Kubernetes集群这样的动态环境中,prometheus的数据平面通常看起来是这种样式

如:


requests_total{path="/status", method="GET", instance="10.0.0.1:80"}
requests_total{path="/status", method="POST", instance="10.0.0.3:80"}
requests_total{path="/", method="GET", instance="10.0.0.2:80"}

Prometheus定期为所有系列收集新数据点,这意味着它必须在时间轴的右端执行垂直写入。但是,在查询时,我们可能希望访问平面上任意区域的矩形(各种label条件)

因此为了能够在大量数据中有效地查找查询序列,我们需要一个索引。

在Prometheus 1.x存储层可以很好地处理垂直写入模式,但是随着规模增大,索引或出现一些问题,因此在2.0版本中重新设计了存储引擎和索引,主要改造是:

样本压缩

现有存储层的样本压缩功能在Prometheus的早期版本中发挥了重要作用。单个原始数据点占用16个字节的存储空间。但当普罗米修斯每秒收集数十万个数据点时,可以快速填满硬盘。

但,同一系列中的样本往往非常相似,我们可以利用这一类样品(同样label)进行有效的压缩。批量压缩一系列的许多样本的块,在内存中,将每个数据点压缩到平均1.37字节的存储。

这种压缩方案运行良好,也保留在新版本2存储层的设计中。具体压缩算法可以参考:Facebook的“Gorilla”论文中

时间分片

我们将新的存储层划分为块(block),每个块在一段时间内保存所有序列。每个块充当独立数据库。

这样每次查询,仅检查所请求的时间范围内的块子集,查询执行时间自然会减少。

这种布局也使删除旧数据变得非常容易(这在1.x的存储设计中是一个很耗时的操作)。但在2.x中,一旦块的时间范围完全落后于配置的保留边界,它就可以完全丢弃。

索引

一般prometheus的查询是把metric+label做关键字的,而且是很宽泛,完全用户自定义的字符,因此没办法使用常规的sql数据库,prometheus的存储层使用了全文检索中的倒排索引概念,将每个时间序列视为一个小文档。而metric和label对应的是文档中的单词。

例如,requests_total{path=”/status”, method=”GET”, instance=”10.0.0.1:80”}是包含以下单词的文档:

基准测试

cpu、内存、查询效率都比1.x版本得到了大幅度的提升

具体测试结果参考:https://dzone.com/articles/prometheus-2-times-series-storage-performance-anal

故障恢复

如果您怀疑数据库中的损坏引起的问题,则可以通过使用storage.local.dirtyflag配置,来启动服务器来强制执行崩溃恢复。

如果没有帮助,或者如果您只想删除现有的数据库,可以通过删除存储目录的内容轻松地启动:

远程存储

Prometheus默认是自己带有存储的,保存的时间为15天。但本地存储也意味着Prometheus无法持久化数据,无法存储大量历史数据,同时也无法灵活扩展。
为了保证Prometheus的简单性,Prometheus并没有从自身集群的维度来解决这些问题,而是定义了两种接口,remote_write/remote_read,将数据抛出去,你自己处理。

Prometheus的remote_storage 其实是一个adapter,至于在adapter的另一端是什么类型的时序数据库它根本不关心,如果你愿意,你也可以编写自己的adpater。

如:存储的方式为:Prometheus —-发送数据—- > remote_storage_adapter —- 存储数据 —-> influxdb。

prometheus通过下面两种方式来实现与其他的远端存储系统对接:

远程读

在远程读的流程当中,当用户发起查询请求后,Promthues将向remote_read中配置的URL发起查询请求(matchers,ranges),Adaptor根据请求条件从第三方存储服务中获取响应的数据。同时将数据转换为Promthues的原始样本数据返回给Prometheus Server。

当获取到样本数据后,Promthues在本地使用PromQL对样本数据进行二次处理。

远程写

用户可以在Promtheus配置文件中指定Remote Write(远程写)的URL地址,一旦设置了该配置项,Prometheus将样本数据通过HTTP的形式发送给适配器(Adaptor)。而用户则可以在适配器中对接外部任意的服务。外部服务可以是真正的存储系统,公有云的存储服务,也可以是消息队列等任意形式。

配置

配置非常简单,只需要将对应的地址配置下就行


remote_write:
 - url: "http://localhost:9201/write"

remote_read:
 - url: "http://localhost:9201/read"

社区支持

现在社区已经实现了以下的远程存储方案

可以使用读写完整的InfluxDB,我们使用了多prometheus server同时远程读+写,验证了速度还是可以的。并且InfluxDB生态完整,自带了很多管理工具。

容量规划

在一般情况下,Prometheus中存储的每一个样本大概占用1-2字节大小。如果需要对Prometheus Server的本地磁盘空间做容量规划时,可以通过以下公式计算:


磁盘大小 = 保留时间 * 每秒获取样本数 * 样本大小

保留时间(retention_time_seconds)和样本大小(bytes_per_sample)不变的情况下,如果想减少本地磁盘的容量需求,只能通过减少每秒获取样本数(ingested_samples_per_second)的方式。

因此有两种手段,一是减少时间序列的数量,二是增加采集样本的时间间隔。

考虑到Prometheus会对时间序列进行压缩,因此减少时间序列的数量效果更明显。

其他

远程读写解决了Promtheus的数据持久化问题。使其可以进行弹性扩展。另外还支持联邦集群模式,用于解决横向扩展、网络分区的问题(如地域A+B+C的监控数据,统一汇总到D),联邦集群的配置将在后面的Promthues高可用文章中详细说明。

参考资料


Tag:prometheus 监控
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