1、scrape_configs 参数介绍

# 默认的全局配置
global:
scrape_interval: 15s # 采集间隔15s，默认为1min一次
evaluation_interval: 15s # 计算规则的间隔15s默认为1min一次
scrape_timeout: 10s # 采集超时时间，默认为10s
external_labels: # 当和其他外部系统交互时的标签，如远程存储、联邦集群时
prometheus: monitoring/k8s # 如：prometheus-operator的配置
prometheus_replica: prometheus-k8s-1

Alertmanager的配置

alerting:
alertmanagers:

• static_configs:
  • targets:
    • 127.0.0.1:9093 # alertmanager的服务地址，如127.0.0.1:9093
      alert_relabel_configs: # 在抓取之前对任何目标及其标签进行修改。
• separator: ;
  regex: prometheus_replica
  replacement: $1
  action: labeldrop

一旦加载了报警规则文件，将按照evaluation_interval即15s一次进行计算，rule文件可以有多个

rule_files:
# - "first_rules.yml"
# - "second_rules.yml"

scrape_configs为采集配置，包含至少一个job

scrape_configs:
# Prometheus的自身监控 将在采集到的时间序列数据上打上标签job=xx

• job_name: 'prometheus' # 采集指标的默认路径为：/metrics，如 localhost:9090/metric # 协议默认为http static_configs:
  • targets: ['localhost:9090']

远程读，可选配置，如将监控数据远程读写到influxdb的地址，默认为本地读写

remote_write:
127.0.0.1:8090

远程写

remote_read:
127.0.0.1:8090

2、scrape_configs配置案例

prometheus的配置中，最常用的就是scrape_configs配置，比如添加新的监控项，修改原有监控项的地址频率等。
最简单配置为：
scrape_configs:

• job_name: prometheus metrics_path: /metrics scheme: http static_configs:
  • targets:
  • localhost:9090

完整配置为(附prometheus-operator的推荐配置)：

job 将以标签形式出现在指标数据中，如node-exporter采集的数据，job=node-exporter

job_name: node-exporter

采集频率：30s

scrape_interval: 30s

采集超时：10s

scrape_timeout: 10s

采集对象的path路径

metrics_path: /metrics

采集协议：http或者https

scheme: https

可选的采集url的参数

params:
name: demo

当自定义label和采集到的自带label冲突时的处理方式，默认冲突时会重名为exported_xx

honor_labels: false

当采集对象需要鉴权才能获取时，配置账号密码等信息

basic_auth:
username: admin
password: admin
password_file: /etc/pwd

bearer_token或者文件位置(OAuth 2.0鉴权)

bearer_token: kferkhjktdgjwkgkrwg
bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token

https的配置，如跳过认证，或配置证书文件

tls_config:
# insecure_skip_verify: true
ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
server_name: kubernetes
insecure_skip_verify: false

代理地址

proxy_url: 127.9.9.0:9999

Azure的服务发现配置

azure_sd_configs:

Consul的服务发现配置

consul_sd_configs:

DNS的服务发现配置

dns_sd_configs:

EC2的服务发现配置

ec2_sd_configs:

OpenStack的服务发现配置

openstack_sd_configs:

file的服务发现配置

file_sd_configs:

GCE的服务发现配置

gce_sd_configs:

Marathon的服务发现配置

marathon_sd_configs:

AirBnB的服务发现配置

nerve_sd_configs:

Zookeeper的服务发现配置

serverset_sd_configs:

Triton的服务发现配置

triton_sd_configs:

Kubernetes的服务发现配置

kubernetes_sd_configs:

• role: endpoints namespaces: names:
  • monitoring

对采集对象进行一些静态配置，如打特定的标签

static_configs:

• targets: ['localhost:9090', 'localhost:9191']
  labels:
  my: label
  your: label

在Prometheus采集数据之前，通过Target实例的Metadata信息，动态重新写入Label的值。

如将原始的__meta_kubernetes_namespace直接写成namespace，简洁明了

relabel_configs:

• source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
  separator: ;
  regex: (.*)
  target_label: namespace
  replacement: $1
  action: replace
• source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]
  separator: ;
  regex: (.*)
  target_label: service
  replacement: $1
  action: replace
• source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name]
  separator: ;
  regex: (.*)
  target_label: pod
  replacement: $1
  action: replace
• source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]
  separator: ;
  regex: (.*)
  target_label: job
  replacement: ${1}
  action: replace
• separator: ;
  regex: (.*)
  target_label: endpoint
  replacement: web
  action: replace

指标relabel的配置，如丢掉某些无用的指标

metric_relabel_configs:

• source_labels: [__name__]
  separator: ;
  regex: etcd_(debugging|disk|request|server).*
  replacement: $1
  action: drop

3、常见案例

1.获取集群中各节点信息，并按可用区或地域分类

如使用k8s的role:node采集集群中node的数据，可以通过"meta_domain_beta_kubernetes_io_zone"标签来获取到该节点的地域，该label为集群创建时为node打上的标记，kubectl decribe node可以看到。
然后可以通过relabel_configs定义新的值
relabel_configs:

• source_labels: ["meta_domain_beta_kubernetes_io_zone"]
  regex: "(.*)"
  replacement: $1
  action: replace
  target_label: "zone"

后面可以直接通过node{zone="XX"}来进行地域筛选

2.过滤信息，或者按照职能（RD、运维）进行监控管理

对于不同职能（开发、测试、运维）的人员可能只关心其中一部分的监控数据，他们可能各自部署的自己的Prometheus Server用于监控自己关心的指标数据，不必要的数据需要过滤掉，以免浪费资源，可以最类似配置;
metric_relabel_configs:

• source_labels: [__name__]
  separator: ;
  regex: etcd_(debugging|disk|request|server).*
  replacement: $1
  action: drop

action: drop代表丢弃掉符合条件的指标，不进行采集。

3.搭建prometheus联邦集群，管理各IDC（地域）监控实例
如果存在多个地域，每个地域又有很多节点或者集群，可以采用默认的联邦集群部署，每个地域部署自己的prometheus server实例，采集自己地域的数据。然后由统一的server采集所有地域数据，进行统一展示，并按照地域归类

配置：
scrape_configs:

• job_name: 'federate' scrape_interval: 15s honor_labels: true metrics_path: '/federate' params: 'match[]': - '{job="prometheus"}' - '{__name__=~"job:.*"}' - '{__name__=~"node.*"}' static_configs:
  • targets:
    • '192.168.77.11:9090'
    • '192.168.77.12:9090'

4、服务发现

[root@VM_0_14_centos prometheus]# cat prometheus.yml

my global config

global:
scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
# scrape_timeout is set to the global default (10s).

Alertmanager configuration

alerting:
alertmanagers:

• static_configs:
  • targets:
    • 172.18.0.1:9093

Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.

rule_files:
# - "first_rules.yml"
# - "second_rules.yml"

• "alert_rules/rules.yml"

A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:

Here it's Prometheus itself.

scrape_configs:
# The job name is added as a label `job=` to any timeseries scraped from this config.

• job_name: 'prometheus'

  metrics_path defaults to '/metrics'

  scheme defaults to 'http'.

  static_configs:

  • targets: ['localhost:9090']
    labels:
    idc: bj

• job_name: 'harbor_server'
  file_sd_configs: ####基于文件的发现

  • files:
    • /opt/prometheus/file_sd_configs/harbor_monitor.json ###
      refresh_interval: 10s

• job_name: 'container'
  static_configs:

  • targets: ['172.18.0.1:8080']

配置文件：
[root@VM_0_14_centos prometheus]# cat /opt/prometheus/file_sd_configs/harbor_monitor.json
[
{
"targets": ["172.19.0.14:9100","124.156.173.164:9100"]
}
]