Prometheus 云原生 - 基于 file_sd、http_sd 实现 Service Discovery

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为什么需要服务发现机制

File Service Discovery（file_sd）

基本概念

配置方式

使用案例

HTTP Service Discovery（http_sd）

基本概念

配置方式

使用案例

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为什么需要服务发现机制

我们知道在 Prometheus 配置文件中可以通过 static_configs 来配置静态地址来获取数据，但是在云环境下，特别是容器环境下，抓取的 地址 经常是变动的，也就是说，地址每次变动因此，我们不但需要去修改 prometheus.yml 文件，还需要重启 prometheus 来加载配置，十分麻烦.

因此，就引入了 file_sd 、http_sd 等 服务发现机制.

File Service Discovery（file_sd）

基本概念

file_sd 是基于文件的服务发现机制，来动态更新 prometheus 数据的.

我们只需要把之前在 prometheus.yml 中通过 static_config 配置的方式，都统一写到一个文件中（例如 mysql 集群所有实例写到一个文件，mongo 集群所有实例写道另一个文件...），文件的格式可以以 yml 或 json 格式提供（文件必须包含一个静态配置的列表）.

一般更多的使用的是 json 格式，如下（这个文件就是一个大 json 数组，包含一个个目标对象）：

[
  {
    "targets": ["10.0.1.1:9100"],
    "labels": {
      "env": "master",
      "job": "mysql"
    }
  },
  {
    "targets": ["10.0.0.1:9100", "10.0.0.2:9100"],
    "labels": {
      "env": "slave",
      "job": "mysql"
    }
  },
  ...
]

• targets：是一个数组，包含了需要监控的目标地址. 
• labels：是一个 map，也就是一些键值对，这些键值我们是可以自定义的，但是我们也建议最好至少 有一个 job 标签 和 env 标签 来标识 名称 和 环境.

配置方式

prometheus.yml 配置如下：

scrape_configs:
  - job_name: 'file_sd_example'
    file_sd_configs:
      - files:
          - '/root/prometheus/targets/*.json'
        refresh_interval: 10s

这个示例中，Prometheus 会每 10s 读取 '/root/prometheus/targets/'  目录下的所有以 .json 结尾的文件，获取最新的监控目标.

 

使用案例

a）prometheus.yml 配置文件如下：

scrape_configs:
 
  - job_name: file_sd_expoter
    file_sd_configs:
      - files: 
        - '/sd/*.json'
        refresh_interval: 5s

Ps：由于是在 docker 中部署的 prometheus，因此要注意 files 的目录也是容器内的目录！建议启动容器时，挂载好目录，以便操作. 

b）目标 JSON 文件如下：

[
    {
        "targets": ["env-base:9100"],
        "labels": {
            "env": "prod",
            "job": "node_exporter"
        }
    },
    {
        "targets": ["env-base:9104", "env-base:9121"],
        "labels": {
            "env": "prod",
            "job": "mysql_and_redis_exporter"
        }
    }
]

c）启动 prometheus 容器之后，在浏览器中输入 env-base:9090 进入 prometheus 主页，在进入 Targets 目录，如下：

HTTP Service Discovery（http_sd）

基本概念

http_sd 方式允许 Prometheus 通过 HTTP 请求动态获取需要监控的目标列表. 

a）工作原理：

1. 首先需要配置 HTTP 端点，也就是在 prometheus.yml 文件中，只需要指定一个 HTTP 端点，这个端点一般是我们自己的写的 SpringMVC 程序中的一个 web 接口（GET 请求方式）.
2. Prometheus 就会定期向配置的 HTTP 端点发送 GET 请求，获取最新的数据列表.
3. HTTP 端点返回的目标列表就是 JSON 格式的数据，里面是一个大 JSON 数组.

b）HTTP 端点返回的数据，例如如下：

[
  {
    "targets": ["10.0.0.1:9100", "10.0.0.2:9100"],
    "labels": {
      "env": "prod",
      "job": "node_exporter"
    }
  },
  {
    "targets": ["10.0.1.1:9100"],
    "labels": {
      "env": "staging",
      "job": "node_exporter"
    }
  }
]

• targets：是一个数组，包含了需要监控的目标地址. 
• labels：是一个 map，也就是一些键值对，这些键值我们是可以自定义的，但是我们也建议最好至少 有一个 job 标签 和 env 标签 来标识 名称 和 环境.

Ps：labels 中的 key 和 value，第一个字符一定都不能是 数字！ 

配置方式

在 prometheus.yml 文件中配置 http_sd 示例如下：

scrape_configs:
  - job_name: 'http_sd_example'
    http_sd_configs:
      - url: 'http://example.com/targets'
        refresh_interval: 10s

这个示例中，Prometheus 会每 10s 向 http://example.com/targets 发送一次 GET 请求，来获取最新的目标列表.

Ps：

• 上述  url 的格式必须为 http://ip:port
• 这里不能加 cookie 或者 header，如果需要 token 来鉴权，建议直接 querystring 进行传参

使用案例

一般公司在做项目前，都会写一个发布系统，这个发布系统就用来复杂把我们写好的程序发布到 预发、生产 等环境.     那么在这个发布系统上，我们就可以给 Prometheus 提供 HTTP 接口，这个接口就可以从 发布系统 的数据库中拿到所有的 服务器示例套接字（ip:port），组装成 json 指定格式，最后返回.

Note：在公司，一般不会全部放到一个 HTTP 接口中，而是提供很多个 HTTP 接口，例如：

• MySQL 集群所有实例信息对应一个 HTTP 接口
• Kafak 集群所有实例信息对应一个 HTTP 接口.
• 所有跑在 jvm 上的程序（SpringBoot 程序）对应一个 HTTP 接口.

下面我来演示一个简单的例子：

a）SpringBoot 应用如下：

@RestController
class HttpApi {
 
//    {
//        "targets": ["env-base:9100"],
//        "labels": {
//        "env": "prod",
//        "job": "node_exporter"
//    }
//    },
//    {
//        "targets": ["env-base:9104", "env-base:9121"],
//        "labels": {
//        "env": "prod",
//        "job": "mysql_and_redis_exporter"
//    }
 
    @RequestMapping("/targets")
    fun targets(): List<PrometheusVo> {
        //1. 从数据库中获取对应的 套接字 信息，
        //...
 
        //2. 组装 json 数据
        val v1 = PrometheusVo(
            targets = listOf("env-base:9100"),
            labels = Labels(
                env = "prod",
                job = "node_exporter"
            )
        )
        val v2 = PrometheusVo(
            targets = listOf("env-base:9104", "env-base:9121"),
            labels = Labels(
                env = "prod",
                job = "mysql_and_redis_exporter"
            )
        )
        return listOf(v1, v2)
    }
 
}
 
data class PrometheusVo (
    val targets: List<String>,
    val labels: Labels
)
 
//注意，根据 prometheus 的要求，不允许值的第一个字符为数字！！
data class Labels (
    val env: String,
    val job: String
)

 访问 100.94.135.96:9000/targets 如下：

b）配置文件如下：

scrape_configs:
 
  - job_name: http_sd_expoter
    http_sd_configs:
      - url: 'http://100.94.135.96:9000/targets'
        refresh_interval: 5s