Prometheus 是一套开源的系统监控报警框架。它启发于 Google 的 borgmon 监控系统，由工作在 SoundCloud 的 google 前员工在 2012 年创建，作为社区开源项目进行开发，并于 2015 年正式发布。
特点作为新一代的监控框架，Prometheus 具有以下特点：
强大的多维度数据模型：
时间序列数据通过 metric 名和键值对来区分。
所有的 metrics 都可以设置任意的多维标签。
数据模型更随意，不需要刻意设置为以点分隔的字符串。
可以对数据模型进行聚合，切割和切片操作。
支持双精度浮点类型，标签可以设为全 unicode。
灵活而强大的查询语句（PromQL）：在同一个查询语句，可以对多个 metrics 进行乘法、加法、连接、取分数位等操作。
易于管理： Prometheus server 是一个单独的二进制文件，可直接在本地工作，不依赖于分布式存储。
高效：平均每个采样点仅占 3.5 bytes，且一个 Prometheus server 可以处理数百万的 metrics。
使用 pull 模式采集时间序列数据，这样不仅有利于本机测试而且可以避免有问题的服务器推送坏的 metrics。
可以采用 push gateway 的方式把时间序列数据推送至 Prometheus server 端。
可以通过服务发现或者静态配置去获取监控的 targets。
有多种可视化图形界面。
易于伸缩。
组成及架构Prometheus 生态圈中包含了多个组件，其中许多组件是可选的：
Prometheus Server: 用于收集和存储时间序列数据。
Client Library: 客户端库，为需要监控的服务生成相应的 metrics 并暴露给 Prometheus server。当 Prometheus server 来 pull 时，直接返回实时状态的 metrics。
Push Gateway: 主要用于短期的 jobs。由于这类 jobs 存在时间较短，可能在 Prometheus 来 pull 之前就消失了。为此，这次 jobs 可以直接向 Prometheus server 端推送它们的 metrics。这种方式主要用于服务层面的 metrics，对于机器层面的 metrices，需要使用 node exporter。
Exporters: 用于暴露已有的第三方服务的 metrics 给 Prometheus。
Alertmanager: 从 Prometheus server 端接收到 alerts 后，会进行去除重复数据，分组，并路由到对收的接受方式，发出报警。常见的接收方式有：电子邮件，pagerduty，OpsGenie, webhook 等。
一些其他的工具。
下图为 Prometheus 官方文档中的架构图：
从上图可以看出，Prometheus 的主要模块包括：Prometheus server, exporters, Pushgateway, PromQL, Alertmanager 以及图形界面。
其大概的工作流程是：
Prometheus server 定期从配置好的 jobs 或者 exporters 中拉 metrics，或者接收来自Pushgateway 发过来的 metrics，或者从其他的 Prometheus server 中拉 metrics。
Prometheus server 在本地存储收集到的 metrics，并运行已定义好的 alert.rules，记录新的时间序列或者向 Alertmanager 推送警报。
Alertmanager 根据配置文件，对接收到的警报进行处理，发出告警。
在图形界面中，可视化采集数据。
下面将对 Prometheus 中的数据模型（时间序列），metric 类型，instance 和 jobs等概念进行介绍。
数据模型Prometheus 中存储的数据为时间序列，是由 metric 的名字和一系列的标签（键值对）唯一标识的，不同的标签则代表不同的时间序列。
metric 名字：该名字应该具有语义，一般用于表示 metric 的功能，例如：http_requests_ total, 表示 http 请求的总数。其中，metric 名字由 ASCII 字符，数字，下划线，以及冒号组成，且必须满足正则表达式 [a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*。
标签：使同一个时间序列有了不同维度的识别。例如 http_requests_total{method="Get"} 表示所有 http 请求中的 Get 请求。当 method="post" 时，则为新的一个 metric。标签中的键由 ASCII 字符，数字，以及下划线组成，且必须满足正则表达式 [a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*。
样本：实际的时间序列，每个序列包括一个 float64 的值和一个毫秒级的时间戳。
格式：{
Metrics种类Prometheus客户端库提供了四种核心Metrics类型。
Counter（计数器）说明：Counter是一个累积度量，它表示一个单调递增的 Metrics，其值只能在重启时递增或重置为零
场景：可以使用Counter来表示http的请求数、已完成的任务数或错误数、下单数。
Gauge（测量仪）说明：当前值的一次快照(snapshot)测量，可增可减。
场景：磁盘使用率，当前同时在线用户数。
Histogram（直方图）说明：通过区间统计样本分布。
场景：请求延迟时间的统计。例如统计 0~200ms、200ms~400ms、400ms~800ms 区间的请求数有多。
Summary（汇总）说明：根据样本统计出百分位。
场景：请求延迟时间的统计。例如统计 95%的请求延迟 < xxx ms ，99%的请求延迟 < xxx ms
instance 和 jobs