prometheus 监控磁盘容量：深入浅出监控神器Prometheus
prometheus 监控磁盘容量：深入浅出监控神器Prometheusfunc (h *Handler) reload(w http.ResponseWriter r *http.Request) { rc := make(chan error) h.reloadCh <- rc // 发送一个信号到channe了中 if err := <-rc; err != nil { http.Error(w fmt.Sprintf("failed to reload config: %s" err) http.StatusInternalServerError) } }在main函数中会去监听这个channel，只要有监听到信号，就会做配置的reload，重新将新配置加载到内存中if o.EnableLifecycle { router.Post("/-/quit"
目前，Prometheus支持多达二十多种服务发现协议：
<azure_sd_config>
<consul_sd_config>
<digitalocean_sd_config>
<docker_sd_config>
<dockerswarm_sd_config>
<dns_sd_config>
<ec2_sd_config>
<openstack_sd_config>
<file_sd_config>
<gce_sd_config>
<hetzner_sd_config>
<http_sd_config>
<kubernetes_sd_config>
<kuma_sd_config>
<lightsail_sd_config>
<linode_sd_config>
<marathon_sd_config>
<nerve_sd_config>
<serverset_sd_config>
<triton_sd_config>
<eureka_sd_config>
<scaleway_sd_config>
<static_config>（二）配置更新
在更新完Prometheus的配置文件后，我们需要更新我们的配置到程序内存里，这里的更新方式有两种，第一种简单粗暴，就是重启Prometheus，第二种是动态更新的方式。如何实现动态的更新Prometheus配置。
第一步：首先要保证启动Prometheus的时候带上启动参数：--web.enable-lifecycle
prometheus --config.file=/usr/local/etc/prometheus.yml --web.enable-lifecycle
第二步：去更新我们的Prometheus配置:
curl -v --request POST 'http://localhost:9090/-/reload'
第三步：更新完配置后，我们可以通过Post请求的方式，动态更新配置：
原理：
Prometheus在web模块中，注册了一个handler：
if o.EnableLifecycle {
router.Post("/-/quit" h.quit)
router.Put("/-/quit" h.quit)
router.Post("/-/reload" h.reload) // reload配置
router.Put("/-/reload" h.reload)
}
通过h.reload这个handler方法实现：这个handler就是往一个channle中发送一个信号：
func (h *Handler) reload(w http.ResponseWriter r *http.Request) {
rc := make(chan error)
h.reloadCh <- rc // 发送一个信号到channe了中
if err := <-rc; err != nil {
http.Error(w fmt.Sprintf("failed to reload config: %s" err) http.StatusInternalServerError)
}
}
在main函数中会去监听这个channel，只要有监听到信号，就会做配置的reload，重新将新配置加载到内存中
case rc := <-webHandler.Reload():
if err := reloadConfig(cfg.configFile cfg.enableExpandExternalLabels cfg.tsdb.EnableExemplarStorage logger noStepSubqueryInterval reloaders...); err != nil {
level.Error(logger).Log("msg" "Error reloading config" "err" err)
rc <- err
} else {
rc <- nil
}（三）指标抓取和存储
Prometheus对指标的抓取采取主动Pull的方式，即周期性的请求被监控服务暴露的metrics接口或者是PushGateway，从而获取到Metrics指标，默认时间是15s抓取一次，配置项如下：
global:
scrape_interval: 15s
抓取到的指标会被以时间序列的形式保存在内存中，并且定时刷到磁盘上，默认是两个小时回刷一次。并且为了防止Prometheus 发生崩溃或重启时能够恢复数据，Prometheus也提供了类似MySQL中binlog一样的预写日志，当Prometheus崩溃重启时，会读这个预写日志来恢复数据。
四、Metric指标
Prometheus采集的所有指标都是以时间序列的形式进行存储，每一个时间序列有三部分组成：
- 指标名和指标标签集合：metric_name{<label1=v1> <label2=v2>....}，指标名：表示这个指标是监控哪一方面的状态，比如http_request_total表示：请求数量；指标标签，描述这个指标有哪些维度，比如http_request_total这个指标，有请求状态码code= 200/400/500，请求方式：method=get/post等，实际上指标名称实际上是以标签的形式保存，这个标签是name，即：name=。
- 时间戳：描述当前时间序列的时间，单位：毫秒。
- 样本值：当前监控指标的具体数值，比如http_request_total的值就是请求数是多少。
可以通过查看Prometheus的metrics接口查看所有上报的指标：
所有的指标也都是通过如下所示的格式来标识的：
# HELP // HELP：这里描述的指标的信息，表示这个是一个什么指标，统计什么的
# TYPE // TYPE：这个指标是什么类型的
<metric name>{<label name>=<label value> ...} value // 指标的具体格式，<指标名>{标签集合} 指标值（二）指标类型
Prometheus底层存储上其实并没有对指标做类型的区分，都是以时间序列的形式存储，但是为了方便用户的使用和理解不同监控指标之间的差异，Prometheus定义了4种不同的指标类型：计数器counter，仪表盘gauge，直方图histogram，摘要summary。
