5）Prometheus
✅ 第 1 题：Prometheus 是什么？为什么需要它？
Q1：请简述 Prometheus 的设计理念、核心功能，它与传统监控工具（如 Zabbix）有何不同？
📝 参考答案：
Prometheus 是一个开源的、云原生的 监控系统 + 时序数据库（TSDB），用于收集、存储和查询各类系统指标。
📌 核心理念：
- 拉模式（Pull）：从 Exporter 拉取指标
- 多维数据模型：支持通过 label 维度进行指标聚合
- PromQL 查询语言：灵活强大
- 内置时序数据库：无外部依赖
🎯 与 Zabbix、Nagios 相比：
- Zabbix 是主动推送（Push）和轮询的混合模式，适合基础设施监控
- Prometheus 更适合微服务、云原生架构（如 Kubernetes）
💡 类比思维：
如果 Zabbix 是“医生定时体检”，Prometheus 更像是“病人自助量体温+大数据分析系统”。
🛠️ 第 2 题：Prometheus 是如何采集和存储数据的？
Q2：Prometheus 的指标采集机制是怎样的？它的时序数据库是如何设计的？
📝 参考答案：
📦 采集机制：
- Prometheus 定时以 HTTP 请求的方式 拉取 metrics 接口
- 每个被监控的组件需要暴露
/metrics接口（如通过 Exporter、或 SDK）
📊 数据结构（TSDB）：
- 核心单位是 Time Series（时间序列），由：metric name + label 集合 唯一标识
- 数据以压缩块方式存储（chunk-based）
✨ 举例：
plaintext
http_requests_total{job="nginx", method="GET", code="200"} 1027 1691462400🔍 第 3 题：PromQL 的查询能力强在哪？请举例说明。
Q3：请简要介绍 PromQL 的核心功能，并举一个查询示例及其含义。
📝 参考答案：
PromQL 是 Prometheus 的查询语言，支持：
- 即时查询（Instant vector）
- 范围查询（Range vector）
- 聚合函数（rate, sum, avg 等）
- Label 过滤与正则
📌 示例：
promql
rate(http_requests_total{job="nginx"}[1m])👉 含义：统计 nginx 服务在过去 1 分钟内的 http_requests_total 每秒增长速率。
🎯 聚合示例：
promql
sum(rate(http_requests_total[5m])) by (method)👉 含义：按 HTTP 方法分组，统计过去 5 分钟内的每秒请求速率。
📦 第 4 题：在实际项目中如何落地 Prometheus？
Q4：如果你接手一个微服务项目，你会如何用 Prometheus 实现监控？有哪些关键组件？
📝 参考答案：
📌 步骤一：架构部署
- 部署 Prometheus Server
- 结合 Grafana（用于可视化）
- Node Exporter（主机监控）
- 应用集成 SDK（如 Go 的
promhttp）
📌 步骤二：配置文件（prometheus.yml）
- 添加 job
yaml
scrape_configs:
- job_name: "app"
static_configs:
- targets: ["localhost:8080"]📌 步骤三：添加告警（Alertmanager）
- 设置规则文件
alert.rules.yml - 当条件满足时发邮件、微信、钉钉告警
📌 步骤四：在 Grafana 创建仪表盘
🚦 第 5 题：Prometheus 在高可用和扩展性方面的挑战与解决方案？
Q5：请问 Prometheus 如何实现 HA？在大规模集群中如何扩展监控能力？
📝 参考答案：
🌟 挑战：
- 单个 Prometheus 无法水平扩展
- 没有全局视角（适用于单集群或单团队）
📦 解决方案：
双实例 HA
- 两个 Prometheus 实例同时采集数据，但只用一个推送到 Alertmanager
- 外部通过 Thanos 或 Cortex 合并数据
长远方案：Thanos / Cortex
- Thanos：Prometheus 的水平扩展与存储层解决方案，支持多集群聚合、长期存储（如接入对象存储 S3）
- Cortex：更大规模的 Prometheus 多租户系统，适合 SaaS 场景
🔚 总结思维导图：Prometheus 五维问题
| 维度 | 内容 |
|---|---|
| 原理 | 拉模式采集，Label + 时间序列模型 |
| 工具链 | Prometheus + Grafana + Alertmanager |
| 查询语言 | PromQL 语法强大，支持聚合、过滤、速率计算 |
| 落地 | Exporter 部署、告警配置、仪表盘集成 |
| 扩展性 | Thanos/Cortex 实现 HA、横向扩展 |