prometheus.yml 配置文件参数详解

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# global是一些常规的全局配置，这里只列出了两个参数：
scrape_interval:     15s      #每15s采集一次数据
evaluation_interval:  15s      #每15s做一次告警检测
# rule_files指定加载的告警规则文件，告警规则放到下面来介绍。
# scrape_configs指定prometheus要监控的目标，这部分是最复杂的。
在scrape_config中每个监控目标是一个job，但job的类型有很多种。可以是最简单的static_config，即静态地指定每一个目标。
这里定义了一个job的名称：job_name: 'prometheus'，然后定义监控节点：
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
这是prometheus本机的一个监控节点，可以继续扩展加入其它需要被监控的节点，例如：
- job_name: 'aliyun'
static_configs:
-   targets: [‘server01:9100’,'IP:9100’,’nginxserver:9100','web006:9100’,'redis:9100','logserver:9100','redis1:9100']
可以看到targets可以并列写入多个节点，用逗号隔开，机器名+端口号，端口号主要是exporters的端口，在这里9100其实是node_exporter的默认端口。配置完成后，prometheus就可以通过配置文件识别监控的节点，持续开始采集数据，prometheus基础配置也就搭建好了。

https://blog.csdn.net/VIP099/article/details/105164980

# 全局配置
global:
  scrape_interval:     15s   # 多久 收集 一次数据
  evaluation_interval: 30s   # 多久评估一次 规则
  scrape_timeout:      10s   # 每次 收集数据的 超时时间
  # 当Prometheus和外部系统(联邦, 远程存储, Alertmanager)通信的时候，添加标签到任意的时间序列或者报警
  external_labels:
    monitor: codelab
    foo:     bar
# 规则文件, 可以使用通配符
rule_files:
- "first.rules"
- "my/*.rules"
# 远程写入功能相关的设置
remote_write:
  - url: http://remote1/push
    write_relabel_configs:
    - source_labels: [__name__]
      regex:         expensive.*
      action:        drop
  - url: http://remote2/push
# 远程读取相关功能的设置
remote_read:
  - url: http://remote1/read
    read_recent: true
  - url: http://remote3/read
    read_recent: false
    required_matchers:
      job: special
# 收集数据 配置 列表
scrape_configs:
- job_name: prometheus  # 必须配置, 自动附加的job labels, 必须唯一
  honor_labels: true   # 标签冲突, true 为以抓取的数据为准 并 忽略 服务器中的, false 为 通过重命名来解决冲突
  # scrape_interval is defined by the configured global (15s).
  # scrape_timeout is defined by the global default (10s).
  metrics_path:     '/metrics'
  # scheme defaults to 'http'.
  # 文件服务发现配置 列表
  file_sd_configs:
    - files:  # 从这些文件中提取目标
      - foo/*.slow.json
      - foo/*.slow.yml
      - single/file.yml
      refresh_interval: 10m  # 刷新文件的 时间间隔
    - files:
      - bar/*.yaml
  # 使用job名作为label的 静态配置目录 的 列表
  static_configs:
  - targets: ['localhost:9090', 'localhost:9191']
    labels:
      my:   label
      your: label
  # 目标节点 重新打标签 的配置 列表.  重新标记是一个功能强大的工具，可以在抓取目标之前动态重写目标的标签集。 可以配置多个，按照先后顺序应用
  relabel_configs:
  - source_labels: [job, __meta_dns_name]   # 从现有的标签中选择源标签, 最后会被 替换， 保持， 丢弃
    regex:         (.*)some-[regex]  # 正则表达式, 将会提取source_labels中匹配的值
    target_label:  job   # 在替换动作中将结果值写入的标签.
    replacement:   foo-${1}  # 如果正则表达匹配, 那么替换值. 可以使用正则表达中的 捕获组
    # action defaults to 'replace'
  - source_labels: [abc]  # 将abc标签的内容复制到cde标签中
    target_label:  cde
  - replacement:   static
    target_label:  abc
  - regex:
    replacement:   static
    target_label:  abc
  bearer_token_file: valid_token_file  # 可选的, bearer token 文件的信息
- job_name: service-x
  # HTTP basic 认证信息
  basic_auth:
    username: admin_name
    password: "multiline\nmysecret\ntest"
  scrape_interval: 50s  # 对于该job, 多久收集一次数据
  scrape_timeout:  5s
  sample_limit: 1000  # 每次 收集 样本数据的限制. 0 为不限制
  metrics_path: /my_path  # 从目标 获取数据的 HTTP 路径
  scheme: https  # 配置用于请求的协议方案
  # DNS 服务发现 配置列表
  dns_sd_configs:
  - refresh_interval: 15s
    names:  # 要查询的DNS域名列表
    - first.dns.address.domain.com
    - second.dns.address.domain.com
  - names:
    - first.dns.address.domain.com
    # refresh_interval defaults to 30s.
  # 目标节点 重新打标签 的配置 列表
  relabel_configs:
  - source_labels: [job]
    regex:         (.*)some-[regex]
    action:        drop
  - source_labels: [__address__]
    modulus:       8
    target_label:  __tmp_hash
    action:        hashmod
  - source_labels: [__tmp_hash]
    regex:         1
    action:        keep
  - action:        labelmap
    regex:         1
  - action:        labeldrop
    regex:         d
  - action:        labelkeep
    regex:         k
  # metric 重新打标签的 配置列表
  metric_relabel_configs:
  - source_labels: [__name__]
    regex:         expensive_metric.*
    action:        drop
- job_name: service-y
  # consul 服务发现 配置列表
  consul_sd_configs:
  - server: 'localhost:1234'  # consul API 地址
    token: mysecret
    services: ['nginx', 'cache', 'mysql']  # 被检索目标的 服务 列表. 如果不定义那么 所有 服务 都会被 收集
    scheme: https
    tls_config:
      ca_file: valid_ca_file
      cert_file: valid_cert_file
      key_file:  valid_key_file
      insecure_skip_verify: false
  relabel_configs:
  - source_labels: [__meta_sd_consul_tags]
    separator:     ','
    regex:         label:([^=]+)=([^,]+)
    target_label:  ${1}
    replacement:   ${2}
- job_name: service-z
  # 收集 数据的 TLS 设置
  tls_config:
    cert_file: valid_cert_file
    key_file: valid_key_file
  bearer_token: mysecret
- job_name: service-kubernetes
  # kubernetes 服务 发现 列表
  kubernetes_sd_configs:
  - role: endpoints   # 必须写, 必须是endpoints, service, pod, node, 或者 ingress
    api_server: 'https://localhost:1234'
    basic_auth:  # HTTP basic 认证信息
      username: 'myusername'
      password: 'mysecret'
- job_name: service-kubernetes-namespaces
  kubernetes_sd_configs:
  - role: endpoints  # 应该被发现的 kubernetes 对象 实体
    api_server: 'https://localhost:1234'  # API Server的地址
    namespaces:  # 可选的命名空间发现, 如果省略 那么所有的命名空间都会被使用
      names:
        - default
- job_name: service-marathon
  # Marathon 服务发现 列表
  marathon_sd_configs:
  - servers:
    - 'https://marathon.example.com:443'
    tls_config:
      cert_file: valid_cert_file
      key_file: valid_key_file
- job_name: service-ec2
  ec2_sd_configs:
    - region: us-east-1
      access_key: access
      secret_key: mysecret
      profile: profile
- job_name: service-azure
  azure_sd_configs:
    - subscription_id: 11AAAA11-A11A-111A-A111-1111A1111A11
      tenant_id: BBBB222B-B2B2-2B22-B222-2BB2222BB2B2
      client_id: 333333CC-3C33-3333-CCC3-33C3CCCCC33C
      client_secret: mysecret
      port: 9100
- job_name: service-nerve
  nerve_sd_configs:
    - servers:
      - localhost
      paths:
      - /monitoring
- job_name: 0123service-xxx
  metrics_path: /metrics
  static_configs:
    - targets:
      - localhost:9090
- job_name: 測試
  metrics_path: /metrics
  static_configs:
    - targets:
      - localhost:9090
- job_name: service-triton
  triton_sd_configs:
  - account: 'testAccount'
    dns_suffix: 'triton.example.com'
    endpoint: 'triton.example.com'
    port: 9163
    refresh_interval: 1m
    version: 1
    tls_config:
      cert_file: testdata/valid_cert_file
      key_file: testdata/valid_key_file
# Alertmanager相关的配置
alerting:
  alertmanagers:
  - scheme: https
    static_configs:
    - targets:
      - "1.2.3.4:9093"
      - "1.2.3.5:9093"
      - "1.2.3.6:9093"

https://www.cnblogs.com/liujiliang/p/10080849.html

# global是一些常规的全局配置，这里只列出了两个参数：scrape_interval: 15s #每15s采集一次数据evaluation_interval: 15s #每15s做一次告警检测 # rule_files指定加载的告警规则文件，告警规则放到下面来介绍。 # scrape_configs指定prometheus要监控的目标，这部分是最复杂的。在scrape_config中每个监控目标是一个job，但job的类型有很多种。可以是最简单的s.

基于static_configs进行服务发现 [root@k8s-harbor1 prometheus ]#vim prometheus . yml # Sample config for Prometheus . global: scrape_interval: 15s #将数据收集间隔时间设置为每15秒一次。默认为每1分钟一次。 evaluation_interval: 15s #规则扫描间隔时间，每15秒评估一次规则。默认为每1分钟一次。 # scrape_timeout is set

环境部署完成以后，我们就需要对产品进行稳定性监控。在知道怎么监控收集数据之前，我们需要知道 prometheus 的 配置文件 和核心功能首先我们从针对 prometheus 的全局文件进行说起，首先进入 prometheus 的存放的包的路径。以本文为例。进入以后，通过ls命令是可以看到一个 prometheus . yml 的文件然后打开 配置文件 ，我们可以获取如下内容，重点内容注释详情如下红色标注部分，也可以参考官方文档中的 配置文件 说明：https:// prometheus .io/docs/ prometheus /lates

scrape_interval: 15s # 多久收集一次数据 evaluation_interval: 30s # 多久评估一次规则 scrape_timeout: 10s # 每次收集数据的超时时间 # 当Promethe... Prometheus 启动的时候，可以加载运行参数 -config.file指定 配置文件 ，默认为 prometheus . yml 。在 配置文件 中我们可以指定 global, alerting, rule_files, scrape_configs, remote_write, remote_read 等属性。 Prometheus 的 配置文件 是YAML格式。 Prometheus 的解压包里自带了一个默认的 配置文件 prometheus . yml 。让我们来看一下： global: scrape_....

在 ` prometheus . yml ` 中，可以使用一些技巧来简化 `targets` 配置的编写。 1. 使用 `relabel_configs` 对标签进行重命名和过滤，以便更方便地对 `targets` 进行选择。例如，可以使用以下配置将 `job` 标签的值从 `node` 更改为 `my-node-exporter`： ```yaml relabel_configs: - source_labels: [job] target_label: job regex: node replacement: my-node-exporter 2. 使用 `file_sd_config` 和 `targets` 文件来动态生成 `targets` 配置。这可以是一个便利的方法，特别是当你的主机数量很大的时候。例如，可以创建一个名为 `targets.json` 的文件，如下所示： ```json "targets": ["node1.example.com:9100"], "labels": { "job": "my-node-exporter", "environment": "production" "targets": ["node2.example.com:9100"], "labels": { "job": "my-node-exporter", "environment": "test" 然后在 ` prometheus . yml ` 中添加以下配置： ```yaml file_sd_configs: - files: - targets.json 这将自动将 `targets.json` 中的目标添加到 `targets` 中。 3. 使用 `relabel_configs` 和 `file_sd_config` 的组合，可以更灵活地过滤和重命名目标。例如，可以使用以下配置仅选择 `environment` 标签为 `production` 的目标： ```yaml file_sd_configs: - files: - targets.json relabel_configs: - source_labels: [environment] regex: production action: keep - action: drop 这将删除任何 `environment` 标签不为 `production` 的目标。

mac IDEA java 没有javap 安装 The operation couldn’t be completed. Unable to locate a Java Runtime. 30419