说明：
因为我的博客之前写过关于Prometheus的安装和配合使用，但并未对其自身作过多说明，所以此文主要针对Prometheus的基本原理、服务流程、组件解析等方面进行详细解读（偏原理性），安装方式和相关的配置流程，有需要的可以参考我之前的博文：
部署Prometheus+Grafana监控MySQL运行状态
一、Prometheus解读：
1、基本原理：
Prometheus的基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控。
输出被监控组件信息的HTTP接口被叫做exporter 。目前常用的组件大部分都有exporter可以直接使用，比如mysql、redis、nginx、haproxy等等。
2、服务流程：
Prometheus Daemon负责定时去目标上抓取metrics(指标)数据，每个抓取目标需要暴露一个http服务的接口给它定时抓取。Prometheus支持通过配置文件、文本文件、Zookeeper、Consul、DNS SRV Lookup等方式指定抓取目标。
Prometheus采用PULL的方式进行监控，即服务器可以直接通过目标PULL数据或者间接地通过中间网关来Push数据。Prometheus在本地存储抓取的所有数据，并通过一定规则进行清理和整理数据，并把得到的结果存储到新的时间序列中。
二、Prometheus主体架构：
由此架构图可以引导出Prometheus的四大核心组件和其对应的作用：
Prometheus-server：
Prometheus Server是Prometheus组件中的核心部分，负责实现对监控数据的获取，存储以及查询。PrometheusServer可以通过静态配置管理监控目标，也可以配合使用Service Discovery的方式动态管理监控目标，并从这些监控目标中获取数据。 其次Prometheus Server需要对采集到的监控数据进行存储，Prometheus Server本身就是一个时序数据库，将采集到的监控数据按照时间序列的方式存储在本地磁盘当中。最后Prometheus Server对外提供了自定义的PromQL语言，实现对数据的查询以及分析。
Prometheus Server内置的Express Browser UI，通过这个UI可以直接通过PromQL实现数据的查询以及可视化。
并且Prometheus Server的联邦集群能力可以使其从其他的Prometheus Server实例中获取数据，因此在大规模监控的情况下，可以通过联邦集群以及功能分区的方式对Prometheus Server进行扩展。
Pushgateway：
由于Prometheus数据采集基于Pull模型进行设计，因此在网络环境的配置上必须要让Prometheus Server能够直接与Exporter进行通信。当这种网络需求无法直接满足时，就可以利用PushGateway来进行中转。可以通过PushGateway将内部网络的监控数据主动Push到Gateway当中。而Prometheus Server则可以采用同样Pull的方式从PushGateway中获取到监控数据。
Alertmanager：
Alertmanager即Prometheus体系中的告警处理中心。在Prometheus Server中，支持基于PromQL创建告警规则，如果满足PromQL定义的规则，则会产生一条告警，而告警的后续处理流程则由Alertmanager进行管理。在Alertmanager中我们可以与邮件，钉钉等通知方式进行发布，也可以通过Webhook自定义告警处理方式等等。
Exporter：
Exporter将监控数据采集的端点通过HTTP服务的形式暴露给Prometheus Server，Prometheus Server通过访问该Exporter提供的Endpoint端点，即可获取到需要采集的监控数据。
一般来说Exporter分为2类：
直接采集：这一类Exporter直接内置了对Prometheus监控的支持，比如cAdvisor，Kubernetes，Etcd，Gokit等，都直接内置了用于向Prometheus暴露监控数据的端点。
间接采集：原有监控目标并不直接支持Prometheus，因此我们需要通过Prometheus提供的Client Library编写该监控目标的监控采集程序（间接的调用接口）。例如： Mysql Exporter、JMX Exporter、Consul Exporter、Redis Exporter等。
三、Prometheus和Zabbix两大常见的监控系统对比如下：
（遵循场景不同而灵活使用二者的原则）
