Prometheus 核心概念

一、什么是 Exporter？

Exporter = 指标采集适配器

一句话：

Exporter 负责把“被监控对象的状态”转换成 Prometheus 能理解的 /metrics 格式。

Prometheus 不会主动采集系统指标，它只会：

HTTP GET /metrics

Exporter 就是这个 /metrics 的提供者。

二、Exporter 的工作模式

2.1 基本流程

[系统 / 应用 / 中间件]
          ↓
      Exporter
          ↓  /metrics (HTTP)
     Prometheus

Prometheus 定期 Pull Exporter 的 /metrics。

2.2 Exporter 的两种形态

类型	说明	示例
独立进程	单独运行的 exporter	node_exporter
内嵌 SDK	应用自身暴露指标	Python/Java SDK

三、Prometheus 官方与常见 Exporter

3.1 系统与基础设施

Exporter	说明	端口
node_exporter	Linux 服务器 CPU/内存/磁盘	9100
windows_exporter	Windows 主机	9182
blackbox_exporter	HTTP/TCP/ICMP 探测	9115

3.2 数据库

Exporter	说明
mysqld_exporter	MySQL
postgres_exporter	PostgreSQL
mongodb_exporter	MongoDB
redis_exporter	Redis
elasticsearch_exporter	ES

3.3 中间件 & 服务

Exporter	说明
nginx_exporter	Nginx
kafka_exporter	Kafka
rabbitmq_exporter	RabbitMQ
zookeeper_exporter	ZooKeeper
haproxy_exporter	HAProxy

3.4 容器 & Kubernetes

Exporter	说明
cAdvisor	容器资源
kube-state-metrics	K8S 资源状态
kubelet metrics	Pod/Node 指标

四、Exporter 输出格式（非常重要）

4.1 文本格式（Prometheus Exposition Format）

示例：

# HELP node_cpu_seconds_total Seconds the CPUs spent in each mode.
# TYPE node_cpu_seconds_total counter
node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="idle"} 12345.67

包含：

# HELP：指标说明
# TYPE：指标类型
metric + labels + value

4.2 指标命名规范

项	规则
名称	小写 + 下划线
单位	_seconds _bytes _total
语义	只描述“是什么”

五、Exporter 配置与 Prometheus 集成

5.1 Prometheus 配置示例

scrape_configs:
  - job_name: 'node'
    static_configs:
      - targets:
        - 10.0.0.1:9100
        - 10.0.0.2:9100

5.2 Exporter 健康检查

curl http://localhost:9100/metrics | head

六、Exporter 设计原则

6.1 Exporter 不做什么？

❌ 不存储数据
❌ 不做聚合
❌ 不做告警
❌ 不推送数据

6.2 Exporter 应该做什么？

✅ 快速采集
✅ 暴露真实状态
✅ 标签稳定
✅ 低开销

七、高基数（High Cardinality）问题

7.1 Exporter 是高基数的源头

错误示例：

request_duration_seconds{url="/user/12345"}

正确示例：

request_duration_seconds{handler="/user/:id"}

7.2 Exporter 层面解决方法

控制 label 数量
label 只表示维度，不表示实例
关闭不必要的 metrics
使用 –collector.disable-defaults

八、Pushgateway 与 Exporter 的关系

对比	Exporter	Pushgateway
模式	Pull	Push
场景	长期服务	短任务
自动清理	有	无
是否推荐	✅	⚠️ 仅特定场景

九、自定义 Exporter（实战）

9.1 Python 自定义 Exporter

from prometheus_client import start_http_server, Gauge
import time

cpu_temp = Gauge('cpu_temp_celsius', 'CPU temperature')

start_http_server(8000)

while True:
    cpu_temp.set(55.3)
    time.sleep(5)

9.2 Go 自定义 Exporter（生产首选）

prometheus.NewGaugeFunc(
  prometheus.GaugeOpts{
    Name: "app_status",
    Help: "Application status",
  },
  func() float64 {
    return 1
  },
)

十、Exporter 常见问题（运维必会）

10.1 Exporter 指标突然消失

程序重启
指标名称变更
label 变化导致新 series

10.2 Exporter 导致 Prometheus OOM

高基数 label
histogram bucket 过多
exporter bug 无限暴露新指标

10.3 Exporter 本身 CPU 高

采集逻辑过重
scrape interval 太短
并发过高

十一、Exporter 最佳实践总结

一指标 = 一事实

标签 = 维度，不是数据

少即是多

先设计指标，再写代码

任何 exporter 都要限制 cardinality

十二、总结

Exporter 的职责是 暴露真实、稳定、低基数的指标接口

Prometheus 通过 Pull 模式周期性采集

指标设计的好坏，直接决定整个监控系统是否可用