框架结构的展⽰图 
• 我们先来看下这个部分 
这⾥是 prometheus的服务端也就是核⼼
prometheus本⾝是⼀个以进程⽅式启动，之后以多进程和多线程实现监控数据收集 计算 查
询 更新 存储 的这样⼀个C/S模型运⾏模式
本⾝的启动很简单 
如果不带参数的不考虑后台运⾏的问题
那么 prometheus 默认启动更简单
解压缩之后
./prometheus 即可之后默认监听在9090端⼜⽤来访问
• 接下来我们来看看prometheus的存储形式 
这是⼀段来⾃官⽅的 prometheus存储数据的介绍
• prometheus 采⽤的是 time-series （时间序列）的⽅式以⼀种⾃定义的格式存储在本地硬盘上
• prometheus的本地T-S（time-series）数据库以每两⼩时为间隔来分block（块）存储，
每⼀个块中又分为多个chunk⽂件，chunk⽂件是⽤来存放采集过来的数据的T-S数据， metadata 和 索引⽂件（index）
• index⽂件是对metrics(prometheus中 ⼀次K/V采集数据叫做⼀个metric) 和 labels(标签) 进⾏索引 之后存储在 chunk中
chunk 是作为存储的基本单位， index and metadata是作为⼦集
• prometheus平时是将采集过来的数据 先都存放在内存之中（prometheus对内存的消耗还是不⼩的）以类似缓存的⽅式 ⽤于加快搜索和访问
• 当出现宕机时， prometheus有⼀种保护机制叫做WAL 可以讲数据定期存⼊硬盘中以chunk来表⽰，并在重新启动时 ⽤以恢复进⼊内存
然后我们来看下⼤图中的这个部分 
这⾥⾯讲的是 prometheus 可以集成的服务发现功能
例如 Consul
prometheus本⾝跟其他的开源软件类似，也是通过定义配置⽂件来给prometheus本⾝规定需要被监控的项⽬和被监控节点
我们看下配置⽂件的模版 
配置⽂件中 规定了⼀个 ⼤的Job的名字
之后 在这个Jobs的名字下⾯ 具体来定义 要被监控的节点 以及节点上具体的端⼜信息等等
那么如果prometheus 配合了 例如consul这种服务发现软件
prometheus的配置⽂件 就不再需要⼈⼯去 ⼿⼯定义出来，⽽是能⾃动发现集群中 有哪些新
机器 以及新机器上出现了哪些新服务 可以被监控
接下来我们来看看 采集客户端的部分 
prometheus 的客户端主要有两种⽅式采集
pull 主动拉取的形式
push 被动推送的形式
pull: 指的是客户端（被监控机器）先安装各类已有exporters(由社区组织 或企业 开发的监控客户端插件)在系统上
之后， exporters 以守护进程的模式运⾏并开始采集数据
exporter本⾝也是⼀个http_server可以对http请求作出响应返回数据（K/V metrics）
prometheus ⽤ pull 这种主动拉的⽅式（HTTP get） 去访问每个节点上exporter 并采样回需要的数据
push ： 
指的是 在客户端（或者服务端）安装这个 官⽅提供的pushgateway插件
然后，使⽤我们运维⾃⾏开发的各种脚本 把监控数据组织成k/v的形式 metrics形式 发送给pushgateway
之后 pushgateway会再推送给prometheus
这种是⼀种被动的数据采集模式
最后咱们来看下这个报警的部分
prometheus 本⾝并不具备报警的功能
只能通过第三⽅ 开源或者商业软件实现报警
另外
这⾥指的是 prometheus 可以依赖很多⽅式⼆次绘制监控图形⾸推Grafana