prometheus数据结构（prometheus自带数据库）

## Prometheus 数据结构### 简介Prometheus 是一款开源的系统监控和告警系统，其核心功能之一是高效地存储和查询时间序列数据。为了实现这一目标，Prometheus 采用了一种独特而精巧的数据结构，本文将对此进行详细介绍。### 数据模型#### 1. 指标 (Metric)指标是 Prometheus 中最基本的概念，用于标识被监控系统的某个特定方面。每个指标由以下两部分组成：

指标名称 (Metric Name):

由字母数字、下划线和冒号组成。

应该反映被监控的方面，例如 `http_requests_total`、`node_cpu_seconds_total` 等。

标签 (Labels):

由键值对组成，用于对指标进行多维度的描述和筛选。

例如，可以使用标签 `path="/"` 和 `method="GET"` 来区分不同 URL 和 HTTP 方法的请求数。#### 2. 时间序列 (Time Series)每个指标可以包含多个时间序列，每个时间序列代表该指标在特定标签组合下的值随时间的变化。时间序列由以下两部分组成：

标签集 (Label Set):

唯一标识该时间序列的一组标签。

例如 `{path="/", method="GET"}` 和 `{path="/api", method="POST"}` 代表两个不同的时间序列。

样本 (Samples):

按时间顺序存储的一系列数据点。

每个样本包含一个时间戳和一个值。### 内部存储结构#### 1. 基于时间的存储 (Time-Based Storage)Prometheus 采用基于时间的存储方式，将属于同一时间段的样本数据存储在一起。这种方式有利于提高查询效率，因为查询通常是针对特定时间范围的。#### 2. 数据块 (Data Blocks)数据块是 Prometheus 存储的基本单元，每个数据块包含一定时间范围内多个时间序列的样本数据。数据块的结构如下：

块头 (Block Header):

包含数据块的元数据，例如时间范围、标签索引等。

数据块索引 (Block Index):

用于快速定位特定时间序列和时间戳的样本数据。

样本数据 (Sample Data):

存储实际的样本数据，采用压缩算法减少存储空间。#### 3. 倒排索引 (Inverted Index)为了高效地查询特定标签组合的时间序列，Prometheus 使用倒排索引。倒排索引将标签值映射到包含该标签值的时间序列集合。### 数据压缩Prometheus 使用高效的压缩算法来减少存储空间，同时保持较高的查询性能。常用的压缩算法包括：

Delta 编码:

只存储相邻样本值之间的差异，减少数据冗余。

Fora 编码:

将多个样本值压缩为一个字节块，提高压缩率。### 总结Prometheus 的数据结构经过精心设计，能够高效地存储和查询大规模时间序列数据。其基于时间的存储、数据块和倒排索引等机制，以及高效的压缩算法，使得 Prometheus 成为监控领域不可或缺的工具。

Prometheus 数据结构

简介Prometheus 是一款开源的系统监控和告警系统，其核心功能之一是高效地存储和查询时间序列数据。为了实现这一目标，Prometheus 采用了一种独特而精巧的数据结构，本文将对此进行详细介绍。

数据模型

1. 指标 (Metric)指标是 Prometheus 中最基本的概念，用于标识被监控系统的某个特定方面。每个指标由以下两部分组成：* **指标名称 (Metric Name):** * 由字母数字、下划线和冒号组成。* 应该反映被监控的方面，例如 `http_requests_total`、`node_cpu_seconds_total` 等。 * **标签 (Labels):** * 由键值对组成，用于对指标进行多维度的描述和筛选。* 例如，可以使用标签 `path="/"` 和 `method="GET"` 来区分不同 URL 和 HTTP 方法的请求数。

2. 时间序列 (Time Series)每个指标可以包含多个时间序列，每个时间序列代表该指标在特定标签组合下的值随时间的变化。时间序列由以下两部分组成：* **标签集 (Label Set):** * 唯一标识该时间序列的一组标签。* 例如 `{path="/", method="GET"}` 和 `{path="/api", method="POST"}` 代表两个不同的时间序列。 * **样本 (Samples):** * 按时间顺序存储的一系列数据点。* 每个样本包含一个时间戳和一个值。

内部存储结构

1. 基于时间的存储 (Time-Based Storage)Prometheus 采用基于时间的存储方式，将属于同一时间段的样本数据存储在一起。这种方式有利于提高查询效率，因为查询通常是针对特定时间范围的。

2. 数据块 (Data Blocks)数据块是 Prometheus 存储的基本单元，每个数据块包含一定时间范围内多个时间序列的样本数据。数据块的结构如下：* **块头 (Block Header):** * 包含数据块的元数据，例如时间范围、标签索引等。 * **数据块索引 (Block Index):** * 用于快速定位特定时间序列和时间戳的样本数据。 * **样本数据 (Sample Data):** * 存储实际的样本数据，采用压缩算法减少存储空间。

3. 倒排索引 (Inverted Index)为了高效地查询特定标签组合的时间序列，Prometheus 使用倒排索引。倒排索引将标签值映射到包含该标签值的时间序列集合。

数据压缩Prometheus 使用高效的压缩算法来减少存储空间，同时保持较高的查询性能。常用的压缩算法包括：* **Delta 编码:** * 只存储相邻样本值之间的差异，减少数据冗余。 * **Fora 编码:** * 将多个样本值压缩为一个字节块，提高压缩率。

总结Prometheus 的数据结构经过精心设计，能够高效地存储和查询大规模时间序列数据。其基于时间的存储、数据块和倒排索引等机制，以及高效的压缩算法，使得 Prometheus 成为监控领域不可或缺的工具。