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name: setup-prometheus-monitoring locale: wenyan-lite source_locale: en source_commit: 82c77053 fence_basis_commit: 82c77053 translator: "Julius Brussee homage — caveman" translation_date: "2026-05-03" description: > Configure Prometheus for time-series metrics collection, including scrape configurations, service discovery, recording rules, and federation patterns for multi-cluster deployments. Use when setting up centralized metrics collection for microservices, implementing time-series monitoring for application and infrastructure, establishing a foundation for SLO/SLI tracking and alerting, or migrating from legacy monitoring solutions to a modern observability stack. license: MIT allowed-tools: Read Write Edit Bash Grep Glob metadata: author: Philipp Thoss version: "1.0" domain: observability complexity: intermediate language: multi tags: prometheus, monitoring, metrics, scrape, recording-rules

設置 Prometheus 監控

配置生產就緒之 Prometheus 部署，含採集目標、記錄規則與聯邦。

適用時機

• 為微服務或分散式系統設置集中化指標收集
• 為應用與基礎設施指標實作時序監控
• 為 SLO/SLI 追蹤與警報建立基礎
• 經聯邦從多 Prometheus 實例整合指標
• 從遺留監控方案遷移至現代可觀察性堆疊

輸入

• 必要：採集目標清單（服務、匯出器、端點）
• 必要：保留期與儲存要求
• 選擇性：既有服務發現機制（Kubernetes、Consul、EC2）
• 選擇性：預聚合指標之記錄規則
• 選擇性：多集群設置之聯邦階層

步驟

步驟一：安裝並配置 Prometheus

以全域設定與採集間隔建立基底 Prometheus 配置。

# Create Prometheus directory structure
mkdir -p /etc/prometheus/{rules,file_sd}
mkdir -p /var/lib/prometheus

# Download Prometheus (adjust version as needed)
cd /tmp
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.48.0/prometheus-2.48.0.linux-amd64.tar.gz
tar xvf prometheus-2.48.0.linux-amd64.tar.gz
sudo cp prometheus-2.48.0.linux-amd64/{prometheus,promtool} /usr/local/bin/

建立 /etc/prometheus/prometheus.yml：

global:
  scrape_interval: 15s
  scrape_timeout: 10s
  evaluation_interval: 15s
  external_labels:
    cluster: 'production'
    region: 'us-east-1'

# Alertmanager configuration
alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets:
            - localhost:9093

# Load recording and alerting rules
rule_files:
  - "rules/*.yml"

# Scrape configurations
scrape_configs:
  # Prometheus self-monitoring
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
        labels:
          env: 'production'

  # Node exporter for host metrics
  - job_name: 'node'
    static_configs:
      - targets:
          - 'node1:9100'
          - 'node2:9100'
        labels:
          env: 'production'

  # Application metrics with file-based service discovery
  - job_name: 'app-services'
    file_sd_configs:
      - files:
          - '/etc/prometheus/file_sd/services.json'
        refresh_interval: 30s
    relabel_configs:
      - source_labels: [__address__]
        target_label: instance
      - source_labels: [env]
        target_label: environment

預期： Prometheus 成功啟動、Web UI 於 http://localhost:9090 可存取、目標於 Status > Targets 列出。

失敗時：

• 以 promtool check config /etc/prometheus/prometheus.yml 檢查語法
• 驗證文件權限：sudo chown -R prometheus:prometheus /etc/prometheus /var/lib/prometheus
• 檢查日誌：journalctl -u prometheus -f

步驟二：配置服務發現

設置動態目標發現以避免手動目標管理。

對 Kubernetes 環境，加至 scrape_configs：

  - job_name: 'kubernetes-pods'
    kubernetes_sd_configs:
      - role: pod
    relabel_configs:
      # Only scrape pods with prometheus.io/scrape annotation
      - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape]
        action: keep
        regex: true
      # Use custom port if specified
      - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port]
        action: replace
        target_label: __address__
        regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)
        replacement: $1:$2
      # Add namespace as label
      - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
        target_label: kubernetes_namespace
      # Add pod name as label
      - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name]
        target_label: kubernetes_pod_name

對基於文件之服務發現，建立 /etc/prometheus/file_sd/services.json：

[
  {
    "targets": ["web-app-1:8080", "web-app-2:8080"],
    "labels": {
      "job": "web-app",
      "env": "production",
      "team": "platform"
    }
  },
  {
    "targets": ["api-service-1:9090", "api-service-2:9090"],
    "labels": {
      "job": "api-service",
      "env": "production",
      "team": "backend"
    }
  }
]

對 Consul 服務發現：

  - job_name: 'consul-services'
    consul_sd_configs:
      - server: 'consul.example.com:8500'
        services: []  # Empty list means discover all services
    relabel_configs:
      - source_labels: [__meta_consul_service]
        target_label: job
      - source_labels: [__meta_consul_tags]
        regex: '.*,monitoring,.*'
        action: keep

預期： 動態目標出現於 Prometheus UI，於服務擴展或變化時自動更新。

失敗時：

• Kubernetes：以 kubectl auth can-i list pods --as=system:serviceaccount:monitoring:prometheus 驗證 RBAC 權限
• File SD：以 python -m json.tool /etc/prometheus/file_sd/services.json 驗證 JSON 語法
• Consul：以 curl http://consul.example.com:8500/v1/catalog/services 測試連線

步驟三：建立記錄規則

預聚合昂貴查詢以提升儀表板效能與警報效率。

建立 /etc/prometheus/rules/recording_rules.yml：

groups:
  - name: api_aggregations
    interval: 30s
    rules:
      # Calculate request rate per endpoint (5m window)
      - record: job:http_requests:rate5m
        expr: |
          sum by (job, endpoint, method) (
            rate(http_requests_total[5m])
          )

      # Calculate error rate percentage
      - record: job:http_errors:rate5m
        expr: |
          sum by (job) (
            rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m])
          ) / sum by (job) (
            rate(http_requests_total[5m])
          ) * 100

      # P95 latency by endpoint
      - record: job:http_request_duration_seconds:p95
        expr: |
          histogram_quantile(0.95,
            sum by (job, endpoint, le) (
              rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])
            )
          )

  - name: resource_aggregations
    interval: 1m
    rules:
      # CPU usage by instance
      - record: instance:cpu_usage:ratio
        expr: |
          1 - avg by (instance) (
            rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])
          )

      # Memory usage percentage
      - record: instance:memory_usage:ratio
        expr: |
          1 - (
            node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes
          )

      # Disk usage by mount point
      - record: instance:disk_usage:ratio
        expr: |
          1 - (
            node_filesystem_avail_bytes{fstype!~"tmpfs|fuse.*"}
            / node_filesystem_size_bytes{fstype!~"tmpfs|fuse.*"}
          )

驗證並重新載入：

# Validate rules syntax
promtool check rules /etc/prometheus/rules/recording_rules.yml

# Reload Prometheus configuration (without restart)
curl -X POST http://localhost:9090/-/reload

# Or send SIGHUP signal
sudo killall -HUP prometheus

預期： 記錄規則成功評估、含 job: 前綴之新指標於 Prometheus 中可見、儀表板查詢效能改善。

失敗時：

• 以 promtool check rules 檢查規則語法
• 驗證評估間隔符合資料可用性
• 檢查缺失之源指標：curl http://localhost:9090/api/v1/targets
• 審視評估錯誤之日誌：journalctl -u prometheus | grep -i error

步驟四：配置儲存與保留

為保留要求與查詢效能優化儲存。

編輯 /etc/systemd/system/prometheus.service：

[Unit]
Description=Prometheus Monitoring System
Documentation=https://prometheus.io/docs/introduction/overview/
After=network-online.target

[Service]
Type=simple
User=prometheus
Group=prometheus
ExecStart=/usr/local/bin/prometheus \
  --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml \
  --storage.tsdb.path=/var/lib/prometheus \
  --storage.tsdb.retention.time=30d \
  --storage.tsdb.retention.size=50GB \
  --web.console.templates=/etc/prometheus/consoles \
  --web.console.libraries=/etc/prometheus/console_libraries \
  --web.listen-address=:9090 \
  --web.enable-lifecycle \
  --web.enable-admin-api

Restart=always
RestartSec=10s

[Install]
WantedBy=multi-user.target

關鍵儲存旗標：

• --storage.tsdb.retention.time=30d：保留 30 日資料
• --storage.tsdb.retention.size=50GB：限儲存至 50GB（先觸者為準）
• --storage.tsdb.wal-compression：啟用 WAL 壓縮（降低磁碟 I/O）
• --web.enable-lifecycle：允許經 HTTP POST 重新載入配置
• --web.enable-admin-api：啟用快照與刪除 API

啟用並啟動：

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable prometheus
sudo systemctl start prometheus
sudo systemctl status prometheus

預期： Prometheus 依政策保留指標、磁碟用量於限制內、舊資料自動修剪。

失敗時：

• 監控磁碟用量：du -sh /var/lib/prometheus
• 檢查 TSDB 統計：curl http://localhost:9090/api/v1/status/tsdb
• 驗證保留設定：curl http://localhost:9090/api/v1/status/runtimeinfo | jq .data.storageRetention
• 強制清理：curl -X POST http://localhost:9090/api/v1/admin/tsdb/delete_series?match[]={__name__=~".+"}

步驟五：設置聯邦（多集群）

配置階層 Prometheus 以跨集群聚合指標。

於邊緣 Prometheus 實例（每集群中），確保外部標籤已設：

global:
  external_labels:
    cluster: 'production-east'
    datacenter: 'us-east-1'

於中央 Prometheus 實例，加入聯邦採集配置：

scrape_configs:
  - job_name: 'federate-production'
    honor_labels: true
    metrics_path: '/federate'
    params:
      'match[]':
        # Aggregate only pre-computed recording rules
        - '{__name__=~"job:.*"}'
        # Include alert states
        - '{__name__=~"ALERTS.*"}'
        # Include critical infrastructure metrics
        - 'up{job=~".*"}'
    static_configs:
      - targets:
          - 'prometheus-east.example.com:9090'
          - 'prometheus-west.example.com:9090'
        labels:
          env: 'production'
    relabel_configs:
      - source_labels: [__address__]
        target_label: instance
      - source_labels: [__address__]
        regex: 'prometheus-(.*).example.com.*'
        target_label: cluster
        replacement: '$1'

聯邦最佳實務：

• 用 honor_labels: true 保留原始標籤
• 僅聯邦記錄規則與聚合（非原始指標）
• 設適當之採集間隔（長於邊緣 Prometheus 之評估）
• 用 match[] 過濾指標（避免聯邦所有）

預期： 中央 Prometheus 顯示自所有集群之聯邦指標、查詢可跨多區域、最小資料重複。

失敗時：

• 驗證聯邦端點可存取：curl http://prometheus-east.example.com:9090/federate?match[]={__name__=~"job:.*"} | head -20
• 檢查標籤衝突（中央對邊緣外部標籤）
• 監控聯邦延遲：比較時戳差異
• 審視匹配模式：curl http://localhost:9090/api/v1/label/__name__/values | jq .data | grep "job:"

步驟六：實作高可用（選擇性）

部署冗餘 Prometheus 實例附相同配置以作故障轉移。

用 Thanos 或 Cortex 作真 HA，或簡單之負載均衡設置：

# prometheus-1.yml and prometheus-2.yml (identical configs)
global:
  scrape_interval: 15s
  external_labels:
    prometheus: 'prometheus-1'  # Different per instance
    replica: 'A'

# Use --web.external-url flag for each instance
# prometheus-1: --web.external-url=http://prometheus-1.example.com:9090
# prometheus-2: --web.external-url=http://prometheus-2.example.com:9090

配置 Grafana 以查詢兩實例：

{
  "name": "Prometheus-HA",
  "type": "prometheus",
  "url": "http://prometheus-lb.example.com",
  "jsonData": {
    "httpMethod": "POST",
    "timeInterval": "15s"
  }
}

用 HAProxy 或 nginx 作負載均衡：

upstream prometheus_backend {
    server prometheus-1.example.com:9090 max_fails=3 fail_timeout=30s;
    server prometheus-2.example.com:9090 max_fails=3 fail_timeout=30s;
}

server {
    listen 9090;
    location / {
        proxy_pass http://prometheus_backend;
        proxy_set_header Host $host;
    }
}

預期： 查詢請求跨實例均衡、若一實例下線自動故障轉移、單實例失敗時無資料遺失。

失敗時：

• 驗證兩實例採集相同目標（小時間偏差可接受）
• 檢查實例間之配置漂移
• 監控查詢中之去重（Grafana 顯示重複序列）
• 審視負載均衡器之健康檢查

驗證

• Prometheus Web UI 於預期端點可存取
• 所有已配置之採集目標於 Status > Targets 顯示為 UP
• 服務發現如預期動態增/刪目標
• 記錄規則成功評估（日誌中無錯）
• 指標保留符合配置之時間/大小限制
• 聯邦（若已配置）自邊緣實例拉指標
• 查詢返回預期之指標基數（不過量）
• 磁碟用量穩定且於分配儲存預算內
• 配置重新載入經 HTTP 端點或 SIGHUP 運作
• Prometheus 自監控指標可用（up、採集時長等）

常見陷阱

• 高基數指標：避免無界值之標籤（用戶 ID、時戳、UUID）。用記錄規則於儲存前聚合。
• 採集間隔不匹配：記錄規則應以等於或大於採集間隔之間隔評估，以避免缺口。
• 聯邦過載：聯邦所有指標造成龐大資料重複。僅聯邦聚合之記錄規則。
• 缺重新標記配置：無適當重新標記，服務發現可造成混亂或重複標籤。
• 保留過短：將保留設長於最長儀表板時間視窗，以避免「無資料」缺口。
• 無資源限制：Prometheus 可於高基數消耗過量記憶體。設 --storage.tsdb.max-block-duration 並監控堆用量。
• 停用生命週期端點：無 --web.enable-lifecycle，配置重新載入需完整重啟引發採集缺口。

相關技能

• configure-alerting-rules - 依 Prometheus 指標定義警報規則並路由至 Alertmanager
• build-grafana-dashboards - 以 Grafana 儀表板與面板視覺化 Prometheus 指標
• define-slo-sli-sla - 用 Prometheus 記錄規則與錯誤預算追蹤建立 SLO/SLI 目標
• instrument-distributed-tracing - 以分散式追蹤補足指標以更深之可觀察性