Prometheus 是一个开源的监控和告警系统，专为监控分布式系统而设计。它的工作流程主要包括以下几个关键步骤：
1. 数据采集 (Scraping)
- 目标发现 (Service Discovery)： Prometheus 自动或手动配置监控目标，通过 DNS、Kubernetes、Consul 等机制发现需要监控的服务或节点。
- 数据拉取 (Scraping)： Prometheus 定期（默认每 15 秒）从被监控目标的 /metrics 端点拉取监控数据。目标通常是导出（export）监控指标的应用程序或服务。Prometheus 使用 HTTP 协议进行数据拉取，这些数据以时间序列的格式存储。
2. 数据存储
- 时间序列数据库 (TSDB)： 拉取到的监控数据以时间序列的形式存储在 Prometheus 内部的时间序列数据库中。每个时间序列由一组唯一的指标名和标签 (label) 组成，并伴有一系列随时间变化的样本数据点 (timestamp, value)。
- 本地存储： 数据默认存储在本地磁盘，Prometheus 也支持通过远程存储接口将数据导出到外部存储系统。
3. 数据查询 (Querying)
- PromQL 查询语言： Prometheus 提供了强大的查询语言 PromQL，用户可以用它来查询和分析存储的数据。可以执行如聚合、过滤、计算率、计算直方图等复杂的操作。
- 查询接口： Prometheus 提供了 HTTP API，可以通过 RESTful 请求直接查询数据。此外，Prometheus 自带的 Web UI 也可以用来执行 PromQL 查询。
4. 告警 (Alerting)
- 告警规则配置： 用户可以在 Prometheus 中配置告警规则，这些规则基于 PromQL 查询。当查询结果满足告警条件时，Prometheus 会生成告警。
- 告警管理器 (Alertmanager)： Prometheus 通过 Alertmanager 处理告警。Alertmanager 可以进行告警的去重、抑制、分组，并将告警发送到指定的通知渠道（如邮件、Slack、PagerDuty 等）。
5. 可视化 (Visualization)
- Grafana： Prometheus 通常与 Grafana 集成，Grafana 是一个开源的可视化工具，能够通过 PromQL 查询 Prometheus 中的数据，并将其以图表的形式展示。
- Web UI： Prometheus 自带简单的 Web UI，支持直接在浏览器中执行查询和查看结果。
6. 扩展性和高可用性
- 联邦 (Federation)： Prometheus 支持联邦模式，通过将多个 Prometheus 实例的数据聚合到一个中央实例，来扩展系统的监控范围。
- 远程存储： 为了应对大规模数据存储和长期数据保留，Prometheus 支持远程存储系统的集成，如 Thanos、Cortex 等，这些系统能够扩展 Prometheus 的存储能力并提供高可用性。
Prometheus 通过上述流程，实现了对分布式系统的高效监控和告警，是现代云原生架构中的重要组成部分。