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版本:v2.9 (Preview)

调试高内存用量

Prometheus 中的每个时间序列都由其指标名称和称为标签的可选键值对唯一标识。

标签允许过滤和聚合时间序列数据,但它们也使 Prometheus 收集的数据量成倍增加。

每个时间序列都有一组定义的标签,Prometheus 为所有唯一的标签组合生成一个新的时间序列。如果一个指标附加了两个标签,则会为该指标生成两个时间序列。更改任何标签值,包括添加或删除标签,都会创建一个新的时间序列。

Prometheus 经过了优化,可以存储基于索引的序列数据。它是为相对一致的时间序列数量和相对大量的样本而设计的,这些样本需要随时间从 exporter 处收集。

但是,Prometheus 没有就快速变化的时间序列数量进行对应的优化。因此,如果你在创建和销毁了大量资源的集群(尤其是多租户集群)上安装 Monitoring,可能会出现内存使用量激增的情况。

减少内存激增

为了减少内存消耗,Prometheus 可以通过抓取更少的指标或在时间序列上添加更少的标签,从而存储更少的时间序列。要查看使用内存最多的序列,你可以查看 Prometheus UI 中的 TSDB(时序数据库)状态页面。

分布式 Prometheus 解决方案(例如 ThanosCortex)使用了一个替代架构,该架构部署多个小型 Prometheus 实例。如果使用 Thanos,每个 Prometheus 的指标都聚合到通用的 Thanos 部署中,然后再将这些指标导出到 S3 之类的持久存储。这种架构更加健康,能避免给单个 Prometheus 实例带来过多时间序列,同时还能在全局级别查询指标。