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時(shí)序數(shù)據(jù)庫有很多，比如Prometheus、M3DB、TimescaleDB、OpenTSDB、InfluxDB等等。Prometheus與VictoriaMetrics都是開源的時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫，它們都提供了強(qiáng)大的監(jiān)控和告警解決方案。本文我們分析下Prometheus和VictoriaMetrics之間的差異以及優(yōu)缺點(diǎn)，從而來為用戶提供最合適的解決方案。
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Prometheus
Prometheus最初是 SoundCloud 中的一個(gè)項(xiàng)目，是一個(gè)功能強(qiáng)大的監(jiān)控和警報(bào)工具包，專門用于處理多維環(huán)境中的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。由于其對(duì)多維數(shù)據(jù)收集、查詢和警報(bào)生成的本機(jī)支持，它在 SRE 和 DevOps 社區(qū)中變得非常受歡迎。
Prometheus 是在云原生計(jì)算基金會(huì) (CNCF) 下開發(fā)的。Prometheus 服務(wù)器、客戶端庫、Alertmanager 和其他相關(guān)組件可以在 Prometheus GitHub 組織中找到。主要存儲(chǔ)庫是：https://github.com/prometheus/prometheus
VictoriaMetrics
VictoriaMetrics則是一個(gè)高性能、高性價(jià)比、可擴(kuò)展的時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫，可以作為Prometheus的長期遠(yuǎn)程存儲(chǔ)。它擁有超強(qiáng)的數(shù)據(jù)壓縮和高速數(shù)據(jù)攝取能力，使其成為大規(guī)模監(jiān)控任務(wù)的有吸引力的替代方案。VictoriaMetrics源代碼可以在以下位置找到：https://github.com/VictoriaMetrics/VictoriaMetrics
性能比較
VictoriaMetrics 與 Prometheus 之間的數(shù)據(jù)攝取和查詢率性能基于使用指標(biāo)的基準(zhǔn)node_exporter`測試。內(nèi)存和磁盤空間使用情況數(shù)據(jù)適用于單個(gè) Prometheus 或 VictoriaMetrics 服務(wù)器。
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比較 |
Prometheus |
VictoriaMetrics |
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數(shù)據(jù)采集 |
基于拉動(dòng) |
基于拉式和推式 |
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數(shù)據(jù)攝取 |
每秒高達(dá) 240,000 個(gè)樣本 |
每秒高達(dá) 360,000 個(gè)樣本 |
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數(shù)據(jù)查詢 |
每秒高達(dá) 80,000 次查詢 |
每秒高達(dá) 100,000 次查詢 |
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內(nèi)存使用情況 |
高達(dá) 14GB RAM |
高達(dá) 4.3GB 的 RAM |
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數(shù)據(jù)壓縮 |
使用LZF壓縮 |
使用 Snappy 壓縮 |
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磁盤寫入頻率 |
更頻繁地將數(shù)據(jù)寫入磁盤 |
減少將數(shù)據(jù)寫入磁盤的頻率 |
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磁盤空間使用情況 |
需要更多磁盤空間 |
需要更少的磁盤空間 |
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查詢語言 |
PromQL |
MetricsQL（向后兼容 PromQL） |
可擴(kuò)展性和集成性比較
Prometheus使用基于PUll模型來收集指標(biāo)，可以處理多達(dá)數(shù)百萬個(gè)活動(dòng)時(shí)間序列。該架構(gòu)雖然簡化了監(jiān)控服務(wù)方的操作。但是也有一定的弊端，比如多個(gè)實(shí)例抓取的是相同的監(jiān)控指標(biāo)，不能保證采集的數(shù)據(jù)值為一致的，并且在實(shí)際的使用中可能遇到網(wǎng)絡(luò)延遲問題，所以會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)不一致的問題，不過對(duì)于監(jiān)控報(bào)警這個(gè)場景來說，一般不會(huì)要求數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致性，所以從業(yè)務(wù)上來說是可以接受，因?yàn)檫@種數(shù)據(jù)不一致性影響基本上沒什么影響。這種場景適合監(jiān)控規(guī)模不大，只需要保存短周期監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的場景。
圖片
而 VictoriaMetrics支持pull模型和Push模型。它能夠處理大量數(shù)據(jù)和更廣泛的網(wǎng)絡(luò)場景（得益于其推送模型支持），使其具有可擴(kuò)展性和靈活性。
Prometheus架構(gòu)
圖片
Prometheus的架構(gòu)由四個(gè)主要組件組成：
- Prometheus Server ：Prometheus Server是Prometheus的核心組件，主要負(fù)責(zé)從各個(gè)目標(biāo)（target）中收集指標(biāo)（metrics）數(shù)據(jù)，并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、聚合和查詢。
- Client Libraries ：Prometheus提供了多種客戶端庫，用于在應(yīng)用程序中嵌入Prometheus的指標(biāo)收集功能。
- Exporters ：Exporters是用于將第三方系統(tǒng)的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)導(dǎo)出為Prometheus格式的組件。Prometheus支持多種Exporters，例如Node Exporter、MySQL Exporter、HAProxy Exporter等。
- Alertmanager：Alertmanager是Prometheus的告警組件，用于根據(jù)用戶定義的規(guī)則對(duì)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行告警。
- 服務(wù)發(fā)現(xiàn)：Prometheus 支持各種服務(wù)發(fā)現(xiàn)機(jī)制，幫助它找到應(yīng)該抓取的目標(biāo)。
- PromQL：這是 Prometheus 內(nèi)置的靈活查詢語言，用于數(shù)據(jù)探索和儀表板，與 SQL 不同。
VictoriaMetrics架構(gòu)
VictoriaMetrics 提供單機(jī)版和集群版。如果您的每秒寫入數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)小于100萬（這個(gè)數(shù)量是個(gè)什么概念呢，如果只是做機(jī)器設(shè)備的監(jiān)控，每個(gè)機(jī)器差不多采集200個(gè)指標(biāo)，采集頻率是10秒的話每臺(tái)機(jī)器每秒采集20個(gè)指標(biāo)左右，100萬/20=5萬臺(tái)機(jī)器），VictoriaMetrics 官方默認(rèn)推薦您使用單機(jī)版，單機(jī)版可以通過增加服務(wù)器的CPU核心數(shù)，增加內(nèi)存，增加IOPS來獲得線性的性能提升。且單機(jī)版易于配置和運(yùn)維。
下面這是一個(gè)集群版的架構(gòu)圖
圖片
VictoriaMetrics在保持更簡單的架構(gòu)的同時(shí)，還包括幾個(gè)核心組件：
- vmstorage：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及查詢結(jié)果返回，默認(rèn)端口為 8482
- vminsert：數(shù)據(jù)錄入，可實(shí)現(xiàn)類似分片、副本功能，默認(rèn)端口 8480
- vmselect：數(shù)據(jù)查詢，匯總和數(shù)據(jù)去重，默認(rèn)端口 8481
- vmagent：數(shù)據(jù)指標(biāo)抓取，支持多種后端存儲(chǔ)，會(huì)占用本地磁盤緩存，默認(rèn)端口 8429
- vmalert：報(bào)警相關(guān)組件，如果不需要告警功能可以不使用該組件，默認(rèn)端口為 8880
數(shù)據(jù)壓縮和存儲(chǔ)效率
Prometheus擁有高效的存儲(chǔ)系統(tǒng)，但在長期數(shù)據(jù)存儲(chǔ)后端和檢索效率方面不如VictoriaMetrics。
VictoriaMetrics 相對(duì)于 Prometheus 的主要優(yōu)勢之一是其數(shù)據(jù)壓縮功能。它的數(shù)據(jù)壓縮算法，可顯著降低存儲(chǔ)要求。VictoriaMetrics 聲稱提供比 Prometheus 高出 10 倍的數(shù)據(jù)壓縮，這是長期數(shù)據(jù)保留和成本優(yōu)化的關(guān)鍵優(yōu)勢。
Prometheus
- 內(nèi)存存儲(chǔ)：Prometheus利用內(nèi)存存儲(chǔ)來訪問最近的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫中的這個(gè)部分被稱為head block。
- 磁盤存儲(chǔ)：當(dāng)數(shù)據(jù)達(dá)到一定的年齡或大小后，位于"head block"中的數(shù)據(jù)會(huì)被移動(dòng)到磁盤中，這個(gè)過程稱為checkpointing。這個(gè)數(shù)據(jù)庫由長期存儲(chǔ)的"persistent blocks"組成。
VictoriaMetrics
1.內(nèi)存存儲(chǔ)：與 Prometheus 類似，VictoriaMetrics 使用內(nèi)存存儲(chǔ)在傳入數(shù)據(jù)寫入磁盤之前進(jìn)行緩沖。這種方法有助于優(yōu)化寫入性能。同時(shí)還緩存經(jīng)常訪問的數(shù)據(jù)以加快檢索速度。
2.磁盤存儲(chǔ)：VictoriaMetrics 中的大部分?jǐn)?shù)據(jù)存儲(chǔ)在磁盤上。它使用一種高效的存儲(chǔ)格式，可以實(shí)現(xiàn)大幅度地進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮。
查詢語言
PromQL
Prometheus使用PromQL。PromQL 允許實(shí)時(shí)選擇和聚合時(shí)間序列數(shù)據(jù)。它使我們能夠高度靈活地使用指標(biāo)。通過 PromQL，用戶可以過濾和聚合指標(biāo)，計(jì)算比率、比率、平均值和百分位數(shù)等指標(biāo)。
MetricsQL
VictoriaMetrics向后兼容 PromQL。我們都可以按照理解的 PromQL 語法來進(jìn)行查詢。但是，它還引入了 PromQL 的擴(kuò)展，稱為MetricsQL。MetricsQL 增強(qiáng)了 PromQL 提供的查詢功能。它引入了新函數(shù)、運(yùn)算符和語法糖。簡化并改善了用戶體驗(yàn)，特別是對(duì)于復(fù)雜的查詢和聚合。
攝取率
Prometheus
- Prometheus定期從監(jiān)控目標(biāo)中獲取指標(biāo)。這些獲取的頻率的調(diào)整可以控制數(shù)據(jù)攝取速率。
- Prometheus實(shí)際上能夠攝取數(shù)據(jù)的速率取決于許多因素，包括運(yùn)行的硬件性能、被獲取的指標(biāo)的復(fù)雜性以及存儲(chǔ)層的效率。
- 如果Prometheus無法跟上傳入數(shù)據(jù)量，可能會(huì)丟棄樣本或增加延遲。
VictoriaMetrics
- VictoriaMetrics則比Prometheus更加高效利用資源。它聲稱在相同的數(shù)據(jù)量下，能夠更高效地?cái)z取數(shù)據(jù)，使用更少的CPU、內(nèi)存和磁盤空間。
- 這種效率使得VictoriaMetrics在相同硬件上能夠比Prometheus更快地?cái)z取數(shù)據(jù)。
- 在架構(gòu)設(shè)計(jì)方面，VictoriaMetrics可以通過拉?。ㄅcPrometheus類似）和推送模式來攝取數(shù)據(jù)。推送模式對(duì)于高基數(shù)數(shù)據(jù)和攝取速率是有幫助的。
高可用性和可靠性
Prometheus 本身并不支持集群，這意味著它不提供原生高可用性。高可用性可以通過運(yùn)行重復(fù)實(shí)例來實(shí)現(xiàn)，或者thanos架構(gòu)，當(dāng)然也可以整合VictoriaMetrics。
來源：vivo容器監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu)
而VictoriaMetrics 在設(shè)計(jì)時(shí)就考慮到了高可用性。它使用復(fù)制和集群來確保在實(shí)例發(fā)生故障時(shí)數(shù)據(jù)不會(huì)丟失，從而成為了很多大廠的選擇。
API接口
Prometheus和VictoriaMetrics都提供了基于 Http的 API接口，以滿足客戶端調(diào)用需求
Prometheus API
- 查詢：Prometheus提供了PromQL查詢語言，用戶可以使用該語言通過HTTP API查詢指標(biāo)數(shù)據(jù)。
- 元數(shù)據(jù)：API endpoint提供對(duì) Prometheus 服務(wù)器中關(guān)系列和標(biāo)簽的元數(shù)據(jù)的訪問。
- 管理：某些管理任務(wù)，例如刪除系列、快照等，也可以通過 API 執(zhí)行。
VictoriaMetrics API
VictoriaMetrics提供了一個(gè)全面的HTTP API，根據(jù)功能分為幾個(gè)部分：
- 適用于Prometheus的指標(biāo)API：此API與Prometheus的HTTP API兼容，這意味著可以將VictoriaMetrics作為Prometheus的替代品。
- InfluxDB API：VictoriaMetrics還提供與InfluxDB的寫入和查詢API兼容的API。這使得從InfluxDB切換到VictoriaMetrics也很容易。
- Graphite API：VictoriaMetrics還為Graphite的API提供了一個(gè)兼容層。
- MetricsQL和PromQL API：這些API用于查詢存儲(chǔ)在VictoriaMetrics中的指標(biāo)數(shù)據(jù)。MetricsQL是VictoriaMetrics特定的PromQL擴(kuò)展，提供了PromQL中不可用的額外功能。
與 Grafana 集成
由于 VictoriaMetrics兼容Prometheus，所以在 在 Grafana 進(jìn)行可視化配置時(shí)，可以使用“Prometheus”數(shù)據(jù)源，并將 Url 設(shè)置為VictoriaMetrics Server 地址即可。
總結(jié)
以上我們總結(jié)Prometheus與VictoriaMetrics的各個(gè)方面的對(duì)比，雖然VictoriaMetrics在某些方面可能比Prometheus更強(qiáng)大，比如在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和高并發(fā)負(fù)載時(shí)的性能表現(xiàn)，完全可以替換Prometheus，但它相對(duì)來說是相對(duì)較新的項(xiàng)目，尚未達(dá)到Prometheus在用戶社區(qū)和廣泛采用方面的水平。此外，Prometheus的發(fā)展時(shí)間更早，是CNCF第二個(gè)畢業(yè)的項(xiàng)目，已經(jīng)得到了大量用戶的驗(yàn)證，并且有更多的文檔、教程和案例可供參考。
此外，技術(shù)的流行和廣泛采用并不僅僅取決于技術(shù)本身的性能，還受到多個(gè)因素的影響，包括市場宣傳、社區(qū)支持、用戶體驗(yàn)和可用性等。Prometheus在這些方面都做得相對(duì)較好，因此在監(jiān)控領(lǐng)域更為流行和廣泛采用。
參考
https://last9.io/blog/prometheus-vs-victoriametrics/
https://www.qikqiak.com/post/victoriametrics-usage/
網(wǎng)站名稱：Prometheus與VictoriaMetrics優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比
標(biāo)題網(wǎng)址：http://www.fisionsoft.com.cn/article/cdpccgg.html
