本书主要围绕当前业界*流行的监控系统Prometheus展开，除了帮助读者快速了解Prometheus的概念、用途、环境搭建等系统性、宏观的认识，更多的让读者感受到Prometheus独孤九剑破众多技术壁垒的精彩。支持监控微服务、系统级监控、数据库监控、中间件监控、大数据监控等。
第1章主要介绍监控系统的相关概念。第2章介绍Prometheus的相关概念。第3章介绍SpringBoot如何集成Prometheus的实战案例。第4章介绍Prometheus中PromQL的相关概念。第5章继续介绍PromQL的更多高级用法。第6章介绍Prometheus的告警模块Alertmanager。第7章介绍Prometheus的exporter相关概念。第8章介绍Prometheus集成SpringBoot实战场景中的高级话题。第9章介绍Prometheus的集群实战。第10章介绍Prometheus的存储原理。第11章介绍Prometheus的其他相关技术。

赞誉
前言
第1章　监控之美 1
1.1　监控：把握应用的脉搏 2
1.2　监控架构分类 6
1.3　MDD思想：从指标到洞察力 10
1.3.1　MDD理念综述 10
1.3.2　指导实践的3大监控方法论 12
1.4　监控系统选型分析及误区探讨 13
1.4.1　黑盒监控和白盒监控 14
1.4.2　监控检查的两种模式—拉取和推送 14
1.4.3　5种常见的监控系统 15
1.4.4　监控系统的选型分析及误区探讨 24
1.5　本章小结 32
第2章　Prometheus入门 33
2.1　Prometheus发展简史 34
2.2　Prometheus的主要特点 35
2.3　Prometheus架构剖析 37
2.4　Prometheus的3大局限性 43
2.5　快速安装并启动Prometheus 43
2.6　本章小结 49
第3章　Spring Boot可视化监控实战 50
3.1　用Micrometer仪表化JVM应用 50
3.2　在Spring Boot 2.x中集成Prometheus的方法 53
3.2.1　引入Maven依赖 54
3.2.2　application.properties配置 56
3.2.3　通过MeterBinder接口采集和注册指标 57
3.2.4　以埋点的方式更新指标数据 58
3.2.5　效果展示 59
3.3　针对Spring Boot 2.x采集并可视化相关数据 61
3.4　第三方专业可视化工具—Grafana 62
3.5　Grafana高级模板 67
3.6　邮件告警的生成与扩展 77
3.6.1　通过Alertmanager生成邮件告警 77
3.6.2　邮件告警扩展：cc和bcc 79
3.7　构建钉钉告警系统 80
3.7.1　安装MacOS Docker 80
3.7.2　安装Docker镜像 81
3.7.3　钉钉接入设置 83
3.7.4　钉钉告警功能验证 84
3.8　本章小结 86
第4章　PromQL让数据会说话 87
4.1　初识PromQL 87
4.1.1　PromQL的4种数据类型 89
4.1.2　时间序列 90
4.1.3　指标 91
4.2　PromQL中的4大选择器 94
4.2.1　匹配器 95
4.2.2　瞬时向量选择器 98
4.2.3　区间向量选择器 99
4.2.4　偏移量修改器 100
4.3　Prometheus的4大指标类型 101
4.3.1　计数器 101
4.3.2　仪表盘 103
4.3.3　直方图 104
4.3.4　摘要 107
4.4　13种聚合操作 109
4.5　Prometheus的3种二元操作符 117
4.5.1　算术运算符 118
4.5.2　集合/逻辑运算符 119
4.5.3　比较运算符 120
4.5.4　优先级 122
4.6　向量匹配 122
4.6.1　一对一匹配 122
4.6.2　一对多和多对一匹配 123
4.6.3　多对多匹配 124
4.7　本章小结 124
第5章　PromQL高级实战 125
5.1　Prometheus内置函数 125
5.1.1　动态标签函数 126
5.1.2　数学运算函数 128
5.1.3　类型转换函数 133
5.1.4　时间和日期函数 133
5.1.5　多对多逻辑运算符函数 137
5.1.6　排序函数 138
5.1.7　Counter函数 139
5.1.8　Gauge函数 141
5.1.9　Histogram函数 144
5.1.10　时间聚合函数 145
5.2　HTTP API 146
5.2.1　API响应格式 148
5.2.2　表达式查询 149
5.2.3　元数据管理 150
5.2.4　其他拓展 151
5.3　两种可定期执行的规则 155
5.3.1　记录规则 155
5.3.2　告警规则 159
5.4　指标的抓取与存储 160
5.4.1　用relabel_conf?igs抓取指标 160
5.4.2　用metric_relabel_conf?igs存储指标 163
5.5　通过调优解决PromQL耗尽资源问题 166
5.6　本章小结 166
第6章　Prometheus告警机制深度解析 167
6.1　Alertmanager架构解析 167
6.2　AMTool的安装与用法 169
6.3　配置文件的编写与解读 171
6.4　告警规则的定义 177
6.5　关于告警的高级应用与问题处理 180
6.5.1　Prometheus告警失灵 180
6.5.2　出现告警轰炸的问题 182
6.6　构建高可用告警集群 184
6.7　本章小结 186
第7章　Prometheus独孤九剑：通过定制Exporter监控一切 187
7.1　Exporter概述 187
7.2　Exporter的数据规范 189
7.3　Exporter数据采集方式 191
7.4　一个最简单的Exporter示例 192
7.5　自己动手编写一个Exporter 195
7.6　高质量Exporter的编写原则与方法 198
7.6.1　分配合理的端口号 198
7.6.2　设计落地页 201
7.6.3　将软件版本信息提供给Prometheus的正确方法 201
7.6.4　必备指标的梳理 202
7.6.5　编写高质量Exporter的其他注意事项 209
7.7　Node Exporter源码解析 210
7.8　Exporter高级应用：开启TSL连接和Basic Auth认证 214
7.8.1　准备证书 214
7.8.2　支持TLS的配置方法 214
7.8.3　支持Basic Auth的配置方法 215
7.9　本章小结 216
第8章　Spring Boot高级监控实战 217
8.1　Controller监控实战 217
8.2　业务代码监控实战 218
8.3　通过注解进行监控的设置与实战 221
8.4　Dubbo监控实战 223
8.5　SPI机制原理解析 225
8.6　SPI高级实战：基于Dubbo的分布式日志链路TraceID追踪 228
8.7　集成Spring Boot时的常见问题及其解决方案 231
8.8　关于Micrometer的两个常见问题及其解决方案 234
8.8.1　极大值BUG问题 235
8.8.2　Actuator内存溢出问题 237
8.9　micrometer-spring-legacy源码解析 242
8.9.1　spring.factories 244
8.9.2　CompositeMeterRegistryAuto-Conf?iguration 246
8.9.3　XX-MeterRegistry的注册 248
8.9.4　WebMvcMetricsFilter过滤器 249
8.9.5　其他 250
8.10　本章小结 251
第9章　Prometheus集群实战 252
9.1　校时 252
9.2　Prometheus的3种常见HA架构
　方案 255
9.2.1　简单HA 256
9.2.2　简单HA+远程存储 256
9.2.3　简单HA+远程存储+联邦集群 257
9.2.4　联邦集群配置方式 261
9.2.5　功能分区配置方式 262
9.2.6　K8S单点故障引发的POD漂移问题 263
9.3　Prometheus集群架构采集优化方案 263
9.4　在企业中从零推广Prometheus架构 266
9.4.1　研发团队 266
9.4.2　运维团队 267
9.4.3　借助K8S一起推进上线 268
9.5　搭建基于M3DB的简单HA+远程存储Prometheus K8S集群 268
9.5.1　架构说明 268
9.5.2　K8S内部Prometheus 270
9.5.3　K8S外部Prometheus 270
9.5.4　M3DB 276
9.6　多租户、可横向扩展的Prometheus即服务—?Cortex 277
9.7　本章小结 280
第10章　Prometheus存储原理与问题分析 281
10.1　本地存储文件结构解析 282
10.2　存储原理解析 286
10.3　存储配置方法 287
10.4　本地存储容量规划原则与方法 290
10.5　RAM容量规划原则与方法 291
10.6　本地存储及时性和时序性问题分析 293
10.7　本章小结 294
第11章　Prometheus其他相关技术分析与实战 296
11.1　Thanos架构与监控实战 296
11.1.1　Thanos架构解析 297
11.1.2　Thanos在Prometheus监控中的作用与实战 299
11.1.3　Thanos存在的问题 302
11.2　M3DB技术详解 303
11.3　Loki的特性、架构与应用 306
11.3.1　Loki特性 307
11.3.2　Loki架构简介 308
11.3.3　Loki使用方法 310
11.4　ELK的5种主流架构及其优劣分析 311
11.4.1　为什么要用ELK 312
11.4.2　基础架构 313
11.4.3　改良架构 314
11.4.4　二次改良架构 315
11.4.5　基于Tribe Node概念的架构 316
11.4.6　带有冷热分离功能的架构 316
11.5　Fluentd和Fluent Bit项目简介 317
11.6　Operator模式现状与未来展望 319
11.7　关于灵活运用Prometheus的几点建议 321
11.8　本章小结 323
附录A　Prometheus相关端口列表 324
附录B　PromQL速查手册 350
附录C　Prometheus 2.x（从2.0.0到2.20.0）的重大版本变迁 354
附录D　Prometheus自监控指标 363
附录E　SLA服务可用性基础参考指标 366