奇技指南
随着 Openstack 集群规模越来越大，监控数据呈现指数级增长，给后期计算、存储资源扩容带来了极大的考验。如何稳定、永久存储监控数据、快速查询热数据与历史数据一直是大规模云计算集群存在的问题，当然Openstack 社区的 Ceilometer 、Gnocchi、Aodh项目也未能很好解决我们目前存在的问题，在这里作者将介绍CNCF大杀器， Thanos + Prometheus TP组合（PS：并不是银弹）在Openstack与ceph集群中的概念和使用，将对以上问题作出有效的答复。
Thanos 是什么
英国游戏技术公司 Improbable 开源了他们的Prometheus 高可用解决方案。主页上简单易懂一段英文介绍如下：Open source, highly available Prometheus setup with long term storage capabilities。开源，高可用性的Prometheus 设置，并提供长期存储能力。
Thanos 有哪些特点
- 跨Prometheus 服务并提供统一的查询接口。
- 无限期的存储监控指标。目前支持S3、微软Azure、腾讯COS、Google GCP、Openstack Swift 等对象存储系统。
- 兼容现有的Prometheus API 接口 ，例如 Grafana 或者支持 Pormetheus Query API 等工具。
- 提供数据压缩功能和降准采样，提升查询速度。
- 重复数据删除和合并，并从Pormetheus HA 集群中收集指标。
Thanos 架构
Thanos 架构中的组件
Compact
Compac提供数据降准和压缩功能，主要负责针对S3存储中的对象进行压缩，可以将历史数据中的Block合并压缩成大文件对象。实际上降准压缩并未节省任何空间，而且会在原始的Block增加2个块，但是在查询历史数据时会提升查询速度。最后注意的是，由于进程运行时对中间数据进行处理，故本地需要足够的磁盘空间，随着数据增多空间需求越来越大，目前我们预留300GB 本地空间用作压缩中间数据的处理，并每三天进行一次压缩。
Querier
查询组件通过实现Pormetheus HTTP v1 API功能，组件接收到HTTP的PromSQL 查询请求后负责将数据查询和汇集。它是一个无状态的服务，支持水平扩展。
SideCar
此组件需要和Pormetheus 实例一起部署，它主要起到两个作用，第一代理Querier 组件对本地Prometheus数据读取；第二是将Prometheus 本地监控数据通过对象存储接口上传到对象存储中。最后sidecar 会监视Prometheus的本地存储，若发现有新的监控数据保存到磁盘，会将这些监控数据上传至对象存储。
Store
Store 主要提供查询历史数据功能，当Querier组件调用Stroe 接口，Stroe 再通过对象存储接口获取数据，并将存储数据转换成Querier所需的数据格式。
Bucket
用于检查对象存储中的数据命令，通常作为独立命令运行并帮助我们进行故障排查，支持通过Web UI 查看目前Buket的数量。
Check
通过Thanos check 可以检查和验证Pormetheus Rules 是否正确，实现函数如下。
//定义检查Rules函数
func checkRules(logger log.Logger, filename string) (int, errors.MultiError) {
//记录日志，返回检测的文件名称和详细的日志信息
level.Info(logger).Log("msg", "checking", "filename", filename)
checkErrors := errors.MultiError{}
b, err :=
//读取Rules文件
ioutil.ReadFile(filename)
if err != nil {
checkErrors.Add(err)
return 0, checkErrors }
//由于rules 格式需要纯Yaml格式，需要验证Yaml 格式是否正确
var rgs ThanosRuleGroups
if err := yaml.UnmarshalStrict(b, &rgs); err != nil {
checkErrors.Add(err)
return 0, checkErrors
}
// We need to convert Thanos rules to Prometheus rules so we can use their validation.
promRgs := thanosRuleGroupsToPromRuleGroups(rgs)
if errs := promRgs.Validate(); errs != nil {
for _, e := range errs {
checkErrors.Add(e)
}
return 0, checkErrors
}
numRules := 0
for _, rg := range rgs.Groups {
numRules += len(rg.Rules)
}
//函数结尾返回检查的rules 数量和错误的数量及错误信息
return numRules, checkErrors
}Thanos 实践中我们遇到的问题
由于Thanos Store 启动时会加载可以访问的数据，他会在本地磁盘或者内存中加载少量的对象存储的块信息，随着时间的推移会造成本地磁盘和内存的爆满，导致集群异常，并引入如下多个问题。大量查询缓慢导致内存暴增并出现Store OOM。前期我们使用POD 方式部署Thanos集群，由于POD改变后IP发生变化，导致集群脑裂并崩溃，最后无法查询历史数据。考虑到Stroe组件比较消耗资源，我们将其转移到物理机上，Sidecar 和Pormetheus放入POD 当中。由于早期的版本性能比较差，我们将版本也进行了升级，并启用压缩功能。
启用压缩功能后：
9月28日至11月07日产生的监控数据量：
目前集成监控场景如下：
- Ceph / Cephfs 、Lvs、Openstack、Etcd、K8s 、Istio 、Openstack 虚机监控。
- 提供API 查询接口与StackStorm 联动处理指定事件信息。
总结
Thanos 方案本身对于Prometheus 没有任何强势侵入，并增强了Prometheus的短板。最后Thanos 依赖于对象存储系统，这部分的资源尽量要考虑。目前线上包含了约40+套 Openstack，70+ 套的Ceph集群，约10000 +的OSD 节点数量，每天约产生约50G 监控数据。
Thanos 帮忙解决了哪些问题
- 由于存储大小的限制，历史数据存储的时间的问题 First Blood。
- 集群数量越来越多，Prometheus 查询性能出现卡顿 double kill。
- Openstack 、ceph 集群数量比较多，无法通过统一的接口去查询数据和告警 triple kill。
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