分享网易云轻舟微服务选择基于 Prometheus 开发微服务监控系统的考量：
开源
云原生
与微服务监控需求的匹配度很高
开源
Prometheus是CNCF（云原生计算基金会）旗下成熟的开源项目，而开源技术栈是网易云坚定不移的选择，不仅因为选择主流开源项目可以站在巨人的肩膀上创新，规避重复造轮子的浪费，更因为开源开放让客户无需担心厂商锁定。Prometheus拥有活跃的社区，在GitHub 上获得的 star 数超过了 2 万，符合网易云的选择。
云原生
作为CNCF组织第二个毕业的开源项目，Prometheus与它的“师兄”Kubernetes都自带云原生的光环，天然能够友好协作，而网易云轻舟微服务另一个重要组件——容器服务正是基于开源Kubernetes深度定制优化的（当然轻舟微服务的服务治理设计是基础设施无关的，同时支持物理机、VM和容器）。
目前，轻舟微服务监控系统所有组件及配置均实现容器化并由 Kubernetes 编排，理论上，在任意 Kubernetes 集群里都能够一键部署，系统需要变更时，仅需修改相关编排文件，即可完成改变。
与微服务监控需求的匹配度很高
微服务监控有四大难点：
1. 配置难：监控对象动态可变，无法进行预先配置；
2. 融合难：监控范围非常繁杂，各类监控难以互相融合；
3. 排查难：微服务实例间的调用关系非常复杂，故障排查会很困难；
4. 建模难：微服务架构仍在快速发展，难以抽象出稳定的通用监控模型。
Prometheus 有五大优势：
灵活的数据模型：在 Prometheus 里，监控数据是由值、时间戳和标签表组成的，其中监控数据的源信息是完全记录在标签表里的；同时 Prometheus 支持在监控数据采集阶段对监控数据的标签表进行修改，这使其具备强大的扩展能力；
强大的查询能力：Prometheus 提供有数据查询语言 PromQL。从表现上来看，PromQL 提供了大量的数据计算函数，大部分情况下用户都可以直接通过 PromQL 从 Prometheus 里查询到需要的聚合数据；
健全的生态：Prometheus 能够直接对常见操作系统、中间件、数据库、硬件及编程语言进行监控；同时社区提供有 Java/Golang/Ruby 语言客户端 SDK，用户能够快速实现自定义监控项及监控逻辑；
良好的性能：Prometheus 提供了 PromBench 基准测试，从最新测试结果来看，在硬件资源满足的情况下，Prometheus 单实例在每秒采集 10万条监控数据的情况下，在数据处理和查询方面依然有着不错的性能表现；
更契合的架构：采用推模型的监控系统，客户端需要负责在服务端上进行注册及监控数据推送；而在 Prometheus 采用的拉模型架构里，具体的数据拉取行为是完全由服务端来决定的。服务端是可以基于某种服务发现机制来自动发现监控对象，多个服务端之间能够通过集群机制来实现数据分片。推模型想要实现相同的功能，通常需要客户端进行配合，这在微服务架构里是比较困难的。
当然，Prometheus 也有一些不足，比如不能用于日志监控、分布式追踪等范围，所以网易云也做了很多设计和优化。
相关文章：
【推荐】 为什么我打的jar包没有注解？
有疑问加站长微信联系（非本文作者）
