Вопрос или проблема
У меня возникают проблемы с тем, чтобы понять, почему мой экземпляр Prometheus начинает сильно загружать процессор после того, как я включаю функцию remote_write.
Я развернул Prometheus и Grafana с использованием чарта kube-prometheus-stack, версии 40.1.2. Вместе с этим мы также развернули Grafana Tempo. Мы решили добавить поддержку для графа сервиса, что требует включенной функции remote_write в Prometheus. После ее включения, потребление ЦП Prometheus увеличивается с ~30m до ~2700m. Это ожидаемо и если да, то может кто-то объяснить почему?
С другой стороны, если нет, можете подсказать, в каком направлении мне стоит копать?
Мы попробовали отключить remote_write в Prometheus, и как только отключаем ее, ЦП остается довольно низким. Мы ожидали, что потребление ЦП вырастет, но не настолько сильно.
Для тех, кто пришел сюда через Google, это может быть проблема в некорректной конфигурации. Prometheus автоматически направляет все собранные метрики на endpoint remote_write, если он сконфигурирован.
Если ваша цель — включение получения remote write (чтобы внешние сервисы могли записывать метрики в ваш экземпляр Prometheus), вам нужно запустить Prometheus с флагом командной строки --web.enable-remote-write-receiver.
Важно отметить, что конфигурация remote_write в prometheus.yml предназначена для пересылки метрик на заданный endpoint, а не для их приема. Если вы по ошибке настроите remote_write на отправку обратно в сам Prometheus, например так:
remote_write:
- url: "http://localhost:9090/api/v1/write"
Вы создадите петлю обратной связи, где Prometheus будет отправлять все собранные метрики обратно самому себе. Это часто приводит к очень высокой загрузке ЦП.
Ответ или решение
Проблема высокой загрузки процессора в Prometheus после включения функции remote_write часто связана с неправильной конфигурацией, как это наблюдается в вашем случае. Рассмотрим причины этого явления и возможные решения.
Причины повышения загрузки процессора
-
Циклическая отправка метрик: Когда
remote_writeнастраивается неправильно и указывает на самого себя, например, на URLhttp://localhost:9090/api/v1/write, это создаёт замкнутую петлю. В результате Prometheus начинает бесконечно отправлять себе же все собранные метрики, что вызывает значительную нагрузку на процессор. -
Отправка всех метрик: При правильной настройке
remote_write, Prometheus отправляет все метрики на удалённый сервер или другую службу. Этот процесс сам по себе требует дополнительных вычислительных и сетевых ресурсов. Ваша ситуация, когда загрузка процессора увеличивается с 30m до 2700m, указывает на вероятность чрезмерной нагрузки из-за объёма метрик.
Решения и рекомендации
1. Проверьте конфигурацию
Убедитесь, что URL в блоке remote_write не указывает на тот же экземпляр Prometheus. Если вы хотите, чтобы Prometheus принимал метрики от внешних сервисов, используйте флаг командной строки --web.enable-remote-write-receiver.
2. Оптимизация отправляемых данных
- Фильтрация данных: Используйте фильтры или relabel_configs для ограничения объёма отправляемых метрик на удалённый конечный пункт.
- Пакетная отправка: Проверьте возможности оптимизации в настройках удалённой записи, такие как пакетирование метрик, чтобы уменьшить количество сетевых запросов.
3. Анализируйте ресурсы
- Мониторинг использования: Используйте инструменты мониторинга для анализа производительности Prometheus и идентификации узких мест.
- Тюнинг системы: Рассмотрите возможность распределения нагрузки через масштабирование экземпляров Prometheus или оптимизацию загрузки на уровне системы (например, увеличение памяти или добавление CPU).
4. Обратитесь к документации
Всегда полезно проверять последнюю версию документации Prometheus для получения актуальной информации о настройке remote_write и совмещении её с текущими потребностями предприятия.
Заключение
Разрешение проблемы высокой загрузки CPU в Prometheus сводится к точной конфигурации remote_write и оптимальному управлению передаваемыми данными. Правильный подход позволит не только снизить нагрузку, но и улучшить общую производительность мониторинга системы. Если проблема сохраняется, может быть целесообразным проконсультироваться с экспертами или сообществом для получения более специфических рекомендаций.