Prometheus有着非常高效的时间序列数据存储方法，每个采样数据仅仅占用3.5byte左右空间，上百万条时间序列，30 秒间隔，保留 60 天，大概 200 多G空间。所以Prometheus非常省空间，存储机制高效快捷，和其它组件构成Prometheus系统。
默认情况下，prometheus 将采集到的数据存储在本地的 TSDB 数据库中，路径默认为 prometheus 安装目录的 data 目录，数据写入过程为先把数据写入 WAL 日志并放在内存，然后 2 小时后将内存数据保存至一个新的 block 块，同时再把新采集的数据写入内存并在 2 小时后再保存至一个新的 block 块，以此类推。
Prometheus每两小时将内存数据持久化保存到硬盘上，每个Block实际上是一个目录，里面包含着多个文件。
列出Prometheus存储路径，01开头的目录就是一个Block：
ll /apps/prometheus/data
drwxr-xr-x. 3 root root 68 11月 1 19:00 01GGSDJQC8MK05KW9R4Z46T9B5
drwxr-xr-x. 3 root root 68 11月 1 19:00 01GGSDJQJKZYVM3X6PG5FK3N51
drwxr-xr-x. 3 root root 68 11月 1 19:00 01GGSDJRQ4X7MMC1W17MAP5SVB
列出一个Block目录，里面包含1个目录，3个文件：
ll 01GGSDJRQ4X7MMC1W17MAP5SVB
drwxr-xr-x. 2 root root 20 11月 1 19:00 chunks
-rw-r--r--. 1 root root 3.1M 11月 1 19:00 index
-rw-r--r--. 1 root root 736 11月 1 19:00 meta.json
-rw-r--r--. 1 root root 9 11月 1 19:00 tombstones
| 名称 | 内容 |
|---|---|
| chunks | 目录，内含数据块文件，每个数据块最大512M，超过大小将切分多块。 |
| index | 索引文件，记录存储的数据的索引信息，通过文件内的几个表来查找时序数据 |
| meta.json | 元数据信息，包含了样本数、采集数据数据的起始时间、压缩历史 |
| tombstones | 逻辑数据，主要记载删除记录和标记要删除的内容，删除标记，可在查询块时排除样本。 |
block具有3大特性，使得block的数量不断减少，节省磁盘空间。
运行Prometheus程序时，可以带上很多参数，下面介绍一下跟存储相关的参数：
# 查看全部可用参数
/apps/prometheus/prometheus --help
--help Show context-sensitive help (also try --help-long and --help-man).
--version Show application version.
... ...
... ...
| 参数 | 值 | 含义 |
|---|---|---|
| –config.file | prometheus.yml | 配置文件路径 |
| –web.listen-address | 0.0.0.0:9090 | 监听地址与端口 |
| –storage.tsdb.path | data/ | 存储路径 |
| –storage.tsdb.retention.size | 512MB | 数据块最大值 |
| –storage.tsdb.retention.time | 15 | 数据保留天数 |
| –query.timeout | 2m | 查询超时时间 |
| -query.max-concurrency | 20 | 最大查询并发数 |
| –web.read-timeout | 5m | 空闲超时时间 |
| –web.max-connections | 512 | 最大并发连接数 |
| –web.enable-lifecycle | 空 | 添加参数即可支持热加载 |
面对更多历史数据的持久化，Prometheus 单纯依靠本地存储远不足以应对，为此引入了远端存储。
Victoria metrics是一个快速的低消耗的，可扩展的监控解决方案和时间序列数据库。
Victoria metrics部署分单机版与集群版，本节我们介绍单机版。
下载二进制文件
# VictoriaMetrics v1.82.0
wget https://github.com/VictoriaMetrics/VictoriaMetrics/releases/download/v1.82.0/victoria-metrics-linux-amd64-v1.82.0.tar.gz
# 解压并移动到bin目录
tar zxvf victoria-metrics-linux-amd64-v1.82.0.tar.gz
mv victoria-metrics-prod /usr/local/bin
创建victoria-metrics服务文件
vim /etc/systemd/system/victoria-metrics-prod.service
[Unit]
Description=For Victoria-metrics-prod Service
After=network.target
[Service]
ExecStart=/usr/local/bin/victoria-metrics-prod \
-httpListenAddr=0.0.0.0:8428 \
-storageDataPath=/data/victoria-metrics-data \
-retentionPeriod=1y
[Install]
WantedBy=multi-user.target
| 参数 | 含义 |
|---|---|
| httpListenAddr | 监听端口 |
| storageDataPath | 数据目录 |
| retentionPeriod | 保留1年 |
启动victoria-metrics-prod服务，查看端口，默认为8428
systemctl daemon-reload
systemctl enable --now victoria-metrics-prod.service
systemctl status victoria-metrics-prod.service
netstat -lntp | grep victoria
tcp 0 0 0.0.0.0:8428 0.0.0.0:* LISTEN 940/victoria-metric
打开首页，发现有多个链接，点击vmui进入图形化界面：
转到Prometheus服务器，在配置文件关联到victoria-metrics服务，并重启Prometheus：
vim /apps/prometheus/prometheus.yml
global:
scrape_interval: 15s
evaluation_interval: 15s
# 远程写入数据给victoria存储
remote_write:
- url: http://192.168.100.197:8428/api/v1/write
victoria-metrics接收到Prometheus数据，可在vmui页面查看，选择其中一个指标查询：
添加数据源，类型为Prometheus，URL为victoria-metrics地址端口：
导入模板，ID为8919：
选择数据源为刚刚创建的Victoria-Metrics：
导入完成，即可进入展示页面：
