1 prometheus数据存储方式
prometheus才用time-series(时间序列)的方式以一种自定义格式存储在本地硬盘，本地TSDB以每两小时为间隔来分block（块）存储，每一块又分为多个chunk文件，chunk文件存放着采集的T-S数据，metadata和索引文件（index）
index文件是对metrics（prometheus中一次K/V采集数据叫做一个metrics）和labels进行索引，之后存储在chunk，chunk作为存储的基本单位
prometheus平时将采集的数据先都存在内存中，以类似缓存的方式用于加快搜索和访问，当出现宕机时，prometheus的保护机制WAL可以将数据定期存入硬盘chunk中，并在重新启动时恢复到内存中
通过启动参数--storage.tsdb.path=“/data”指定tsdb路径，即采集数据存放路径，wal目录下数据相当于对存放在内存中的近期数据的冷备
2 prometheus数据采集方式
prometheus的客户端主要有两种采集方式
pull主动拉取和push被动推送
pull:被监控主机先安装各类exporters，exporter以守护进程方式运行，在主机系统上采集数据
exporter本身也是一个http_server，可以对htp请求作出相应，返回数据（K/V metrics）
prometheus server通过pull方式（HTTP get）去访问每个节点上的exporter并采样回需要的数据
push：客户端或者服务端安装pushgateway插件，使用运维自行开发的各种脚本把监控数据组织成K/V的形式 metrics形式发送给pushgateway，之后pushgateway再推送给prometheus
3 prometheus数据格式
prometheus监控中对于监控过来的数据统称为metrics数据
metrics是一种对采样数据的总称（metrics并不代表具体的数据格式，是一种对于度量计算单位的抽象）
metrics的几种数据类型：
gauges：最简单的度量指标，只有一个简单的返回值（瞬时状态）
例如监控磁盘或者内存的使用量，那么就应该使用gauges格式来度量
counts: 从数据量为0开始累积计算，在理想状态下只能永远增长，不会降低
例如对用户访问量的采样数据
histograms：统计数据的分布情况，比如最小值、最大值、中间值，还有中位数，75百分位，90百分位，95百分位，98百分位,99百分位,99.9百分位的值，代表的是一种近似的百分比估值
例如Http_response_time（http响应时间）代表是一次用户http请求在系统传输和执行过程中总共花费的时间
通过histogram类型可以分别统计出全部用户的响应时间中=0.05秒的有多少，00.05秒的有多少，>2秒的有多少
4 metrics
通过http访问监控节点端口可得到export采集到的实时metrics数据,以K/V的形式展现和保存
curl localhost:9100/metrics
go_gc_duration_seconds{quantile="0"} 2.1286e-05
prometheus的每条指标数据由指标名称和指标标签（键值对）来标识，如下：
api_http_requests_total{methodPOST", handler="/messages"}