Prometheus可以通过命令行参数和配置文件来配置它的服务参数。命令行主要用于配置系统参数（例如：存储位置，保留在磁盘和内存中的数据量大小等），配置文件主要用于配置与抓取任务和任务下的实例相关的所有内容, 并且加载指定的抓取规则file。
可以通过运行prometheus -h命令, 查看Prometheus服务所有可用的命令行参数，
Prometheus服务可以reload它的配置。如果这个配置错误，则更改后的配置不生效。配置reolad是通过给Prometheus服务发送信号量SIGHUP或者通过http发送一个post请求到/-/reload。这也会重载所有配置的规则文件(rule files)。
使用-config.file命令行参数来指定Prometheus启动所需要的配置文件。
这个配置文件是YAML格式， 通过下面描述的范式定义, 括号表示参数是可选的。对于非列表参数，这个值被设置了默认值。
通用占位符由下面定义：
\<boolean\>: 一个布尔值，包括true或者false.\<duration\>: 持续时间，与正则表达式[0-9]+(ms|smhdwy)匹配\<labelname\>: 一个与正则表达式[a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*匹配的字符串\<labelvalue\>: 一个为unicode字符串\<filename\>: 当前工作目录下的有效路径\<host\>: 一个包含主机名或者IP地址，并且可以带上一个非必需的端口号的有效字符串\<path\>: 一个有效的URL路径\<scheme\>: 一个可以是http或者https的字符串\<string\>: 一个正则表达式字符串
其他的占位符被分开指定：
一个有效的配置文件示例。
全局配置指定的参数，在其他上下文配置中是生效的。这也默认这些全局参数在其他配置区域有效。
global:
# 抓取目标实例的频率时间值，默认10s
[ scrape_interval: <duration> | default = 10s ]
# 一次抓取请求超时时间值，默认10s
[ scrape_timeout: <duration> | default = 10s ]
# 执行配置文件规则的频率时间值, 默认1m
[ evaluation_interval: <duration> | default=1m ]
# 当和外部系统通信时(federation, remote storage, Alertmanager), 这些标签会增加到度量指标数据中
external_labels:
[ <labelname>: <labelvalue> ... ]
# 规则文件指定规则文件路径列表。规则和警报是从所有匹配的文件中读取的
rule_files:
[ - <filepath_glob> ...]
# 抓取配置的列表
scrape_configs:
[ - <scrape_config> ... ]
# 警报设置
alerting:
alert_relabel_configs:
[ - <relabel_config> ... ]
alertmanagers:
[ - <alertmanager_config> ... ]
# 设置涉及到未来的实验特征
remote_write:
[url: <string> ]
[ remote_timeout: <duration> | default = 30s ]
tls_config:
[ <tls_config> ]
[proxy_url: <string> ]
basic_auth:
[user_name: <string> ]
[password: <string> ]
write_relabel_configs:
[ - <relabel_config> ... ]
<scrape_config>区域指定了目标列表和目标下的配置参数, 这些配置参数描述了如何抓取度量指标数据。通常，一个scrape_config只指定一个job，但是可以改变，一个scrape_config可以指定多个job，每个job下有多个targets
通过static_configs参数静态指定要监控的目标列表，或者使用一些服务发现机制发现目标。
另外，relabel_configs允许在获取度量指标数据之前，对任何目标和它的标签进行进一步地修改。
# 默认下任务名称赋值给要抓取的度量指标
job_name: <job_name>
# 从这个任务中抓取目标的频率时间值
[ scrape_interval: <duration> | default= <global_config.scrape_interval>]
# 当抓取这个任务的所有目标时，超时时间值
[ scrape_timeout: <duration> | default = <global_config.scrape_timeout> ]
# 从目标列表中抓取度量指标的http资源路径, 默认为/metrics
[ metrics_path: <path> | default = /metrics ]
# honor_labels controls how Prometheus handles conflicts between would labels that are already present in scraped data and labels that Prometheus would attach server-side ("job" and "instance" labels, manually configured target labels, and labels generated by service discovery implementations).
# If honor_labels is set to "true", label conflicts are resolved by keeping label
# values from the scraped data and ignoring the conflicting server-side labe# ls. If honor_labels is set to "false", label conflicts are resolved by ren# amin conflicting labels in the scraped data to "exported_<original-label>" (for example "exported_instance", "exported_job") and then attaching server-side labels. This is useful for use cases such as federation, where all label#s specified in the target should be preserved. Note that any globally configured "external_labels" are unaffected by this
# setting. In communication with external systems, they are always applied
# only when a time series does not have a given label yet and are ignored otherwise.
[ honor_labels: <boolean> | default = false ]
# 配置请求的协议范式, 默认为http请求
[ scheme: <scheme> | default = http ]
# 可选的http url参数
params:
[ <string>:[<string>, ...]]
# 在`Authorization`头部设置每次抓取请求的用户名和密码
basic_auth:
[username: <string>]
[password: <string>]
# Sets the `Authorization` header on every scrape request with
# the configured bearer token. It is mutually exclusive with `bearer_token_file`.
[ bearer_token: <string> ]
# Sets the `Authorization` header on every scrape request with the bearer token read from the configured file. It is mutually exclusive with `bearer_token`.
[ bearer_token_file: /path/to/bearer/token/file ]
# 配置抓取请求的TLS设置
tls_config:
[ <tls_config> ]
# 可选的代理URL
[ proxy_url: <string> ]
# 微软的Azure服务发现配置列表
azure_sd_configs:
[ - <azure_sd_config> ... ]
# Consul服务发现配置列表
consul_sd_configs:
[ - <consul_sd_config> ... ]
# DNS服务发现配置列表
dns_sd_configs:
[ - <dns_sd_config> ... ]
# 亚马逊EC2服务发现的配置列表
ec2_sd_configs:
[ - <ec2_sd_config> ... ]
# 文件服务发现配置列表
file_sd_configs:
[ - <file_sd_config> ... ]
# google GCE服务发现配置列表
gce_sd_configs:
[ - <gce_sd_config> ... ]
# Kubernetes服务发现配置列表
kubernetes_sd_configs:
[ - <kubernetes_sd_config> ... ]
# Marathon服务发现配置列表
marathon_sd_configs:
[ - <marathon_sd_config> ... ]
# AirBnB的Nerve服务发现配置列表
nerve_sd_configs:
[ - <nerve_sd_config> ... ]
# Zookeeper服务发现配置列表
serverset_sd_configs:
[ - <serverset_sd_config> ... ]
# Triton服务发现配置列表
triton_sd_configs:
[ - <triton_sd_config> ... ]
# 静态配置目标列表
static_configs:
[ - <static_config> ... ]
# 抓取之前的标签重构配置列表
relabel_configs:
[ - <relabel_config> ... ]
# List of metric relabel configurations.
metric_relabel_configs:
[ - <relabel_config> ... ]
# Per-scrape limit on number of scraped samples that will be accepted.
# If more than this number of samples are present after metric relabelling
# the entire scrape will be treated as failed. 0 means no limit.
[ sample_limit: <int> | default = 0 ]
记住：在所有获取配置中<job_name>必须是唯一的。
<tls_config>允许配置TLS连接。
# CA证书
[ ca_file: <filename> ]
# 证书和key文件
[ cert_file: <filename> ]
[ key_file: <filename> ]
# ServerName extension to indicate the name of the server.
# http://tools.ietf.org/html/rfc4366#section-3.1
[ server_name: <string> ]
# Disable validation of the server certificate.
[ insecure_skip_verify: <boolean> ]
Azure SD正处于测试阶段：在未来的版本中，仍然可能对配置进行实质性修改
Azure SD配置允许从Azure虚拟机中检索和获取目标。
下面的测试标签在relabeling期间在目标上仍然是可用的：
__meta_azure_machine_id: 机器ID__meta_azure_machine_location: 机器运行的位置__meta_azure_machine_name: 机器名称__meta_azure_machine_private_ip: 机器的内网IP__meta_azure_machine_resource_group: 机器的资源组__meta_azure_tag_<tagname>: 机器的每个tag值
对于Azure发现，看看下面的配置选项：
# The information to access the Azure API.
# The subscription ID.
subscription_id: <string>
# The tenant ID.
tenant_id: <string>
# The client ID.
client_id: <string>
# The client secret.
client_secret: <string>
# Refresh interval to re-read the instance list.
[ refresh_interval: <duration> | default = 300s ]
# The port to scrape metrics from. If using the public IP address, this must
# instead be specified in the relabeling rule.
[ port: <int> | default = 80 ]
Consul服务发现配置允许从Consul's Catalog API中检索和获取目标。
下面的meta标签在relabeling期间在目标上仍然是可用的：
__meta_consul_address: 目标地址__meta_consul_dc: 目标的数据中心名称__meta_consul_node: 目标的节点名称__meta_consul_service_address: 目标的服务地址__meta_consul_service_id: 目标的服务ID__meta_consul_service_port: 目标的服务端口__meta_consul_service: 这个目标属于哪个服务名称__meta_consul_tags: 由标签分隔符链接的目标的标签列表
# 下面配置是访问Consul API所需要的信息
server: <host>
[ token: <string> ]
[ datacenter: <string> ]
[ scheme: <string> ]
[ username: <string> ]
[ password: <string> ]
# 指定对于某个目标的服务列表被检测， 如果省略，所有服务被抓取
services:
[ - <string> ]
# The string by which Consul tags are joined into the tag label.
[ tag_separator: <string> | default = , ]
注意：用于获取目标的IP和PORT，被组装到<__meta_consul_address>:<__meta_consul_service_port>。然而，在一些Consul创建过程中，这个相关地址在__meta_consul_service_address。在这些例子中，你能使用relabel特性去替换指定的__address__标签。
一个基于DNS的服务发现配置允许指定一系列的DNS域名称，这些DNS域名被周期性地查询，用来发现目标列表。这些DNS服务是从/etc/resolv.conf获取的。
这些服务发现方法仅仅支持基本的DNS A，AAAA和SRV记录查询，但不支持在RFC6763中指定更高级的DNS-SD方案。
在重构标签阶段，这个标签__meta_dns_name在每一个目标上都是可用的，并且会设置生产发现的目标到记录名称中。
# 将被查询的DNS域名列表
names:
[ - <domain_name> ]
# 要执行DNS查询类型，默认为SRV， 其他方式：A、AAAA和SRV
[ type: <query_type> | default = 'SRV' ]
# 如果查询类型不是SRV，这端口被使用
[ port: <number>]
# 刷新周期, 默认30s
[ refresh_interval: <duration> | default = 30s ]
<domain_name>必须是一个有效的DNS域名。<query_type>必须是SRV, A， AAAA三种之一。
EC2 SD配置允许从AWS EC2实例中检索目标。默认情况下用内网IP地址, 但是在relabeling期间可以改变成公网ID地址。
下面meta标签在relabeling期间在目标上是可用的：
__meta_ec2_availability_zone: 正在运行的实例的可用域。__meta_ec2_instance_id: EC2的实例ID__meta_ec2_instance_state: EC2的实例状态__meta_ec2_instance_type: EC2的实例类型__meta_ec2_private_ip: 如果存在，表示内网IP的地址__meta_ec2_public_dns_name: 如果可用，表示实例的公网DNS名称__meta_ec2_public_ip: 如果可用，表示实例的公网IP地址__meta_ec2_subnet_id: 如果可用，表示子网IDs的列表。__meta_ec2_tag_<tagkey>: 这个实例的tag值__meta_ec2_vpc_id: 如果可用，表示正在运行的实例的VPC的ID
对于EC2 discovery，看看下面的配置选项：
# 访问EC2 API的信息
# AWS域
region: <string>
# AWS API keys. 如果空白，环境变量`AWS_ACCESS_KEY_ID`和`AWS_SECRET_ACCESS_KEY`可以被使用
[ access_key: <string> ]
[ secret_key: <string> ]
# Named AWS profile used to connect to the API.
[ profile: <string> ]
# Refresh interval to re-read the instance list.
[ refresh_interval: <duration> | default = 60s ]
# The port to scrape metrics from. If using the public IP address, this must
# instead be specified in the relabeling rule.
[ port: <int> | default = 80 ]
基于文件的服务发现提供了一些通用方法去配置静态目标，以及作为插件自定义服务发现机制的接口。
它读取包含零个或者多个<static_config>s的一些文件。通过磁盘监视器检测对所有定义文件的更改，并立即应用。文件可能以YAML或JSON格式提供。只应用于形成良好目标群体的变化。
这个JSON文件必须包含静态配置的列表，使用这个格式：
[
{
"targets": [ "<host>", ... ],
"labels": {
"<labelname>": "<labelvalue>", ...
}
},
...
]
文件内容也可以通过周期性刷新时间重新加载。
在标签重构阶段，每个目标有一个meta标签__meta_filepath。它的值被设置成从目标中提取的文件路径。
# Patterns for files from which target groups are extracted.
files:
[ - <filename_pattern> ... ]
# Refresh interval to re-read the files.
[ refresh_interval: <duration> | default = 5m ]
filename_pattern可以是以.json, .yml, .yaml结尾。最后路径段可以包含单个*，它匹配任何字符顺序，例如: my/path/tg_*.json。
在v0.20, names: 用files:代替。
GCE SD在测试中：在将来版本中，配置可能会有实质性变化。
从GCP GCE实例中，GCE SD配置允许检索和获取目标。这个内网IP地址被默认使用，但是在relabeling期间，这个公网IP地址可能会发生变化。
在relabeling期间，下面的meta标签在目标上是可用的：
__meta_gce_instance_name: 实例名称__meta_gce_metadata_<name>: 实例每一个metadata项__meta_gce_network: 实例的网络__meta_gce_private_ip: 实例的内网IP__meta_gce_project: 正在运行的GCP项目__meta_gce_public_ip: 如果存在，表示GCP的公网IP地址__meta_gce_subnetwork: 实例的子网__meta_gce_tags: 实例的tag列表__meta_gce_zone: 正在运行的实例的GCE区域
对于GCE discovery，看看下面的配置选项：
# The information to access the GCE API.
# The GCP Project
project: <string>
# The zone of the scrape targets. If you need multiple zones use multiple
# gce_sd_configs.
zone: <string>
# Filter can be used optionally to filter the instance list by other criteria
[ filter: <string> ]
# Refresh interval to re-read the instance list
[ refresh_interval: <duration> | default = 60s ]
# The port to scrape metrics from. If using the public IP address, this must
# instead be specified in the relabeling rule.
[ port: <int> | default = 80 ]
# The tag separator is used to separate the tags on concatenation
[ tag_separator: <string> | default = , ]
Google Cloud SDK默认客户端通过查找一下位置发现凭据，优先选择找到的第一个位置：
- 由GOOGLE_APPLICATION_CREENTIALS环境变量指定的JSON文件
- 一个JSON文件在大家都熟悉的路径下：$HOME/.config/gclooud/application_default_credentials.json
- 从GCE元数据服务器获取
如果Prometheus运行在GCE上，关联这个正在运行的实例的服务账号，应该至少可以从计算资源上有读取数据的权限。如果运行在GCE外面，需要确保创建一个合适的服务账号，并把证书文件放置在指定的某个地方。
Kubernets SD在测试中，在将来的版本中，配置可能会有实质性的变化
从Kubernetes's REST API上，Kubernets SD配置允许检索和获取目标，并且始终保持与集群状态同步。
下面role类型中的任何一个都能在发现目标上配置：
这个node角色发现带有地址的每一个集群节点一个目标，都指向Kublelet的HTTP端口。这个目标地址默认为Kubernetes节点对象的第一个现有地址，地址类型为NodeInernalIP, NodeExternalIP, NodeLegacyHostIP和NodeHostName。
可用的meta标签：
__meta_kubernetes_node_name: 节点对象的名称__meta_kubernetes_node_label_<labelname>: 节点对象的每个标签__meta_kubernetes_node_annotation_<annotationname>: 节点对象的每个注释 _meta_kubernetes_node_address<address_type>: 如果存在，每一个节点对象类型的第一个地址
另外，对于节点的instance标签，将会被设置成从API服务中获取的节点名称。
对于每个服务每个服务端口，service角色发现一个目标。对于一个服务的黑盒监控是通常有用的。这个地址被设置成这个服务的Kubernetes DNS域名, 以及各自的服务端口。
可用的meta标签：
__meta_kubernetes_namespace: 服务对象的命名空间__meta_kubernetes_service_name: 服务对象的名称__meta_kubernetes_service_label_<labelname>: 服务对象的标签。__meta_kubernetes_service_annotation_<annotationname>: 服务对象的注释__meta_kubernetes_service_port_name: 目标服务端口的名称__meta_kubernetes_service_port_number: 目标服务端口的数量__meta_kubernetes_service_port_portocol: 目标服务端口的协议
pod角色发现所有的pods，并暴露它们的容器作为目标。对于每一个容器的声明端口，单个目标被生成。 如果一个容器没有指定端口，每个容器的无端口目标都是通过relabeling手动添加端口而创建的。
可用的meta标签：
__meta_kubernetes_namespace: pod对象的命名空间__meta_kubernetes_pod_name: pod对象的名称__meta_kubernetes_pod_ip: pod对象的IP地址__meta_kubernetes_pod_label_<labelname>: pod对象的标签__meta_kubernetes_pod_annotation_<annotationname>: pod对象的注释__meta_kubernetes_pod_container_name: 目标地址的容器名称__meta_kubernetes_pod_container_port_name: 容器端口名称__meta_kubernetes_pod_container_port_number: 容器端口的数量__meta_kubernetes_pod_container_port_protocol: 容器端口的协议__meta_kubernetes_pod_ready: 设置pod ready状态为true或者false__meta_kubernetes_pod_node_name: pod调度的node名称__meta_kubernetes_pod_host_ip: 节点对象的主机IP
endpoints角色发现来自于一个服务的列表端点目标。对于每一个终端地址，一个目标被一个port发现。如果这个终端被写入到pod中，这个节点的所有其他容器端口，未绑定到端点的端口，也会被目标发现。
可用的meta标签：
__meta_kubernetes_namespace: 端点对象的命名空间__meta_kubernetes_endpoints_name: 端点对象的名称- 对于直接从端点列表中获取的所有目标，下面的标签将会被附加上。
__meta_kubernetes_endpoint_ready: endpoint ready状态设置为true或者false。__meta_kubernetes_endpoint_port_name: 端点的端口名称__meta_kubernetes_endpoint_port_protocol: 端点的端口协议
- 如果端点属于一个服务，这个角色的所有标签：服务发现被附加上。
- 对于在pod中的所有目标，这个角色的所有表掐你：pod发现被附加上
对于Kuberntes发现，看看下面的配置选项：
# The information to access the Kubernetes API.
# The API server addresses. If left empty, Prometheus is assumed to run inside
# of the cluster and will discover API servers automatically and use the pod's
# CA certificate and bearer token file at /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/.
[ api_server: <host> ]
# The Kubernetes role of entities that should be discovered.
role: <role>
# Optional authentication information used to authenticate to the API server.
# Note that `basic_auth`, `bearer_token` and `bearer_token_file` options are
# mutually exclusive.
# Optional HTTP basic authentication information.
basic_auth:
[ username: <string> ]
[ password: <string> ]
# Optional bearer token authentication information.
[ bearer_token: <string> ]
# Optional bearer token file authentication information.
[ bearer_token_file: <filename> ]
# TLS configuration.
tls_config:
[ <tls_config> ]
<role>必须是endpoints, service, pod或者node。
关于Prometheus的一个详细配置例子，见[路径]（https://github.com/prometheus/prometheus/blob/master/documentation/examples/prometheus-kubernetes.yml）
你可能希望查看第三方的Prometheus操作符，它可以自动执行Kubernetes上的Prometheus设置。
Marathon SD正在测试中：在将来的版本中配置可能会有实质性的变化
Marathon SD配置使用MarathonREST API允许检索和获取目标。Prometheus将会定期地检查当前运行的任务REST端点，以及对每个app创建一个目标组，这个app至少有一个健康的任务。
在relabeling期间，下面的meta标签在目标机上是可用的：
__meta_marathon_app: app的名称__meta_marathon_image: 正在使用的Docker镜像名称__meta_marathon_task: Mesos任务ID__meta_marathon_app_label_<labelname>: 附加在app上的Marathon标签
对于Marathon发现，详见下面的配置选项：
# List of URLs to be used to contact Marathon servers.
# You need to provide at least one server URL, but should provide URLs for
# all masters you have running.
servers:
- <string>
# Polling interval
[ refresh_interval: <duration> | default = 30s ]
默认情况下，在Markdown的每个列出的app会被Prometheus抓取。如果不是所有提供Prometheus度量指标，你能使用一个Marathon标签和Prometheus relabeling去控制实际过程中被获取的实例。默认情况下所有的app也会以Prometheus系统中的一个任务的形式显示出来，这可以通过使用relabeling改变这些。
从存储在Zookeeper中的AirBnB's Nerve上，Nerve SD配置允许检索和获取目标。
在relabeling期间，下面的meta标签在目标上是可用的：
__meta_nerve_path: 在Zookeeper集群中的端节点全路径__meta_nerve_endpoint_host: 端点的IP__meta_nerve_endpoint_port: 端点的端口__meta_nerve_endpoint_name: 端点的名称
# The Zookeeper servers.
servers:
- <host>
# Paths can point to a single service, or the root of a tree of services.
paths:
- <string>
[ timeout: <duration> | default = 10s ]
Serverset SD配置允许检索和获取从存储在Zookeeper中的Serversetsd的目标。Servesets由Finagle和Aurora经常使用。
在relabeling期间，下面的meta标签在目标上是可用的：
__meta_serverset_path: 在zookeeper里的serverset成员的全路径__meta_serverset_endpoint_host: 默认端点的host__meta_serverset_endpoint_port: 默认端点的端口__meta_serverset_endpoint_host_<endpoint>: 给定端点的host__meta_serverset_endpoint_port_<endpoint>: 给定端点的port__meta_serverset_shard: 成员的分片数__meta_serverset_status: 成员的状态
# The Zookeeper servers.
servers:
- <host>
# Paths can point to a single serverset, or the root of a tree of serversets.
paths:
- <string>
[ timeout: <duration> | default = 10s ]
Serverset数据必须是JSON格式，Thrift格式当前不被支持
** Triton SD正在测试中：在将来的版本中配置可能会有实质性的变化**
Triton SD配置允许从容器监控发现端点的目标中检索和获取。
在relabeling期间，下面的meta标签在目标上是可用的：
__meta_triton_machine_id: 目标容器的UUID__meta_triton_machine_alias: 目标容器的别名__meta_triton_machine_image: 目标容器的镜像类型__meta_triton_machine_server_id: 目标容器的服务UUID
# The information to access the Triton discovery API.
# The account to use for discovering new target containers.
account: <string>
# The DNS suffix which should be applied to target containers.
dns_suffix: <string>
# The Triton discovery endpoint (e.g. 'cmon.us-east-3b.triton.zone'). This is
# often the same value as dns_suffix.
endpoint: <string>
# The port to use for discovery and metric scraping.
[ port: <int> | default = 9163 ]
# The interval which should should be used for refreshing target containers.
[ refresh_interval: <duration> | default = 60s ]
# The Triton discovery API version.
[ version: <int> | default = 1 ]
# TLS configuration.
tls_config:
[ <tls_config> ]
一个static_config允许指定目标列表，以及附带的通用标签。在获取配置中指定静态目标是规范的方法
# The targets specified by the static config.
targets:
[ - '<host>' ]
# Labels assigned to all metrics scraped from the targets.
labels:
[ <labelname>: <labelvalue> ... ]
Relabeling是一个非常强大的工具，在获取度量指标之前，它可以动态地重写标签集合。 每个获取配置过程中，多个relabeling步骤能够被配置。它们按照出现在配置文件中的顺序，应用到每个目标的标签集中。
最初，除了配置的每个目标标签之外，目标的作业标签设置为相应获取配置的job_name值，这个__address__标签设置为目标地址:。在relabeling之后，这个instance标签默认设置为__address__标签值。这个__scheme__和__metrics_path__标签设置为各自目标的范式和度量指标路径。 __param_<name>标签设置为成为<name>的第一个传入的URL参数。
另外以__meta__为前缀的标签在relabeling阶段是可用的。他们由服务发现机制设置。
在relabeling完成之后，由__开头的标签将会从标签集合从移除。
如果一个relabeling步骤仅仅需要临时地存储标签值（作为后续relabeling步骤的输入），使用以__tmp为前缀的标签名称。这个前缀需要确保Prometheus本身从没有使用。
# The source labels select values from existing labels. Their content is concatenated
# using the configured separator and matched against the configured regular expression
# for the replace, keep, and drop actions.
[ source_labels: '[' <labelname> [, ...] ']' ]
# Separator placed between concatenated source label values.
[ separator: <string> | default = ; ]
# Label to which the resulting value is written in a replace action.
# It is mandatory for replace actions.
[ target_label: <labelname> ]
# Regular expression against which the extracted value is matched.
[ regex: <regex> | default = (.*) ]
# Modulus to take of the hash of the source label values.
[ modulus: <uint64> ]
# Replacement value against which a regex replace is performed if the
# regular expression matches.
[ replacement: <string> | default = $1 ]
# Action to perform based on regex matching.
[ action: <relabel_action> | default = replace ]
<regex>是任何有效的正则表达式，它提供replace, keep, drop, labelmap, labeldrop, labelkeep动作，正则表达式处于两端。要取消指定正则表达式，请使用。..。
<relabel_action>决定要采取的relabeling动作。
-
replace: 匹配与source_labels相反的regex。然后，设置target_label替换source_labels, 返回结果包括(${1}, ${2}, ...)。 如果正则表达会不匹配，则不进行任何替换。 -
keep: 放弃与source_labels标签不匹配的目标 -
drop: 放弃与source_labels标签匹配的目标 -
hashmod: 将target_label设置为source_labels的散列模数 -
labelmap: 匹配所有的标签名称，然后将匹配到的标签值复制为由匹配组引用(${1}, ${2},...) 替换的标签名称替换为其值 -
labeldrop: 匹配所有的标签名称。然后删除匹配到的标签集合。 -
labelkeep: 匹配所有的标签名称。然后保留匹配到的标签集合。
必须注意labeldrop和labelkeep, 以确保除去标签后，度量指标仍然会被唯一标识。
在警告被发送到Alertmanager之前，警告relabeling应用到alerts。它有相同配置格式和目标relabeling动作。警告relabeling被应用到外部标签。
一个用途是确保HA对Prometheus服务与不同的外部标签发送相同的警告。
Alertmanager实例的动态发现是处于alpha状态。在将来的版本中配置会发生较大地更改。通过-alertmanager.url标志使用静态配置
alertmanager_config区域指定了Prometheus服务发送警告的Alertmanager实例。它也提供参数配置与这些Alertmanagers的通信。
Alertmanagers可以通过static_configs参数静态配置，或者使用服务发现机制动态发现目标。
另外，从发现的实体和使用的API路径，relabel_configs允许从发现的实体列表和提供可使用的API路径中选择路径。这个api path是通过__alerts_path__标签暴露出来的。
# Per-target Alertmanager timeout when pushing alerts.
[ timeout: <duration> | default = 10s ]
# Prefix for the HTTP path alerts are pushed to.
[ path_prefix: <path> | default = / ]
# Configures the protocol scheme used for requests.
[ scheme: <scheme> | default = http ]
# Sets the `Authorization` header on every request with the
# configured username and password.
basic_auth:
[ username: <string> ]
[ password: <string> ]
# Sets the `Authorization` header on every request with
# the configured bearer token. It is mutually exclusive with `bearer_token_file`.
[ bearer_token: <string> ]
# Sets the `Authorization` header on every request with the bearer token
# read from the configured file. It is mutually exclusive with `bearer_token`.
[ bearer_token_file: /path/to/bearer/token/file ]
# Configures the scrape request's TLS settings.
tls_config:
[ <tls_config> ]
# Optional proxy URL.
[ proxy_url: <string> ]
# List of Azure service discovery configurations.
azure_sd_configs:
[ - <azure_sd_config> ... ]
# List of Consul service discovery configurations.
consul_sd_configs:
[ - <consul_sd_config> ... ]
# List of DNS service discovery configurations.
dns_sd_configs:
[ - <dns_sd_config> ... ]
# List of EC2 service discovery configurations.
ec2_sd_configs:
[ - <ec2_sd_config> ... ]
# List of file service discovery configurations.
file_sd_configs:
[ - <file_sd_config> ... ]
# List of GCE service discovery configurations.
gce_sd_configs:
[ - <gce_sd_config> ... ]
# List of Kubernetes service discovery configurations.
kubernetes_sd_configs:
[ - <kubernetes_sd_config> ... ]
# List of Marathon service discovery configurations.
marathon_sd_configs:
[ - <marathon_sd_config> ... ]
# List of AirBnB's Nerve service discovery configurations.
nerve_sd_configs:
[ - <nerve_sd_config> ... ]
# List of Zookeeper Serverset service discovery configurations.
serverset_sd_configs:
[ - <serverset_sd_config> ... ]
# List of Triton service discovery configurations.
triton_sd_configs:
[ - <triton_sd_config> ... ]
# List of labeled statically configured Alertmanagers.
static_configs:
[ - <static_config> ... ]
# List of Alertmanager relabel configurations.
relabel_configs:
[ - <relabel_config> ... ]
远程写是实验性的：在将来的版本中配置可能会实质性地变化
url是发送样本的端点URL。remote_timeout指定发送请求到URL的超时时间。目前没有重试机制
basic_auth, tls_config和proxy_url和在scrape_config区域里有相同的含义。
write_relabel_configs是relabeling应用到样本数据的。写relabeling是应用到外部标签之后的。这可能有样本发送数量的限制。
这里有一个小Demo，告诉你怎样使用这个功能