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简介
之前笔者有间断 2 篇文章：
- Prometheus 性能调优 – 什么是高基数问题以及如何解决？
- 如何精简 Prometheus 的指标和存储占用
陆续介绍了一些 Prometheus 的性能调优技巧，包含高基数问题的解决以及精简 Prometheus 的指标和存储占用。
明天再介绍一个新的调优思路：程度分片。
程度分片
如果你正在面临的不是因为 label 导致的高基数问题，而是因为监控规模的急剧扩张导致须要被监控的 instance 十分宏大时，能够通过 Prometheus 的 hashmod relabel action 来优化性能。通过这种方法，面对成千上万的 instance 时，一台 Prometheus 只须要监控其中的所有各种各样实例的一部分 instance。
📝Notes：
Prometheus 也有垂直分片，垂直分片要简略很多，说白了就是配置不同的 job 监控不同的组件即可。
程度分片绝对还有些技术含量。
程度分片配置
具体配置如下，应用一台 Prometheus 抓取 targets 的一部分：
global:
external_labels:
env: prod
scraper: 2
scrape_configs:
- job_name: my_job
...
relabel_configs:
- source_labels: [__address__]
modulus: 4
target_label: __tmp_hash
action: hashmod
- source_labels: [__tmp_hash]
regex: 2
action: keep 在 modulus 里，配置了 4 为基数。每个 Prometheus 只抓取 1/4，比方下面的配置就只抓取 hashmod 后 __temp_hash 为 2 的 targets。
抓取实现后，能够再通过 remote_write Thanos Mimir VM 等计划对这 4 台 Prometheus Server 的数据进行聚合。
🎉🎉🎉
正文完