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Prometheus vs VictoriaMetrics

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Prometheus 和 VictoriaMetrics 是两款流行的开源监控和时间序列数据库解决方案。虽然它们都服务于相似的目的，但在架构、性能、可扩展性和功能集方面存在显著差异。本文将深入探讨这两者之间的关键区别，帮助您根据具体需求做出明智的选择。

1. 简介 #

  • Prometheus: 最初由 SoundCloud 开发，现为云原生计算基金会 (CNCF) 的一部分，是一个强大的监控和告警工具包，专门用于处理多维环境中的时间序列数据。 它因其原生的多维数据收集、强大的查询语言 PromQL 以及在 DevOps 和 SRE 社区中的广泛采用而闻名。然而，随着监控规模的扩大，Prometheus 在存储、高基数处理、高可用性和性能方面可能会遇到挑战。
  • VictoriaMetrics: 作为一个高性能、经济高效且可扩展的时间序列数据库，VictoriaMetrics 可以作为 Prometheus 的长期远程存储解决方案，也可以完全替代 Prometheus。 它以卓越的数据压缩能力、高速数据摄取以及在处理大规模监控任务方面的吸引力而著称。 VictoriaMetrics 的设计目标之一就是解决 Prometheus 在大规模场景下的一些固有局限性。

2. 核心架构差异 #

理解两者架构上的根本差异至关重要。

  • Prometheus 架构:

    • Prometheus 通常以单体应用的形式运行，负责数据抓取、存储（本地时序数据库 TSDB）、通过 PromQL 进行查询处理以及通过 Alertmanager 进行告警。
    • 其本地存储通常不是为无限期的长期存储而设计的。
    • 为了实现高可用性和水平扩展，Prometheus 通常需要依赖 Thanos 或 Cortex 这样的外部组件，这会增加架构的复杂性。 例如，Thanos 通过 Sidecar、Query、Store、Compact 等组件来实现全局查询视图、无限存储和数据压缩。

  • VictoriaMetrics 架构:

    • VictoriaMetrics 采用了更为模块化的架构，即使是其集群版本也相对简洁。 其核心组件包括：
      • vminsert: 负责数据摄取，并将数据分发到 vmstorage 节点。
      • vmselect: 负责数据查询，从 vmstorage 节点检索数据并执行计算。
      • vmstorage: 负责数据的实际存储和压缩。
    • 这种设计天然支持水平扩展和高可用性，因为每个组件都可以独立扩展。 它避免了 Prometheus 在扩展时可能遇到的复杂性。

3. 核心差异对比 #

特性PrometheusVictoriaMetrics
基本架构单体应用；扩展和高可用依赖 Thanos/Cortex 等。模块化 (vminsert, vmselect, vmstorage)；天然支持集群和水平扩展。
数据模型拉取模型 (Pull-based) 为主，通过 PushGateway 支持推送。支持拉取和推送两种模型 (Pull and Push-based)，接受多种流行协议的数据，如 Prometheus, InfluxDB, OpenTSDB, Graphite, Datadog。
数据摄取速率每秒可达约 240,000 个样本（具体取决于硬件和配置）。通常显著高于 Prometheus，在摄取率、查询性能、CPU 和内存使用方面表现更优。 每秒可达数百万甚至数千万数据点。
数据查询速率每秒可达约 80,000 次查询（具体取决于硬件和配置）。通常比 Prometheus 更快，特别是在处理高基数数据和复杂查询时。
内存使用相对较高，处理高基数时间序列时内存消耗较大。显著低于 Prometheus，在处理高基数时间序列时内存优化更好，比 Prometheus 少约 7 倍。
CPU 使用相对较高。通常低于 Prometheus，CPU 效率更高。
数据压缩使用 LZF 压缩算法。使用更高效的压缩算法（如 zstd），数据压缩率更高，与 Prometheus 相比可减少约 7 倍的存储空间。 这显著降低了存储成本。
磁盘空间使用需要更多的磁盘空间。由于高效的数据压缩，需要的磁盘空间更少，可以节省高达 70% 的磁盘空间。
磁盘 I/O相对较高。磁盘 I/O 操作更少，效率更高。
磁盘写入频率相对更频繁地将数据写入磁盘。减少将数据写入磁盘的频率。
查询语言PromQL。MetricsQL，向后兼容 PromQL，并提供额外功能和改进，例如更强大的聚合函数和窗口函数。
可扩展性单实例不可扩展，需要借助 Thanos 或 Cortex 等第三方组件实现集群和长期存储，这会带来运营开销。设计上支持水平扩展，集群版本可以将 vminsert、vmselect 和 vmstorage 组件分别扩展。 单节点版本也能处理大量数据。
高可用性与可靠性本身不支持集群和原生高可用性，需通过运行重复实例或整合 Thanos、VictoriaMetrics 等方案实现。设计时就考虑了高可用性，支持复制和集群，确保数据在实例故障时不会丢失，更为可靠。 集群版本提供开箱即用的高可用性。
架构复杂度单机部署相对简单，但实现高可用和大规模扩展时架构会变得复杂（例如引入 Thanos）。单节点版本部署简单，集群版本虽然组件更多，但概念清晰，相对 Thanos 架构更轻量，运营更简单。
长期存储本地存储有保留期限制，长期存储依赖远程存储后端。可以作为 Prometheus 的长期远程存储解决方案，并自身具备高效的长期存储能力。
数据回填 (Backfilling)不直接支持历史数据导入。支持通过其 API 或工具轻松导入历史数据。
多租户 (Multi-tenancy)支持有限，通常通过标签或部署多个 Prometheus 实例实现。提供更简单直接的多租户支持，通过头部或 URL 路径进行租户隔离。
与 Grafana 集成与 Grafana 良好集成。与 Grafana 良好集成，由于兼容 Prometheus API，可直接作为 Prometheus 数据源在 Grafana 中使用。

4. 各自的优势和劣势 #

Prometheus:

  • 优势:
    • 强大的查询语言 PromQL 和灵活的数据模型。
    • 庞大且活跃的社区，拥有丰富的文档和第三方集成。
    • 作为 CNCF 的一部分，与云原生生态系统紧密集成。
    • 广泛的 Exporter 生态系统，方便采集各种系统的指标。
  • 劣势:
    • 单机性能和存储容量有限，不适合大规模或长期存储。
    • 原生不支持高可用性和水平扩展，需要依赖其他组件，增加了复杂性和运营成本。
    • 在高基数场景下，资源消耗（尤其是内存和 CPU）较高，可能导致性能问题。
    • 缺乏简单的数据回填机制。

VictoriaMetrics:

  • 优势:
    • 卓越的性能: 更高的数据摄取和查询速率，更低的资源消耗（CPU、内存、磁盘 I/O）。
    • 出色的数据压缩能力: 显著降低存储成本，通常比 Prometheus 节省更多存储空间。
    • 原生支持高可用性和水平扩展: 集群版本易于部署和管理，运营开销较低。
    • 操作简单: 单节点版本易于部署和维护，启动速度快。
    • 兼容 Prometheus API 和 PromQL: 易于从 Prometheus 迁移和集成现有工具链（如 Grafana）。
    • 针对高基数时间序列进行了优化: 在高基数场景下表现优异。
    • 支持数据回填和多租户: 提供了 Prometheus 缺失或实现复杂的功能。
  • 劣势:
    • 相对 Prometheus 而言，社区规模和生态系统可能稍小，但正在快速发展。
    • 其自带的 UI (vmui) 功能相对 Grafana 较为简单。
    • 告警功能需要单独配置 vmalert 组件（类似于 Prometheus 的 Alertmanager）。
    • 一些高级功能（如下采样 Downsampling 的某些精细控制）在开源版本中可能与商业版本有所不同。
    • 没有类似 Prometheus 的 WAL (Write-Ahead Logging) 日志，在突然故障的情况下，最近几秒内未刷盘的数据可能丢失（尽管这种情况很少见，且其快速的数据刷盘机制在一定程度上缓解了此问题）。

5. 如何选择？ #

选择 Prometheus 还是 VictoriaMetrics 取决于您的具体需求和场景：

  • 选择 Prometheus 如果:
    • 您的监控规模相对较小，短期数据存储已足够。
    • 您高度依赖 PromQL 的特定高级功能和庞大且成熟的社区生态及众多开箱即用的 Exporter。
    • 您已经深度集成在 CNCF 生态系统中，并希望利用其原生集成，且对引入 Thanos 等组件扩展不敏感。
    • 对数据写入的极端原子性有极高要求（依赖 WAL）。
  • 选择 VictoriaMetrics 如果:
    • 您需要处理大规模的时间序列数据和高基数场景。
    • 对性能、资源效率（低内存、低 CPU、低磁盘占用）和成本效益有较高要求。
    • 需要简单易用的高可用和水平扩展方案，并希望降低运营复杂度。
    • 正在寻找 Prometheus 的长期存储解决方案或更高性能的替代品。
    • 希望简化监控架构，减少对复杂第三方组件的依赖。
    • 需要数据回填或更灵活的多租户功能。

6. 总结 #

Prometheus 仍然是一个强大且广泛使用的监控解决方案，特别适用于中小型环境和重视其成熟生态系统的用户。然而，随着数据量的增长和对性能、可扩展性及成本效益要求的提高，VictoriaMetrics 凭借其卓越的性能、高效的资源利用和内置的扩展能力，正成为一个极具吸引力的替代方案或增强组件。 对于许多寻求现代化、高性能且易于管理的时间序列数据库和监控解决方案的组织而言，VictoriaMetrics 提供了令人信服的价值主张，能够有效解决 Prometheus 在规模化场景下的诸多痛点。 实际的基准测试和 PoC 对于根据特定工作负载做出最终决策至关重要。