Exporter是什么
为Prometheus提供监控数据源的都被称为Exporter，比如Node Exporter用来提供节点相关的资源（cpu、内存、disk...）使用状况，而Prometheus从这些不同的Exporter中获取监控数据，然后可以在诸如Grafana这样的可视化工具中进行结果的显示。
Exporter的类型
Exporter来源可以分为2种：
- 社区提供的Exporter
- 自定义的Exporter
Exporter支持方式可以分为：
内嵌支持Prometheus，比如kubernetes或者etcd，简单来说这种类型的软件中不需要单独的Exporter用于提供给Prometheus的监控数据的功能，这是其本身的功能特性之一。独立运行的Exporter，比如NodeExporter，操作系统本身由于不像kubernetes那样提供对于Prometheus的支持，所以需要单独运行Node Exporter用于提供节点自身的信息给Prometheus进行监控。
Exporter接口
Prometheus通过exporter机制将监控metric数据收集到服务端，exporter是一个http（不支持https）服务端口，由Prometheus server定时拉取，如下示意：
http返回格式的要求，见官方文档
Exporter格式
metric_name ["{" label_name "=" `"` label_value `"` { "," label_name "=" `"` label_value `"` } [ "," ] "}"] value [ timestamp ]
metric_name：指标的名称label：指标维度的标签，可以有多个value：指标具体的值
Exporter的四种指标
Counter：只增不减的累加指标
Counter就是一个计数器，表示一种累积型指标，该指标只能单调递增或在重新启动时重置为零，例如，您可以使用计数器来表示所服务的请求数，已完成的任务或错误。
Gauge：可增可减的测量指标
Gauge是最简单的度量类型，只有一个简单的返回值，可增可减，也可以set为指定的值。所以Gauge通常用于反映当前状态，比如当前温度或当前内存使用情况；当然也可以用于“可增加可减少”的计数指标。
Histogram：自带buckets区间用于统计分布的直方图
Histogram主要用于在设定的分布范围内(Buckets)记录大小或者次数。
例如http请求响应时间：0-100ms、100-200ms、200-300ms、>300ms 的分布情况，Histogram会自动创建3个指标，分别为：
事件发送的总次数<basename>_count：比如当前一共发生了2次http请求
所有事件产生值的大小的总和<basename>_sum：比如发生的2次http请求总的响应时间为150ms
事件产生的值分布在bucket中的次数<basename>_bucket{le="上限"}：比如响应时间0-100ms的请求1次，100-200ms的请求1次，其他的0次
Summary：数据分布统计图
Summary和Histogram类似，都可以统计事件发生的次数或者大小，以及其分布情况。
Summary和Histogram都提供了对于事件的计数_count以及值的汇总_sum，因此使用_count,和_sum时间序列可以计算出相同的内容。
同时Summary和Histogram都可以计算和统计样本的分布情况，比如中位数，n分位数等等。不同在于Histogram可以通过histogram_quantile函数在服务器端计算分位数。 而Sumamry的分位数则是直接在客户端进行定义。因此对于分位数的计算。 Summary在通过PromQL进行查询时有更好的性能表现，而Histogram则会消耗更多的资源。相对的对于客户端而言Histogram消耗的资源更少。
Exporter开发
Exporter SDK
对于开源的平台，我们一般能从官方列表中找到对应的Exporter，稍加集成就可以顺利接入。对于闭源或者自研的系统，提供一个Prometheus Exporter形式监控接口则会提升软件本身的监控能力。官方提供了常用的客户端库用来开发一个集成http server的Exporter库。非正式的也有一些其它语言的库。
Exporter库基本实现了上图的功能，提供了一个HttpServer，实现GET /metrics接口，这个接口关联到一个Handle访问CollectorRegistry获取所有的指标信息，序列化为Text文本格式返回。其中ColloecorRetistry需要提前注册需要获取的各种指标对象。
由于Exporter本身提供了一个REST服务器，所以不会特别轻量，会带来一些线程的消耗，如果在一个机器上启动过多Exporter实例则需要注意，想办法减少Exporter实例的数量。
自研的Exporter的优势是可以在代码中埋点，精确代码中的监控业务数据。同时写好一个Exporter还有一些原则，比如要统计http请求的次数，某一种错误产生的次数，当前active连接的个数等等。
扩展Node Exporter
Node Exporter是Prometheus官方发布的用来监控主机资源信息的Exporter，这个Exporter本身提供了一个Textfile Collector对外接口，可以用来把一些可以脚本化的监控数据带上去，通过 --collector.textfile.directory 参数指定本地文本收集路径:
/opt/exporter/node_exporter/node_exporter --collector.textfile.directory=/opt/exporter/node_exporter/key
自研Exporter
除了以上2种方式，也可以按照规范自己开发Exporter服务，实现一个返回文本指标格式的HTTP Server。
社区支持的Exporter
去官方查看吧，我就不贴过来了，非常齐全：https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters/
