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Prometheus 是一款广泛应用的开源监控系统，但在大规模监控场景下，可能会面临高数据流失率的问题。这种高流失率可能导致监控数据不完整，影响系统的可观测性和故障排查能力。为了解决这一问题，可以采取以下系统性的方案：

1. 分片（Sharding）

通过将监控目标分配给不同的 Prometheus 实例，可以有效分担监控负载，减少单个实例的压力。例如，可以根据目标的哈希值进行分片，每个实例仅采集特定分片的数据。

2. 高可用（High Availability）

运行多个 Prometheus 实例同时采集相同的数据，并通过负载均衡分担查询压力。这种高可用模式不仅提升了系统的健壮性，还能确保在某个实例故障时，其他实例仍能提供服务。

3. 使用远程存储（Remote Storage）

将监控数据写入支持水平扩展的远程存储系统，如 VictoriaMetrics 或 Thanos。这些系统能够处理大规模数据存储和查询，缓解 Prometheus 本地存储的压力。

4. 降采样（Downsampling）

对长时间跨度的数据进行降采样，减少存储和查询的压力。例如，Thanos 提供了降采样功能，通过定期从对象存储中拉取数据块，进行压缩和降采样，生成新的数据块，写入对象存储。

云厂商的现有方案

各大云厂商也提供了针对 Prometheus 高流失率的解决方案：

• 阿里云：其 ARMS Prometheus 近期上线了降采样功能，旨在解决大规模监控数据存储与查询的挑战。 (xie.infoq.cn)

• 百度云：提供了基于 Prometheus 的高可用集群方案，通过流计算加速、高可用 HA、自动分片管理等手段，实现亿级别指标的高可靠采集。 (xie.infoq.cn)

通过上述方案，可以有效降低 Prometheus 的高流失率，提升监控系统的稳定性和可靠性。

References

[1] https://xie.infoq.cn/article/ee9c02b75f1c3d75d7f2bf47f?utm_source=openai - 可观测｜时序数据降采样在Prometheus实践复盘_阿里云_阿里巴巴云原生_InfoQ写作社区

[2] https://xie.infoq.cn/article/7e50769e65097e0ac16f1eae6?utm_source=openai - 百度可观测系列 | 采集亿级别指标，Prometheus 集群方案这样设计 - InfoQ 写作平台

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好的，我现在需要处理用户关于Prometheus高流失率影响及解决方案的问题。首先，我需要理解用户的问题。高流失率在Prometheus中的定义是什么，它会带来哪些具体问题？然后，用户还想知道解决这些问题的系统方案以及各家云厂商是否有现有的解决方案。

首先，回顾一下用户提供的搜索结果。搜索结果中多次提到高流失率的影响，包括增加存储的时间序列总数，导致性能下降、高RAM使用率，以及内存不足错误（OOM）。例如，搜索结果[1]指出高流失率会增加基数，引发性能问题和内存问题。另外，搜索结果[3]提到大量监控目标和指标具有高流失率的情况，可能来自不可枚举的标签如userID或URL。

接下来，我需要确定高流失率的具体影响。根据搜索结果的信息，影响有：内存占用升高、存储空间增加、查询性能下降。例如，搜索结果[4]提到高流失率会增加时间序列总数，影响查询性能。另外，搜索结果[8]提到Prometheus可能在生产环境中出现内存不足的问题，尤其是在处理大量指标时。

高流失率的负面影响

1. 资源消耗激增
高流失率会导致Prometheus内存占用激增，因为每个新时间序列都需要占用内存空间。例如，当Kubernetes Pod因标签（如pod_name）频繁变化时，旧时间序列大量转为非活跃状态，同时新时间序列快速产生，导致内存足量的风险[1][3][8]。
2. 存储压力增加
倒排索引（如indexdb）会因时间序列数量增加而膨胀存储空间。搜索结果显示，高流失率直接增加数据库中时间序列总数和倒排索引大小，可能导致磁盘I/O压力升高[1][2][4]。
3. 查询性能下降
标签过滤器匹配计算成本会随时间序列数量线性增加。PromQL查询性能受高流失率严重影响，尤其是复杂的时间序列扫描操作（如series created）会导致响应延迟[4][8]。

系统优化方案

1. 标签策略优化
核心措施：过滤高基数指标，迁移问题标签到日志系统。通过PromQL警报规则（如count(``))识别高基数标签并配置drop策略，例如禁止user_id或URL等不可枚举标签[9][10]。
技术工具：

alert HighCardinalityMetric if (sum(count({__name__="metric_name"})) > 1e6) # 自定义阈值

2. 存储层优化
解决方案：

3. 集群架构升级

云厂商现有方案

1. 阿里云可观测监控Prometheus版

• 特性：兼容开源Prometheus生态，自动托管高可用性，内置Recording Rules预聚合能力。提供CloudLens单一可观测平台，支持跨账号数据聚合查询[7][8]。

• 优势：托管运维降低部署负担，集成告警响应链路，适合混合云监控场景。

2. AWS CloudWatch与Prometheus集成
虽然未直接提到高流失率解决方案，但支持Prometheus Serverless架构，通过弹性高度可用性降低单点故障风险。结合S3存储和Lambda计算，可扩展远程存储与处理能力。

3. 谷歌云Stackdriver Monitoring
通过集成OpenTelemetry和分布式追踪工具，对标签策略进行优化，同时利用分层存储（短期存储+冷链）降低高流失率对内存的压力。

4. 亚马逊云服务与Victoriametrics
一些第三方方案推荐使用Victoriametrics替代Prometheus，因为其*-merge引擎能支持高流失率场景下的高效存储和查询[5][6]。该方案通过Push/Pull协议对等支持，适合需自建存储的情况。

方案对比

关键问题：高流失率的本质是指标命名不当导致标签爆炸。系统方案需从服务层（标签策略）到存储层（TSDB优化）多维优化，云厂商方案在托管易用性上对存储层数值优化有限，推荐结合服务层优化与云存储方案[7][8][9]。

参考文献：

[1] https://blog.csdn.net/qq_43684922/article/details/131095243

[2] https://www.cnblogs.com/ahfuzhang/p/15668606.html

[3] https://developer.volcengine.com/articles/7490493002389929996

[4] https://flashcat.cloud/blog/how-to-optimize-promql-and-metricsql-queries/

[5] https://www.qikqiak.com/post/victoriametrics-usage/

[6] https://yasongxu.gitbook.io/container-monitor/yi-.-kai-yuan-fang-an/di-2-zhang-prometheus/prometheus-use

[7] https://www.alibabacloud.com/help/zh/arms/prometheus-monitoring/product-overview/what-is-prometheus

[8] https://developer.aliyun.com/article/765358

[9] https://www.cnblogs.com/JetpropelledSnake/p/10429395.html

[10] https://my.oschina.net/u/6800876/blog/18175994