簡介
之前筆者有連續 2 篇文章：
- Prometheus 性能調優 - 什么是高基數問題以及如何解決？
- 如何精簡 Prometheus 的指標和存盤占用
陸續介紹了一些 Prometheus 的性能調優技巧，包括高基數問題的解決以及精簡 Prometheus 的指標和存盤占用，
今天再介紹一個新的調優思路：水平分片，
水平分片
如果你正在面臨的不是因為 label 導致的高基數問題，而是因為監控規模的急劇擴張導致需要被監控的 instance 非常龐大時，可以通過 Prometheus 的hashmod relabel action 來優化性能，通過這種辦法，面對成千上萬的 instance 時，一臺 Prometheus 只需要監控其中的所有各種各樣實體的一部分 instance，
??Notes：
Prometheus 也有垂直分片，垂直分片要簡單很多，說白了就是配置不同的 job 監控不同的組件即可，
水平分片相對還有些技術含量，
水平分片配置
具體配置如下，使用一臺 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 為基數，每個 Prometheus 只抓取 1/4，比如上面的配置就只抓取 hashmod 后 __temp_hash 為 2 的 targets，
抓取完成后，可以再通過 remote_write Thanos Mimir VM 等方案對這 4 臺 Prometheus Server 的資料進行聚合，
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