广义上讲所有可以向Prometheus提供监控样本数据的程序都可以被称为一个Exporter。而Exporter的一个实例称为target，如下所示，Prometheus通过轮训的方式定期从这些target中获取样本数据:
Exporter的来源
从Exporter的来源上来讲，主要分为两类：
- 社区提供的
Prometheus社区提供了丰富的Exporter实现，涵盖了从基础设施，中间件以及网络等各个方面的监控功能。这些Exporter可以实现大部分通用的监控需求。下表列举一些社区中常用的Exporter：
| 范围 | 常用Exporter |
|---|---|
| 数据库 | MySQL Exporter, Redis Exporter, MongoDB Exporter, MSSQL Exporter等 |
| 硬件 | Apcupsd Exporter，IoT Edison Exporter， IPMI Exporter, Node Exporter等 |
| 消息队列 | Beanstalkd Exporter, Kafka Exporter, NSQ Exporter, RabbitMQ Exporter等 |
| 存储 | Ceph Exporter, Gluster Exporter, HDFS Exporter, ScaleIO Exporter等 |
| HTTP服务 | Apache Exporter, HAProxy Exporter, Nginx Exporter等 |
| API服务 | AWS ECS Exporter， Docker Cloud Exporter, Docker Hub Exporter, GitHub Exporter等 |
| 日志 | Fluentd Exporter, Grok Exporter等 |
| 监控系统 | Collectd Exporter, Graphite Exporter, InfluxDB Exporter, Nagios Exporter, SNMP Exporter等 |
| 其它 | Blockbox Exporter, JIRA Exporter, Jenkins Exporter， Confluence Exporter等 |
- 用户自定义的
除了直接使用社区提供的Exporter程序以外，用户还可以基于Prometheus提供的Client Library创建自己的Exporter程序，目前Promthues社区官方提供了对以下编程语言的支持：Go、Java/Scala、Python、Ruby。同时还有第三方实现的如：Bash、C++、Common Lisp、Erlang,、Haskeel、Lua、Node.js、PHP、Rust等。
Exporter的运行方式:
从Exporter的运行方式上来讲，又可以分为：
- 独立使用的
- 集成到应用中的
Exporter规范:
所有的Exporter程序都需要按照Prometheus的规范，返回监控的样本数据。以Node Exporter为例，当访问/metrics地址时会返回以下内容：
# HELP node_cpu Seconds the cpus spent in each mode.
# TYPE node_cpu counter
node_cpu{cpu="cpu0",mode="idle"} 362812.7890625
# HELP node_load1 1m load average.
# TYPE node_load1 gauge
node_load1 3.0703125Exporter返回的样本数据，主要由三个部分组成：样本的一般注释信息（HELP），样本的类型注释信息（TYPE）和样本。
# HELP 当前的指标名称以及相应的说明信息
# TYPE 当前的指标名称以及指标类型:
TYPE注释行必须出现在指标的第一个样本之前。如果没有明确的指标类型需要返回为untyped
除了# 开头的所有行都会被视为是监控样本数据。
每一行样本需要满足以下格式规范:
metric_name [
"{" label_name "=" `"` label_value `"` { "," label_name "=" `"` label_value `"` } [ "," ] "}"
] value [ timestamp ]其中metric_name和label_name必须遵循PromQL的格式规范要求
需要特别注意的是对于histogram和summary类型的样本。需要按照以下约定返回样本数据：
- 类型为summary或者histogram的指标x，该指标所有样本的值的总和需要使用一个单独的x_sum指标表示。
-
类型为summary或者histogram的指标x，该指标所有样本的总数需要使用一个单独的x_count指标表示。
-
对于类型为summary的指标x，其不同分位数quantile所代表的样本，需要使用单独的x{quantile="y"}表示。
- 对于类型histogram的指标x为了表示其样本的分布情况，每一个分布需要使用x_bucket{le="y"}表示，其中y为当前分布的上位数。同时必须包含一个样本x_bucket{le="+Inf"}，并且其样本值必须和x_count相同。
- 对于histogram和summary的样本，必须按照分位数quantile和分布le的值的递增顺序排序。
以下是类型为histogram和summary的样本输出示例：
# A histogram, which has a pretty complex representation in the text format:
# HELP http_request_duration_seconds A histogram of the request duration.
# TYPE http_request_duration_seconds histogram
http_request_duration_seconds_bucket{le="0.05"} 24054
http_request_duration_seconds_bucket{le="0.1"} 33444
http_request_duration_seconds_bucket{le="0.2"} 100392
http_request_duration_seconds_bucket{le="+Inf"} 144320
http_request_duration_seconds_sum 53423
http_request_duration_seconds_count 144320
# Finally a summary, which has a complex representation, too:
# HELP rpc_duration_seconds A summary of the RPC duration in seconds.
# TYPE rpc_duration_seconds summary
rpc_duration_seconds{quantile="0.01"} 3102
rpc_duration_seconds{quantile="0.05"} 3272
rpc_duration_seconds{quantile="0.5"} 4773
rpc_duration_seconds_sum 1.7560473e+07
rpc_duration_seconds_count 2693
对于某些Promtheus还没有提供支持的编程语言，用户只需要按照以上规范返回响应的文本数据即可。
