prometheus监控golang服务实践

一、prometheus基本原理介绍

prometheus是基于metric采样的监控，可以自定义监控指标，如：服务每秒请求数、请求失败数、请求执行时间等，每经过一个时间间隔，数据都会从运行的服务中流出，存储到一个时间序列数据库中，之后可通过PromQL语法查询。

主要特点：

多维数据模型，时间序列数据通过metric名以key、value的形式标识；

使用PromQL语法灵活地查询数据；

不需要依赖分布式存储，各服务器节点是独立自治的；

时间序列的收集，通过 HTTP 调用，基于pull 模型进行拉取；

通过push gateway推送时间序列；

通过服务发现或者静态配置，来发现目标服务对象；

多种绘图和仪表盘的可视化支持；

 

 

二、prometheus使用docker部署

查看是否有镜像

sudo docker search prometheus

 

新建prometheus.yaml

global:
scrape_interval: 10s
evaluation_interval: 60s


scrape_configs:
- job_name: prometheus
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
- job_name: integral
static_configs:
- targets: ['10.20.xx.xx:8001']

 

执行：

docker run --name prometheus -p 9090:9090 -v ~/prometheus.yaml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus

进入容器中可以看到配置文件已映射到容器指定目录：

 

 踩坑： prometheus官方镜像指定的配置文件是prometheus.yml  所以映射到容器内的文件名一定要保持一致  否则会出现指定的配置文件不生效

 

三、prometheus整体架构及各组件

Prometheus Server ：主程序，负责抓取和存储时序数据；

Client Libraries：客户端库，负责检测应用程序代码；

Push Gateway：Push 网关，接收短生命周期的 Job 主动推送的时序数据；

Exporters：为不同服务定制的Exporter（如：HAProxy、StatsD、Graphite等） ，从而抓取它们的Metris指标数据；

Alert Manage：告警管理器，处理不同的告警；

 

四、prometheus客户端调用示例

自定义prometheus的gin中间件

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package ginprometheus   import (     "strconv"     "sync"     "time"       "github.com/gin-gonic/gin"     "github.com/prometheus/client_golang/prometheus" )   const (     metricsPath = "/metrics"     faviconPath = "/favicon.ico" )   var (     // httpHistogram prometheus 模型     httpHistogram = prometheus.NewHistogramVec(prometheus.HistogramOpts{         Namespace:   "http_server",         Subsystem:   "",         Name:        "requests_seconds",         Help:        "Histogram of response latency (seconds) of http handlers.",         ConstLabels: nil,         Buckets:     nil,     }, []string{"method", "code", "uri"}) )   // init 初始化prometheus模型 func init() {     prometheus.MustRegister(httpHistogram) }   // handlerPath 定义采样路由struct type handlerPath struct {     sync.Map }   // get 获取path func (hp *handlerPath) get(handler string) string {     v, ok := hp.Load(handler)     if !ok {         return ""     }     return v.(string) }   // set 保存path到sync.Map func (hp *handlerPath) set(ri gin.RouteInfo) {     hp.Store(ri.Handler, ri.Path) }   // GinPrometheus gin调用Prometheus的struct type GinPrometheus struct {     engine  *gin.Engine     ignored map[string]bool     pathMap *handlerPath     updated bool }   type Option func(*GinPrometheus)   // Ignore 添加忽略的路径 func Ignore(path ...string) Option {     return func(gp *GinPrometheus) {         for _, p := range path {             gp.ignored[p] = true         }     } }   // New new gin prometheus func New(e *gin.Engine, options ...Option) *GinPrometheus {     if e == nil {         return nil     }       gp := &GinPrometheus{         engine: e,         ignored: map[string]bool{             metricsPath: true,             faviconPath: true,         },         pathMap: &handlerPath{},     }       for _, o := range options {         o(gp)     }     return gp }   // updatePath 更新path func (gp *GinPrometheus) updatePath() {     gp.updated = true     for _, ri := range gp.engine.Routes() {         gp.pathMap.set(ri)     } }   // Middleware set gin middleware func (gp *GinPrometheus) Middleware() gin.HandlerFunc {     return func(c *gin.Context) {         if !gp.updated {             gp.updatePath()         }         // 过滤请求         if gp.ignored[c.Request.URL.String()] {             c.Next()             return         }           start := time.Now()         c.Next()           httpHistogram.WithLabelValues(             c.Request.Method,             strconv.Itoa(c.Writer.Status()),             gp.pathMap.get(c.HandlerName()),         ).Observe(time.Since(start).Seconds())     } }

gin路由初始化prometheus，使用中间件采样

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gp := ginprometheus.New(r) r.Use(gp.Middleware()) // metrics采样 r.GET("/metrics", gin.WrapH(promhttp.Handler()))

 查看target

 选取指标对应的graph，这里以gc采样的时间为例：

如果需要展示更为丰富的可视化看板，可以将prometheus与grafana结合，将prometheus数据接入到grafana中，此处不再过多阐述