详解prometheus监控golang服务实践记录

目录

• 一、prometheus基本原理介绍
• 二、prometheus使用docker部署
• 三、prometheus整体架构及各组件
• 四、prometheus客户端调用示例

 

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

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

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

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