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prometheus

发表于 Valine：

Go

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# 安装
go get github.com/prometheus/client_golang/prometheus
go get github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promauto
go get github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp
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package main

import (
        "net/http"

        "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)

func main() {
        http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
        http.ListenAndServe(":2112", nil)
}
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# 执行
go run main.go
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# 访问
curl http://localhost:2112/metrics

上述示例展示如何使用 Prometheus Golang 库来暴露应用的指标数据，但暴露的监控指标数据为文本类型，需要搭建维护额外的 Prometheus 服务来抓取指标，还需要额外的 Grafana 来对数据进行可视化展示。

Prometheus

Prometheus下载

下载地址

解压后当前目录会包含默认的Prometheus配置文件promethes.yml

启动完成后，可以通过http://localhost:9090访问Prometheus的UI界面

Node Exporter下载

在Prometheus的架构设计中，Prometheus Server并不直接服务监控特定的目标，其主要任务负责数据的收集，存储并且对外提供数据查询支持。因此为了能够能够监控到某些东西，如主机的CPU使用率，我们需要使用到Exporter。Prometheus周期性的从Exporter暴露的HTTP服务地址（通常是/metrics）拉取监控样本数据。

从上面的描述中可以看出Exporter可以是一个相对开放的概念，其可以是一个独立运行的程序独立于监控目标以外，也可以是直接内置在监控目标中。只要能够向Prometheus提供标准格式的监控样本数据即可。

这里为了能够采集到主机的运行指标如CPU, 内存，磁盘等信息。我们可以使用Node Exporter。

Node Exporter同样采用Golang编写，并且不存在任何的第三方依赖，只需要下载，解压即可运行。可以从https://prometheus.io/download/获取最新的node exporter版本的二进制包。

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# 解压启动后访问 http://localhost:9100

从Node Exporter收集监控数据

为了能够让Prometheus Server能够从当前node exporter获取到监控数据，这里需要修改Prometheus配置文件。编辑prometheus.yml并在scrape_configs节点下添加以下内容:

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scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
  # 采集node exporter监控数据
  - job_name: 'node'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100']

重新启动Prometheus Server。访问http://localhost:9090，进入到Prometheus Server。如果输入up并且点击执行按钮以后，可以看到如下结果：

image-20210916094823568

Prometheus UI

Prometheus UI是Prometheus内置的一个可视化管理界面，通过Prometheus UI用户能够轻松的了解Prometheus当前的配置，监控任务运行状态等。 通过Graph面板，用户还能直接使用PromQL实时查询监控数据

PromQL

PromQL是Prometheus自定义的一套强大的数据查询语言，除了使用监控指标作为查询关键字以为，还内置了大量的函数，帮助用户进一步对时序数据进行处理。

Grafana

Grafana 是一个监控仪表系统，它可以大大帮助你简化监控的复杂度，你只需要提供你需要监控的数据，它就可以帮你生成各种可视化仪表。同时它还有报警功能，可以在系统出现问题时通知你。

Docker安装运行

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docker run -d -p 3000:3000 grafana/grafana
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1. 访问 http://localhost:3000  
2. 登录 账号密码默认admin。
3. 在数据源中添加prometheus类型。 数据源URL为http://localhost:9090
4. 新建dashboard进行数据分析
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