什麼是 Prometheus Prometheus 是一個開源的系統監控和警報工具，最初由 SoundCloud 開發，並於 2012 年發佈為開源項目。它是一個非常強大和靈活的工具，用於監控應用程式和系統的性能，並根據預定義的規則觸發警報。以下是對 Prometheus 的詳細介紹： 特點和優勢： ...
什麼是 Prometheus
Prometheus 是一個開源的系統監控和警報工具，最初由 SoundCloud 開發，並於 2012 年發佈為開源項目。它是一個非常強大和靈活的工具，用於監控應用程式和系統的性能，並根據預定義的規則觸發警報。以下是對 Prometheus 的詳細介紹：
特點和優勢：
- 多維數據模型： Prometheus 使用多維數據模型來存儲時間序列數據。每個時間序列都由一組鍵值對唯一標識，這使得數據非常靈活且容易查詢。
- 靈活的查詢語言： Prometheus 使用一種稱為 PromQL（Prometheus Query Language）的查詢語言，允許用戶執行複雜的查詢和數據分析操作。你可以使用 PromQL 從存儲的度量數據中提取有價值的信息。
- 內置 Web UI： Prometheus 提供了一個內置的 Web 用戶界面，用於查詢和可視化度量數據。這個用戶界面使得用戶能夠更直觀地查看數據，而無需編寫查詢語言。
- 持久性存儲： Prometheus 使用本地存儲引擎來保存時間序列數據，這使得它能夠高效地存儲大量數據，並且不需要依賴外部資料庫。它還支持數據快照和備份。
- 警報和通知： Prometheus 具有強大的警報功能，允許用戶定義警報規則，當某些條件滿足時觸發警報。警報可以發送到各種通知渠道，如電子郵件、Slack 等。
- 自動發現： Prometheus 支持服務自動發現，可以自動發現並監控新的目標（如容器、虛擬機等）。這使得在動態環境中維護監控系統變得更容易。
- 社區支持和生態系統： Prometheus 擁有一個活躍的社區，以及豐富的插件和集成，可與其他工具和服務（如Grafana、Alertmanager、Kubernetes等）集成。
Prometheus 架構：
Prometheus 由以下幾個核心組件組成：
- Prometheus 伺服器（Prometheus Server）： 這是主要的後端組件，負責抓取和存儲時間序列數據，執行查詢和計算度量數據。
- Exporters： 這些是用於將應用程式和系統度量數據公開為 Prometheus 可以抓取的時間序列的代理。Prometheus 社區維護了許多 Exporter，用於監控各種常見的服務和應用程式。
- Client Libraries： Prometheus 提供各種語言的客戶端庫，允許應用程式開發者輕鬆將度量數據暴露給 Prometheus。這些庫可用於記錄自定義應用程式指標。
- Alertmanager： 這是用於處理警報的組件。它負責根據預定義的規則管理和分發警報，可以將警報發送到不同的通知渠道。
Prometheus 工作流程：
- 數據抓取： Prometheus 定期輪詢配置的目標，如應用程式和 Exporters，以獲取度量數據。這些數據以時間序列的形式存儲在 Prometheus 內部資料庫中。
- 數據存儲： Prometheus 使用內置的本地存儲引擎將時間序列數據持久化存儲在本地磁碟上。存儲數據的持久性使得用戶可以訪問歷史數據以進行分析。
- 查詢和分析： 用戶可以使用 PromQL 查詢語言執行各種查詢和分析操作，以從存儲的度量數據中提取有用的信息。查詢結果可以在 Prometheus Web 用戶界面中查看。
- 警報和通知： 用戶可以定義警報規則，當某些條件滿足時，Prometheus 將觸發警報。Alertmanager
使用 Prometheus 監控應用程式
下麵是關於如何在 Go 中使用 Prometheus 的詳細介紹：
步驟1：安裝 Prometheus
首先，你需要安裝和配置 Prometheus 伺服器。你可以從 Prometheus 的官方網站下載適合你操作系統的二進位文件，並根據官方文檔配置 Prometheus 伺服器。安裝完成後，啟動 Prometheus 伺服器。
步驟2：引入 Prometheus Go 客戶端庫
Prometheus 提供了一個用於 Go 應用程式的客戶端庫，你需要引入這個庫以便在應用程式中生成度量數據。你可以使用 Go 模塊來引入 Prometheus Go 客戶端庫：
go get github.com/prometheus/client_golang/prometheus
go get github.com/prometheus/client_golang/promhttp
步驟3：創建度量指標
在你的 Go 應用程式中，你需要創建要監控的度量指標。Prometheus 支持多種度量類型，包括計數器（Counter）、測量儀（Gauge）和直方圖（Histogram）等。以下是一些示例：
創建計數器（Counter）：
import (
"github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
)
var requestsTotal = prometheus.NewCounter(
prometheus.CounterOpts{
Name: "myapp_requests_total",
Help: "Total number of requests",
},
)
func init() {
prometheus.MustRegister(requestsTotal)
}
創建測量儀（Gauge）：
import (
"github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
)
var freeMemory = prometheus.NewGauge(
prometheus.GaugeOpts{
Name: "myapp_free_memory",
Help: "Free memory in bytes",
},
)
func init() {
prometheus.MustRegister(freeMemory)
}
步驟4：導出度量數據
要使 Prometheus 能夠收集應用程式生成的度量數據，你需要創建一個 HTTP 處理程式來暴露這些數據。通常，Prometheus 使用 /metrics 路徑來獲取度量數據。
import (
"net/http"
"github.com/prometheus/client_golang/promhttp"
)
func main() {
http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
http.ListenAndServe(":8080", nil)
}
步驟5：生成和導出度量數據
在你的應用程式中，使用創建的度量指標來生成和更新度量數據。例如，如果你想增加請求數計數器的值，可以執行以下操作：
requestsTotal.Inc()
Prometheus 會定期輪詢你的應用程式的 /metrics 路徑，以獲取最新的度量數據。
步驟6：配置 Prometheus 伺服器
在 Prometheus 伺服器的配置文件中，添加你的應用程式的終端（即要抓取度量數據的地址）：
scrape_configs:
- job_name: 'myapp'
static_configs:
- targets: ['your_app_host:8080']
步驟7：查詢和可視化
啟動 Prometheus 伺服器後，你可以訪問 Prometheus Web UI（預設地址為 http://localhost:9090 ），使用 PromQL 查詢語言來查詢和可視化度量數據。
步驟8：設置報警規則
Prometheus 還支持設置報警規則，以便在達到某些條件時觸發警報。你可以在 Prometheus 配置文件中定義這些規則。
以上就是使用 Prometheus 在 Go 應用程式中進行監控的基本步驟。通過創建自定義的度量指標並將其導出到 Prometheus，你可以輕鬆地監控和分析你的應用程式性能。同時，Prometheus 提供了豐富的查詢和可視化工具，可以幫助你更好地理解應用程式的行為和趨勢。
聲明：本作品採用署名-非商業性使用-相同方式共用 4.0 國際 (CC BY-NC-SA 4.0)進行許可，使用時請註明出處。
Author: mengbin
blog: mengbin
Github: mengbin92
cnblogs: 戀水無意
