详解Python prometheus_client使用方式

下面是详解Python prometheus_client使用方式的完整攻略：

目录

• 安装 prometheus_client
• 基本使用介绍
• 应用实例
• 收集 CPU 使用率指标
• 收集自定义指标

安装 prometheus_client

使用 pip 工具可以非常方便地安装 prometheus_client：

pip install prometheus_client

基本使用介绍

prometheus_client 提供了丰富的 API，可以用于定义和注册 metrics，并根据需要暴露这些 metrics 的接口。

from prometheus_client import Counter, Gauge, Summary, Histogram, start_http_server

# 定义和注册 metric
c = Counter('test_counter', '测试计数器')
g = Gauge('test_gauge', '测试仪表盘')
s = Summary('test_summary', '测试摘要')
h = Histogram('test_histogram', '测试直方图', buckets=(1, 2, 3))

# 计数器自增
c.inc()

# 仪表盘设置值
g.set(42)

# 摘要和直方图设置数值
s.observe(1.2)
h.observe(4.2)

# 启动 HTTP 服务器，暴露 metrics 接口
start_http_server(8080)

以上代码中，我们首先定义了四个不同类型的 metric（计数器、仪表盘、摘要和直方图），然后分别对它们进行了操作，比如计数器进行了自增操作，仪表盘设置了值，摘要和直方图设置了观察值。最后，我们调用了 start_http_server() 函数，将 metrics 接口暴露出来，以便外部程序可以访问。

应用实例

收集 CPU 使用率指标

下面的示例代码可以用来收集 CPU 的使用率指标：

from prometheus_client import Counter, Gauge, Summary, Histogram, start_http_server
import psutil
import time

# 定义和注册指标
cpu_percent = Gauge('cpu_percent', 'CPU 使用率百分比')
cpu_freq_current = Gauge('cpu_freq_current', 'CPU 当前频率')
cpu_freq_min = Gauge('cpu_freq_min', 'CPU 最小频率')
cpu_freq_max = Gauge('cpu_freq_max', 'CPU 最大频率')

# 获取 CPU 频率信息
cpu_freq = psutil.cpu_freq()

# 设置初始值
cpu_freq_current.set(cpu_freq.current)
cpu_freq_min.set(cpu_freq.min)
cpu_freq_max.set(cpu_freq.max)

# 启动 HTTP 服务器，暴露 metrics 接口
start_http_server(8080)

while True:
    # 收集 CPU 使用率指标
    cpu_percent.set(psutil.cpu_percent())

    # 收集 CPU 频率指标
    cpu_freq = psutil.cpu_freq()
    cpu_freq_current.set(cpu_freq.current)

    # 等待 1 秒钟，再次进行收集
    time.sleep(1)

在以上代码中，我们使用 psutil 库获取 CPU 使用率和频率等信息，并将它们作为指标进行收集。每次循环执行时，我们都会将当前的指标值设置到相应的 metric 中，并等待一秒钟之后再次收集。

收集自定义指标

prometheus_client 不仅可以收集系统级别的指标，还可以方便地收集自定义的指标。

下面的示例代码演示了如何收集一个随机数指标：

from prometheus_client import Gauge, start_http_server
import random

# 定义和注册指标
random_value = Gauge('random_value', '随机数指标')

# 启动 HTTP 服务器，暴露 metrics 接口
start_http_server(8080)

while True:
    # 生成 0 到 100 的随机数，并设置到指标中
    random_value.set(random.randint(0, 100))

    # 等待 5 秒钟，再次进行收集
    time.sleep(5)

以上代码中，我们定义了一个随机数指标，每隔 5 秒钟会生成一个随机数，并将其设置到指标中。然后，我们又将这个指标通过 start_http_server() 接口暴露出来，以便其他程序可以方便地访问。

通过以上两个示例，我们可以看到 prometheus_client 灵活的 API，可以轻松地实现各种不同类型和不同维度的指标收集和暴露。