一文带你玩转Golang Prometheus Eexporter开发

一文带你玩转Golang Prometheus Exporter开发

简介

Prometheus Exporter 实现了一个 HTTP 服务，该服务会在 HTTP 客户端的 /metrics 端点提供度量指标，这些指标是由我们编写的应用程序生成的。在本文中，我们将会详细讲解如何使用 Golang 实现一个 Prometheus Exporter。

实现步骤

• 第一步：导入模块

首先，我们需要在 Go 中导入 Prometheus 库。可以通过以下命令实现：

import "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"

• 第二步：定义指标和类型

定义用于导出的指标名称和类型。这里我们以 CPU 利用率为例。

var cpuUsage = prometheus.NewGauge(prometheus.GaugeOpts{
    Name: "cpu_usage",
    Help: "CPU utilization percentage.",
})

• 第三步：定义采集器

定义采集器并实现 DefineMetrics 和 Collect 接口。

type cpuCollector struct{}

func (collector *cpuCollector) Describe(ch chan<- *prometheus.Desc) {
    ch <- cpuUsage.Desc()
}

func (collector *cpuCollector) Collect(ch chan<- prometheus.Metric) {
    rand.Seed(time.Now().UnixNano())

    value := rand.Float64() * 100
    ch <- prometheus.MustNewConstMetric(cpuUsage.Desc(), prometheus.GaugeValue, value)
}

func newCpuCollector() prometheus.Collector {
    return &cpuCollector{}
}

• 第四步：注册和启动采集器

将采集器注册到默认的注册表中，并启动 HTTP 服务来提供度量指标：

func StartExporter() {

    prometheus.MustRegister(newCpuCollector())

    http.Handle("/metrics", prometheus.Handler())
    log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))
}

这样我们就实现了一个 Prometheus Exporter。

示例说明

接下来，我们将通过两个示例来展示如何使用 Golang 实现一个 Prometheus Exporter。

示例一：监控 CPU 利用率

以下示例代码中，我们通过 /metrics 端点监控 CPU 利用率。在默认采集器函数中，我们创建了一个名为 cpu_usage 的 gauge 指标，用于监控 CPU 利用率。

package main

import (
    "log"
    "math/rand"
    "net/http"
    "time"

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

var cpuUsage = prometheus.NewGauge(prometheus.GaugeOpts{
    Name: "cpu_usage",
    Help: "CPU utilization percentage.",
})

type cpuCollector struct{}

func (collector *cpuCollector) Describe(ch chan<- *prometheus.Desc) {
    ch <- cpuUsage.Desc()
}

func (collector *cpuCollector) Collect(ch chan<- prometheus.Metric) {

    rand.Seed(time.Now().UnixNano())

    value := rand.Float64() * 100
    ch <- prometheus.MustNewConstMetric(cpuUsage.Desc(), prometheus.GaugeValue, value)
}

func newCpuCollector() prometheus.Collector {
    return &cpuCollector{}
}

func main() {

    prometheus.MustRegister(newCpuCollector())

    http.Handle("/metrics", prometheus.Handler())
    log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))
}

示例二：监控网站响应时间

以下示例代码中，我们通过 /metrics 端点监控网站响应时间。在默认采集器函数中，我们创建了名为 http_request_duration_seconds 的 Summary 指标。

package main

import (
    "log"
    "math/rand"
    "net/http"
    "strconv"
    "time"

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

var (
    httpRequestDuration = prometheus.NewSummary(
        prometheus.SummaryOpts{
            Name:       "http_request_duration_seconds",
            Help:       "The HTTP request latencies in seconds.",
            Objectives: map[float64]float64{0.5: 0.01, 0.9: 0.001, 0.99: 0.0001},
        },
    )
)

func recordRequestTime(start time.Time) {
    elapsed := time.Since(start).Seconds()
    httpRequestDuration.Observe(elapsed)
}

func handler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    start := time.Now()
    time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(1000)) * time.Millisecond)

    w.Write([]byte("Hello, world!"))
    recordRequestTime(start)
}

func main() {

    prometheus.MustRegister(httpRequestDuration)

    http.HandleFunc("/", handler)
    http.Handle("/metrics", prometheus.Handler())

    log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))
}

总结

本文中，我们探讨了如何使用 Golang 和 Prometheus 实现一个 Exporter，并提供了两个示例以帮助您更好地了解如何实现 Exporter。在实际应用中，Prometheus Exporter 为开发者提供了一种方便的方式来监控应用程序性能和运行状况，并将结果导出到Prometheus监控系统中。