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
免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件! 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
- 小骆驼-《草原狼2(蓝光CD)》[原抓WAV+CUE]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[320K/MP3][105.02MB]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[FLAC/分轨][480.9MB]
- 雷婷《梦里蓝天HQⅡ》 2023头版限量编号低速原抓[WAV+CUE][463M]
- 群星《2024好听新歌42》AI调整音效【WAV分轨】
- 王思雨-《思念陪着鸿雁飞》WAV
- 王思雨《喜马拉雅HQ》头版限量编号[WAV+CUE]
- 李健《无时无刻》[WAV+CUE][590M]
- 陈奕迅《酝酿》[WAV分轨][502M]
- 卓依婷《化蝶》2CD[WAV+CUE][1.1G]
- 群星《吉他王(黑胶CD)》[WAV+CUE]
- 齐秦《穿乐(穿越)》[WAV+CUE]
- 发烧珍品《数位CD音响测试-动向效果(九)》【WAV+CUE】
- 邝美云《邝美云精装歌集》[DSF][1.6G]
- 吕方《爱一回伤一回》[WAV+CUE][454M]
 
                         
                        



