如何使用go自定义prometheus的exporter

这篇文章主要介绍“如何使用go自定义prometheus的exporter”，在日常操作中，相信很多人在如何使用go自定义prometheus的exporter问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”如何使用go自定义prometheus的exporter”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

介绍

在

prometheus

中如果要监控服务器和应用的各种指标，需要用各种各样的

exporter

服务，例如

node_exportes

、

mysql_exportes

、

pgsql_exportes

等。这些都是官方或者第三方已经提供好的。但是如果自己想要监控一些其它

exportes

没有的指标，则就需要自己去构建一个属于自己的

exportes

，好在官方提供相关的库，目前支持以下语言：

官方支持语言：

• Go

• Java or Scala

• Python

• Ruby

• Rust

metric的类型

在开始之前需要了解下

metric

的类型划分

• Counter（计数器）

  ：只增不减的计数器，用于记录事件发生的次数，例如请求数量、错误数量等。

• Gauge（仪表盘）

  ：可增可减的指标，用于记录当前的状态，例如 CPU 使用率、内存使用量等。

• Histogram（直方图）

  ：用于记录数据的分布情况，例如请求响应时间的分布情况。

• Summary（摘要）

  ：与 Histogram 类似，但是它会在客户端计算出一些摘要信息，例如平均值、标准差等。

类型详解

Guage

Gauge的特点：
1. 可以任意上升或下降，没有固定的范围限制。
2. 可以被设置为任何值，不像Counter只能递增。
3. 可以被用来表示瞬时值或累计值。
4. 可以被用来表示单个实体的状态，例如单个服务器的CPU使用率。
5. 可以被用来表示多个实体的总体状态，例如整个集群的CPU使用率。
Gauge的使用：
1. Gauge的值可以通过set()方法进行设置。
2. Gauge的值可以通过inc()和dec()方法进行增加或减少。
3. Gauge的值可以通过add()方法进行增加或减少指定的值。
4. Gauge的值可以通过set_to_current_time()方法设置为当前时间戳。
5. Gauge的值可以通过observe()方法进行设置，这个方法可以用来记录样本值和时间戳。

Counter

Counter的特点：
1. Counter只能增加，不能减少或重置。
2. Counter的值是一个非负整数。
3. Counter的值可以随时间增加，但不会减少。
4. Counter的值在重启Prometheus时会重置为0。
5. Counter的值可以被多个Goroutine同时增加，不需要加锁。
6. Counter的值可以被推送到Pushgateway中，用于监控非Prometheus监控的数据。
Counter的使用方法：
1. 在程序中定义一个Counter对象，并初始化为0。
2. 当需要记录计数时，调用Counter的Inc()方法增加计数器的值。
3. 将Counter对象暴露给Prometheus，使其能够收集数据。
4. 在Prometheus中定义一个相应的指标，并将Counter对象与该指标关联。

示例代码：

import (
    "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
    "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promauto"
)
// 定义一个Counter对象
var requestCounter = promauto.NewCounter(prometheus.CounterOpts{
    Name: "http_requests_total",
    Help: "The total number of HTTP requests",
})
// 记录请求计数
func handleRequest() {
    requestCounter.Inc()
    // 处理请求
}

在上面的代码中，我们定义了一个名为

http_requests_total

的

Counter

对象，用于记录

HTTP

请求的总数。每当处理一个请求时，我们调用

requestCounter.Inc()

方法增加计数器的值。最后，我们将

Counter

对象暴露给

Prometheus

，并在

Prometheus

中定义了一个名为

http_requests_total

的指标，将

Counter

对象与该指标关联。这样，

Prometheus

就能够收集和展示

http_requests_total

指标的数据了

Histogram

Histogram是一种Prometheus指标类型，用于度量数据的分布情况。它将数据分成一系列桶(bucket)，每个桶代表一段范围内的数据。每个桶都有一个计数器(counter)，用于记录该范围内的数据数量。在Prometheus中，Histogram指标类型的名称以“_bucket”结尾。
Histogram指标类型通常用于度量请求延迟、响应大小等连续型数据。例如，我们可以使用Histogram指标类型来度量Web应用程序的请求延迟。我们可以将请求延迟分成几个桶，例如0.1秒、0.5秒、1秒、5秒、10秒、30秒等。每个桶都记录了在该范围内的请求延迟的数量。
Histogram指标类型还有两个重要的计数器：sum和count。sum用于记录所有数据的总和，count用于记录数据的数量。通过这两个计数器，我们可以计算出平均值和其他统计信息。
在Prometheus中，我们可以使用histogram_quantile函数来计算某个百分位数的值。例如，我们可以使用histogram_quantile(0.9, my_histogram)来计算my_histogram指标类型中90%的请求延迟的值。
总之，Histogram指标类型是一种非常有用的指标类型，可以帮助我们了解数据的分布情况，从而更好地监控和优化应用程序的性能。

Summary

Summary是Prometheus中的一种指标类型，用于记录一组样本的总和、计数和分位数。它适用于记录耗时、请求大小等具有较大变化范围的指标。
Summary指标类型包含以下几个指标：
1. sum：样本值的总和。
2. count：样本值的计数。
3. quantile：分位数。
其中，sum和count是必须的，而quantile是可选的。
在使用Summary指标类型时，需要注意以下几点：
1. 每个Summary指标类型都会记录所有样本的总和和计数，因此它们的值会随时间变化而变化。
2. 每个Summary指标类型都可以记录多个分位数，例如50%、90%、95%、99%等。
3. 每个Summary指标类型都可以设置一个时间窗口，用于计算分位数。
4. 每个Summary指标类型都可以设置一个最大样本数，用于限制内存使用。
5. 每个Summary指标类型都可以设置一个标签集，用于区分不同的实例。
总之，Summary指标类型是一种非常有用的指标类型，可以帮助我们更好地了解系统的性能和健康状况

示例

以下示例实现了通过传入的端口号监听对应的进程，并输出进程的一些信息，如pid、cmdline、exe、ppid、内存使用等信息（通过读/proc/pid/目录下的文件来实现），后面如果有其他需要可自行修改。因为写的比较仓促，这里也不详细介绍代码中的含义，有兴趣的可以留言，或者直接拿走代码试试。

目录结构是

|-main.go
|-go.mod
|-go.sum
|-collector
   |-- exec.go
   |-- port.go

main.go

package main
import (
	"fmt"
	"net/http"
	"time"
	"exporter/collector"
	"github.com/alecthomas/kingpin"
	"github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
	"github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)
// 定义命令行参数
var (
	ticker = kingpin.Flag("ticker", "Interval for obtaining indicators.").Short('t').Default("5").Int()
	mode   = kingpin.Flag("mode", "Using netstat or lsof for specified port pid information.").Short('m').Default("netstat").String()
	port   = kingpin.Flag("port", "This service is to listen the port.").Short('p').Default("9527").String()
	ports  = kingpin.Arg("ports", "The process of listening on ports.").Required().Strings()
)
func main() {
	kingpin.Version("1.1")
	kingpin.Parse()
	// 注册自身采集器
	prometheus.MustRegister(collector.NewPortCollector(*ports, *mode))
	// fmt.Printf("Would ping: %s with timeout %s 
", *mode, *ports)
	go func() {
		for {
			collector.NewPortCollector(*ports, *mode).Updata()
			time.Sleep(time.Duration(*ticker) * time.Second)
		}
	}()
	http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
	fmt.Println("Ready to listen on port:", *port)
	if err := http.ListenAndServe("0.0.0.0:"+*port, nil); err != nil {
		fmt.Printf("Error occur when start server %v", err)
	}
}

exec.go

package collector
import (
	"bufio"
	"fmt"
	"io"
	"os"
	"os/exec"
	"strings"
)
var (
	order  int
	awkMap = make(map[int]string)
	result = make(map[string]string)
	// 定义要在status文件里筛选的关键字
	targetList   = []string{"Name", "State", "PPid", "Uid", "Gid", "VmHWM", "VmRSS"}
	targetResult = make(map[string]map[string]string)
)
func stringGrep(s string, d string) (bool, error) {
	for k, v := range d {
		if v != rune(s[k]) {
			return false, fmt.Errorf("string does not match")
		}
	}
	order = 1
	resolv, err := stringAWK(s[len(d):])
	if len(resolv) == 0 {
		return false, err
	}
	order = 0
	return true, nil
}
func stringAWK(s string) (map[int]string, error) {
	i := 0
	for k, v := range s {
		if v != rune(9) && v != rune(32) && v != rune(10) {
			i = 1
			awkMap[order] += string(v)
		} else {
			if i > 0 {
				order++
				i = 0
			}
			stringAWK(s[k+1:])
			return awkMap, nil
		}
	}
	return awkMap, fmt.Errorf("awk error")
}
func GetProcessInfo(p []string, m string) map[string]map[string]string {
	for _, port := range p {
		// 通过端口号获取进程pid信息
		// 通过组合命令行的方式执行linux命令，筛选出pid
		cmd := "sudo " + m + " -tnlp" + "|grep :" + port + "|awk '{print $NF}'|awk -F'/' '{print $1}'"
		getPid := exec.Command("bash", "-c", cmd)
		out, err := getPid.Output()
		if err != nil {
			fmt.Println("exec command failed", err)
			return nil
		}
		dir := strings.ReplaceAll(string(out), "
", "")
		if len(dir) == 0 {
			fmt.Println("'dir' string is empty")
			return nil
			// panic("'dir' string is empty")
		}
		// fmt.Println("test_dir", dir)
		result["pid"] = dir
		// 获取命令行绝地路径
		cmdRoot := "sudo ls -l /proc/" + dir + "/exe |awk '{print $NF}'"
		getCmdRoot := exec.Command("bash", "-c", cmdRoot)
		out, err = getCmdRoot.Output()
		if err != nil {
			fmt.Println("exec getCmdRoot command failed", err)
		}
		// fmt.Println("test_cmdroot", strings.ReplaceAll(string(out), "
", ""))
		result["cmdroot"] = strings.ReplaceAll(string(out), "
", "")
		// 获取/proc/pid/cmdline文件内信息
		cmdline, err := os.Open("/proc/" + dir + "/cmdline")
		if err != nil {
			fmt.Println("open cmdline file error :", err)
			panic(err)
		}
		cmdlineReader, err := bufio.NewReader(cmdline).ReadString('
')
		if err != nil && err != io.EOF {
			fmt.Println(err)
		}
		result["cmdline"] = strings.ReplaceAll(cmdlineReader, "x00", " ")
		// 获取/proc/pid/status文件内信息
		status, err := os.Open("/proc/" + dir + "/status")
		if err != nil {
			fmt.Println("open status file error :", err)
		}
		// 执行函数返回前关闭打开的文件
		defer cmdline.Close()
		defer status.Close()
		statusReader := bufio.NewReader(status)
		if err != nil {
			fmt.Println(err)
		}
		for {
			line, err := statusReader.ReadString('
') //注意是字符
			if err == io.EOF {
				if len(line) != 0 {
					fmt.Println(line)
				}
				break
			}
			if err != nil {
				fmt.Println("read file failed, err:", err)
				// return
			}
			for _, v := range targetList {
				istrue, _ := stringGrep(line, v)
				if istrue {
					result[v] = awkMap[2]
					// fmt.Printf("%v结果是：%v
", v, awkMap[2])
					awkMap = make(map[int]string)
				}
			}
		}
		// fmt.Println("数据的和:", result)
		// fmt.Println("test_result", result)
		targetResult[port] = result
		// 给result map重新赋值，要不然使用的是同一个map指针，targetResult结果是一样的
		result = make(map[string]string)
	}
	// fmt.Println("test_total", targetResult)
	return targetResult
}

port.go

package collector
import (
	"sync"
	"github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
	"github.com/shirou/gopsutil/host"
)
var (
	isexist   float64 = 1
	namespace         = "own_process"
	endetail          = "datails"
	endmems           = "mems"
)
// 定义收集指标结构体
// 分为进程信息和内存信息
type PortCollector struct {
	ProcessDetail portMetrics
	ProcessMems   portMetrics
	mutex         sync.Mutex // 使用于多个协程访问共享资源的场景
	// value         prometheus.Gauge
}
type portMetrics []struct {
	desc  *prometheus.Desc
	value map[string]string
}
func (p *PortCollector) Describe(ch chan<- *prometheus.Desc) {
	for _, metric := range p.ProcessDetail {
		ch <- metric.desc
	}
	for _, metric := range p.ProcessMems {
		ch <- metric.desc
	}
	// ch <- p.ProcessMems
}
func (p *PortCollector) Collect(ch chan<- prometheus.Metric) {
	p.mutex.Lock()
	defer p.mutex.Unlock()
	// ch <- prometheus.MustNewConstMetric(p.ProcessMems, prometheus.GaugeValue, 0)
	for _, metric := range p.ProcessDetail {
		ch <- prometheus.MustNewConstMetric(metric.desc, prometheus.GaugeValue, isexist, metric.value["cmdroot"], metric.value["cmdline"], metric.value["Name"], metric.value["State"], metric.value["PPid"], metric.value["Uid"], metric.value["Gid"])
	}
	for _, metric := range p.ProcessMems {
		ch <- prometheus.MustNewConstMetric(metric.desc, prometheus.GaugeValue, isexist, metric.value["Name"], metric.value["pid"], metric.value["VmHWM"], metric.value["VmRSS"])
	}
}
func (p *PortCollector) Updata() {
	// Do nothing here as the value is generated in the Collect() function
}
func newMetrics(p []string, s map[string]map[string]string, u string) *portMetrics {
	host, _ := host.Info()
	hostname := host.Hostname
	var detailList, memsList portMetrics
	for _, v := range p {
		// fmt.Println(k, v)
		detailList = append(detailList, struct {
			desc  *prometheus.Desc
			value map[string]string
		}{
			desc: prometheus.NewDesc(
				prometheus.BuildFQName(namespace, v, endetail),
				"Process-related information of port "+v,
				[]string{"cmdroot", "cmdline", "process_name", "status", "ppid", "ownuser", "owngroup"}, // 设置动态labels,collect函数里传来的就是这个变量的值
				prometheus.Labels{"host_name": hostname}),                                               // 设置静态labels
			value: s[v],
		})
		memsList = append(memsList, struct {
			desc  *prometheus.Desc
			value map[string]string
		}{
			desc: prometheus.NewDesc(
				prometheus.BuildFQName(namespace, v, endmems),
				"Process memory usage information of port "+v,
				[]string{"process_name", "pid", "vmhwm", "vmrss"}, // 设置动态labels,collect函数里传来的就是这个变量的值
				prometheus.Labels{"host_name": hostname}),         // 设置静态labels
			value: s[v],
		})
	}
	if u == "detail" {
		return &detailList
	} else {
		return &memsList
	}
}
// NewPortCollector 创建port收集器，返回指标信息
func NewPortCollector(p []string, m string) *PortCollector {
	final := GetProcessInfo(p, m)
	// fmt.Printf("test_fanal:%#v", len(final))
	if len(final) == 0 {
		isexist = 0
	} else {
		isexist = 1
	}
	return &PortCollector{
		ProcessDetail: *newMetrics(p, final, "detail"),
		ProcessMems:   *newMetrics(p, final, "mems"),
	}
}

以上就是如何使用go自定义prometheus的exporter的详细内容，更多关于如何使用go自定义prometheus的exporter的资料请关注九品源码其它相关文章！