详解prometheus监控golang服务实践记录

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

新建prometheus.yaml

执行：

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

gin路由初始化prometheus，使用中间件采样

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

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