Prometheus Go client library 詳解
介紹
Prometheus 支持 4 種 指標類型，分別是 Counter、Gauge、Histogram 和 Summary。
- Counter 指標類型，指標值是只能遞增，不能遞減的數值。需要注意的是，當 Prometheus server 重啟時，指標值會被重置為 0。該指標類型可用于統計接口的請求數、錯誤數等使用場景。
- Gauge 指標類型，指標值是可增可減的數值。該指標類型可用于統計 CPU、內存和硬盤的使用情況，goroutine 的數量等使用場景。
- Histogram 指標類型，指標值基于桶分布。開發(fā)者可以自定義桶的區(qū)間。該指標類型可用于統計接口的延時請求數等使用場景。
- Summary 指標類型，與 Histogram 類似，區(qū)別是 Histogram 直接統計了不同區(qū)間中的指標數值，而 Summary 是基于客戶端級別，因此不能統計多個實例的聚合數據。該指標類型可用于預先不知道指標桶劃分區(qū)間的場景。
使用方式
一般在實際應用場景中，通常一個指標需要對應多條時序數據（Label Name 為維度），此時就需要使用支持標簽的指標類型。
Prometheus 有 4 種支持標簽的指標類型，分別是 ConterVec、GaugeVec、HistogramVec、SummaryVec。
1.CounterVec
CounterVec 與 Counter 的區(qū)別是，它支持 Label，我們可以按照 Lable 維度，將同一個指標的數據按照 Lable 分組統計。例如，同一個 Api 接口的請求數，我們可以定義 Lable (Code、Method)，按照狀態(tài)碼和 HTTP 請求方式，分組統計同一個 Api 接口的請求數。
示例代碼：
var (
// 標簽名
labelNames = []string{"host", "code", "path", "method"}
// HttpReqs 實例化 CounterVec
HttpReqs *prometheus.CounterVec = prometheus.NewCounterVec(prometheus.CounterOpts{
Name: "http_requests_total",
Help: "How many HTTP requests processed, partitioned by status code and HTTP method.",
},
labelNames,
)
)閱讀上面這段代碼，我們使用 NewCounterVec 創(chuàng)建一個實例，它支持多個方法，我們可以使用其中一個性能相對較高的方法 WithLabelValues，返回一個 Counter。
示例代碼：
func Metrics() gin.HandlerFunc {
return func(c *gin.Context) {
c.Next()
host := c.RemoteIP()
code := fmt.Sprintf("%d", c.Writer.Status())
method := c.Request.Method
labelsByHttpReqs := []string{host, code, c.FullPath(), method}
prometheus_metrics.HttpReqs.WithLabelValues(labelsByHttpReqs...).Inc()
}
}Counter 支持兩個方法，分別是 Inc() 和 Add()，其中 Inc() 將 Counter 增加 1，Add() 將 Counter 增加給定值，需要注意的是，給定值必須為非負值，否則會引發(fā) panic。
需要注意的是，在我們創(chuàng)建指標之后，還需要使用 Register() 接口的 Register() 方法，注冊之后才可以被收集到指標數據。如果需要注冊多個指標，可以使用 MustRegister() 方法。
示例代碼：
reg := prometheus.NewRegistry()
reg.MustRegister(prometheus_metrics.HttpReqs, prometheus_metrics.OpsQueued, prometheus_metrics.Latencies, prometheus_metrics.Temps)2.GaugeVec
GaugeVec 與 Gauge 的區(qū)別是，它支持 Label，我們可以按照 Lable 維度，將同一個指標的數據按照 Lable 分組統計。
示例代碼：
var (
labelNamesByOpsQueued = []string{
"user",
"type",
}
OpsQueued = prometheus.NewGaugeVec(
prometheus.GaugeOpts{
Name: "ops_queued",
Help: "Number of blob storage operations waiting to be processed, partitioned by user and type.",
},
labelNamesByOpsQueued,
)
)閱讀上面這段代碼，我們使用 NewGaugeVec 創(chuàng)建實例。
3.HistogramVec
HistogramVec 與 Histogram 的區(qū)別是，它支持 Label，我們可以按照 Lable 維度，將同一個指標的數據按照 Lable 分組統計。
示例代碼：
var (
labelNamesByLatencies = []string{"method", "code"}
Latencies = prometheus.NewHistogramVec(
prometheus.HistogramOpts{
Name: "http_request_duration_seconds",
Help: "Tracks the latencies for HTTP requests.",
Buckets: []float64{0.99, 0.9, 0.5},
},
labelNamesByLatencies,
)
)4.SummaryVec
SummaryVec 與 Summary 的區(qū)別是，它支持 Label，我們可以按照 Lable 維度，將同一個指標的數據按照 Lable 分組統計。
示例代碼：
var (
labelNamesByTemps = []string{"species"}
Temps = prometheus.NewSummaryVec(
prometheus.SummaryOpts{
Name: "pond_temperature_celsius",
Help: "The temperature of the frog pond.",
Objectives: map[float64]float64{0.5: 0.05, 0.9: 0.01, 0.99: 0.001},
},
labelNamesByTemps,
)
)閱讀上面這段代碼，使用 NewSummaryVec 創(chuàng)建實例。
總結
本文我們主要介紹 4 種指標類型的含義，通過 Label 可以將 4 種類型的指標數據，按照 Label 的維度分組統計，我們以支持 Label 的 CounterVec 為例，介紹了它的使用方式，其余 3 種支持 Label 的指標也提供了簡單的使用示例。
