開發一個接口監控的Prometheus Exporter

作者：喬克 2024-02-21 16:13:36

云計算云原生

Prometheus是CNCF的一個開源監控工具，是近幾年非常受歡迎的開源項目之一。在云原生場景下，經常使用它來進行指標監控。

想必大家對于黑盒監控都不陌生，我們經常使用blackbox_exporter來進行黑盒監控，在K8s中進行黑盒監控可以參考這里。

既然已經有成熟的工具，為何自己還要再來嘗試開發一個？

我說是為了學習，你信嗎？

既然是為了學習，整體邏輯就不用太復雜，主要需要實現以下功能：

可以通過配置文件的方式增加監控項
吐出Prometheus可收集指標
支持tcp和http探測
支持配置檢測頻率

寫在前面

在正式開始之前，先簡單介紹一下Prometheus以及Prometheus Exporter。

Prometheus是CNCF的一個開源監控工具，是近幾年非常受歡迎的開源項目之一。在云原生場景下，經常使用它來進行指標監控。

Prometheus支持4種指標類型：

Counter（計數器）：只增不減的指標，比如請求數，每來一個請求，該指標就會加1。
Gauge（儀表盤）：動態變化的指標，比如CPU，可以看到它的上下波動。
Histogram（直方圖）：數據樣本分布情況的指標，它將數據按Bucket進行劃分，并計算每個Bucket內的樣本的一些統計信息，比如樣本總量、平均值等。
Summary（摘要）：類似于Histogram，也用于表示數據樣本的分布情況，但同時展示更多的統計信息，如樣本數量、總和、平均值、上分位數、下分位數等。

在實際使用中，常常會將這些指標組合起來使用，以便能更好的觀測系統的運行狀態和性能指標。

這些指標從何而來？

Prometheus Exporter就是用來收集和暴露指標的工具，通常情況下是Prometheus Exporter收集并暴露指標，然后Prometheus收集并存儲指標，使用Grafana或者Promethues UI可以查詢并展示指標。

Prometheus Exporter主要包含兩個重要的組件：

Collector：收集應用或者其他系統的指標，然后將其轉化為Prometheus可識別收集的指標。
Exporter：它會從Collector獲取指標數據，并將其轉成為Prometheus可讀格式。

那Prometheus Exporter是如何生成Prometheus所支持的4種類型指標（Counter、Gauge、Histogram、Summary）的呢？

Prometheus提供了客戶端包github.com/prometheus/client_golang，通過它可以聲明不通類型的指標，比如：

（1）針對Counter類型

import (
 "net/http"

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

func main() {
 // 創建一個Counter指標
 counterMetric := prometheus.NewCounter(prometheus.CounterOpts{
  Name: "example_counter", // 指標名稱
  Help: "An example counter metric.", // 指標幫助信息
 })

 // 注冊指標
 prometheus.MustRegister(counterMetric)

 // 增加指標值
 counterMetric.Inc()

 // 創建一個HTTP處理器來暴露指標
 http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())

 // 啟動Web服務器
 http.ListenAndServe(":8080", nil)
}

（2）針對Grauge類型

import (
 "net/http"

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

func main() {
 // 創建一個Gauge指標
 guageMetric := prometheus.NewGauge(prometheus.GaugeOpts{
  Name: "example_gauge", // 指標名稱
  Help: "An example gauge metric.", // 指標幫助信息
 })

 // 注冊指標
 prometheus.MustRegister(guageMetric)

 // 設置指標值
 guageMetric.Set(100)

 // 創建一個HTTP處理器來暴露指標
 http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())

 // 啟動Web服務器
 http.ListenAndServe(":8080", nil)
}

（3）針對Histogram類型

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

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

func main() {
 // 創建一個Histogram指標
 histogramMetric := prometheus.NewHistogram(prometheus.HistogramOpts{
  Name:    "example_histogram", // 指標名稱
  Help:    "An example histogram metric.", // 指標幫助信息
  Buckets: prometheus.LinearBuckets(0, 10, 10), // 設置桶寬度
 })

 // 注冊指標
 prometheus.MustRegister(histogramMetric)

 // 定期更新指標值
 go func() {
  for {
   time.Sleep(time.Second)
   histogramMetric.Observe(rand.Float64() * 100)
  }
 }()

 // 創建一個HTTP處理器來暴露指標
 http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())

 // 啟動Web服務器
 http.ListenAndServe(":8080", nil)
}

（4）針對Summary類型

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

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

func main() {
 // 創建一個Summary指標
 summaryMetric := prometheus.NewSummary(prometheus.SummaryOpts{
  Name:       "example_summary", // 指標名稱
  Help:       "An example summary metric.", // 指標幫助信息
  Objectives: map[float64]float64{0.5: 0.05, 0.9: 0.01, 0.99: 0.001}, // 設置分位數和偏差
 })

 // 注冊指標
 prometheus.MustRegister(summaryMetric)

 // 定期更新指標值
 go func() {
  for {
   time.Sleep(time.Second)
   summaryMetric.Observe(rand.Float64() * 100)
  }
 }()

 // 創建一個HTTP處理器來暴露指標
 http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())

 // 啟動Web服務器
 http.ListenAndServe(":8080", nil)
}

上面的例子都是直接在創建指標的時候聲明了指標描述，我們也可以先聲明描述，再創建指標，比如：

import (  
   "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"  
   "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"   "net/http")  
  
// 1. 定義一個結構體，用于存放描述信息  
type Exporter struct {  
   summaryDesc *prometheus.Desc  
}  
  
// 2. 定義一個Collector接口，用于存放兩個必備函數，Describe和Collect  
type Collector interface {  
   Describe(chan<- *prometheus.Desc)  
   Collect(chan<- prometheus.Metric)  
}  
  
// 3. 定義兩個必備函數Describe和Collect  
func (e *Exporter) Describe(ch chan<- *prometheus.Desc) {  
   // 將描述信息放入隊列  
   ch <- e.summaryDesc  
}  
  
func (e *Exporter) Collect(ch chan<- prometheus.Metric) {  
   //  采集業務指標數據  
   ch <- prometheus.MustNewConstSummary(  
      e.summaryDesc, // 將指標數據與自定義描述信息綁定  
      4711, 403.34,  //  是該指標數據的值，這里表示該 Summary 指標的計數值和總和值。  
      map[float64]float64{0.5: 42.3, 0.9: 323.3}, // 是一個 map，其中包含了 Summary 指標的 quantile 值及其對應的值。例如，0.5 表示 50% 的樣本值處于這個值以下，0.9 表示 90% 的樣本值處于這個值以下  
      "200", "get", // 是指標的標簽值，用于標識和區分指標實例的特征。這些標簽值與在 NewExporter 中創建的 prometheus.NewDesc 函數的第三個參數相對應。  
   )  
}  
  
// 4. 定義一個實例化函數，用于生成prometheus數據  
func NewExporter() *Exporter {  
   return &Exporter{  
      summaryDesc: prometheus.NewDesc(  
         "example_summary",                   // 指標名  
         "An example summary metric.",        // 幫助信息  
         []string{"code", "method"},          // 變量標簽名，值是可變的  
         prometheus.Labels{"owner": "joker"}, // 常量標簽，固定的  
      ),  
   }  
}  
  
func main() {  
   // 實例化exporter  
   exporter := NewExporter()  
  
   // 注冊指標  
   prometheus.MustRegister(exporter)  
  
   // 創建一個HTTP處理器來暴露指標  
   http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())  
  
   // 啟動Web服務器  
   http.ListenAndServe(":8080", nil)  
}

通過上面的介紹，對于怎么創建一個Prometheus Exporter是不是有了初步的了解？主要可分為下面幾步：

定義一個Exporter結構體，用于存放描述信息
實現Collector接口
實例化exporter
注冊指標
暴露指標

現在開始

有了一定的基本知識后，我們開始開發自己的Exporter。

我們再來回顧一下需要實現的功能：

可以通過配置文件的方式增加監控項
吐出Prometheus可收集指標
支持tcp和http探測
支持配置檢測頻率

（1）我們的采集對象是通過配置文件加載的，所以我們可以先確定配置文件的格式，我希望的是如下格式：

- url: "http://www.baidu.com"  
  name: "百度測試"  
  protocol: "http"
  check_interval: 2s
- url: "localhost:2222"  
  name: "本地接口2222檢測"  
  protocol: "tcp"

其中check_interval是檢測頻率，如果不寫，默認是1s。

我們需要解析配置文件里的內容，所以需要先定義配置文件的結構體，如下：

// InterfaceConfig 定義接口配置結構  
type InterfaceConfig struct {  
   Name          string        `yaml:"name"`  
   URL           string        `yaml:"url"`  
   Protocol      string        `yaml:"protocol"`  
   CheckInterval time.Duration `yaml:"check_interval,omitempty"`  
}

然后，我們使用的是yaml格式的配置文件，保存在config.yaml文件中，意味著我們需要解析config.yaml這個文件，然后再解析。

// loadConfig 從配置文件加載接口配置  
func loadConfig(configFile string) ([]InterfaceConfig, error) {  
   config := []InterfaceConfig{}  
  
   // 從文件加載配置  
   data, err := ioutil.ReadFile(configFile)  
   if err != nil {  
      return nil, err  
   }  
  
   // 解析配置文件  
   err = yaml.Unmarshal(data, &config)  
   if err != nil {  
      return nil, err  
   }  
  
   // 設置默認的檢測時間間隔為1s  
   for i := range config {  
      if config[i].CheckInterval == 0 {  
         config[i].CheckInterval = time.Second  
      }  
   }  
  
   return config, nil  
}

因為監控對象可以是多個，所以使用[]InterfaceConfig{}來保存多個對象。

（2）定義接口探測的Collector接口，實現Promethues Collector接口

type HealthCollector struct {  
   interfaceConfigs []InterfaceConfig  
   healthStatus     *prometheus.Desc  
}

這里將配置文件也放進去，期望在初始化HealthCollector的時候將配置文件一并加載了。

// NewHealthCollector 創建HealthCollector實例  
func NewHealthCollector(configFile string) (*HealthCollector, error) {  
   // 從配置文件加載接口配置  
   config, err := loadConfig(configFile)  
   if err != nil {  
      return nil, err  
   }  
  
   // 初始化HealthCollector  
   collector := &HealthCollector{  
      interfaceConfigs: config,  
      healthStatus: prometheus.NewDesc(  
         "interface_health_status",  
         "Health status of the interfaces",  
         []string{"name", "url", "protocol"},  
         nil,      ),  
   }  
  
   return collector, nil  
}

在這里定義了[]string{"name", "url", "protocol"}動態標簽，方便使用PromQL查詢指標和做監控告警。

（3）實現Prometheus Collector接口的Describe和Collect方法

// Describe 實現Prometheus Collector接口的Describe方法  
func (c *HealthCollector) Describe(ch chan<- *prometheus.Desc) {  
   ch <- c.healthStatus  
}  
  
// Collect 實現Prometheus Collector接口的Collect方法  
func (c *HealthCollector) Collect(ch chan<- prometheus.Metric) {  
   var wg sync.WaitGroup  
  
   for _, iface := range c.interfaceConfigs {  
      wg.Add(1)  
  
      go func(iface InterfaceConfig) {  
         defer wg.Done()  
  
         // 檢測接口健康狀態  
         healthy := c.checkInterfaceHealth(iface)  
  
         // 創建Prometheus指標  
         var metricValue float64  
         if healthy {  
            metricValue = 1  
         } else {  
            metricValue = 0  
         }  
         ch <- prometheus.MustNewConstMetric(  
            c.healthStatus,  
            prometheus.GaugeValue,  
            metricValue,  
            iface.Name,  
            iface.URL,  
            iface.Protocol,  
         )  
      }(iface)  
   }  
  
   wg.Wait()  
}

在Collect方法中，我們通過checkInterfaceHealth來獲取檢測對象的監控狀態，然后創建Prometheus對應的指標，這里規定1就是存活狀態，0就是異常狀態。

（4）實現http和tcp檢測方法

// checkInterfaceHealth 檢測接口健康狀態  
func (c *HealthCollector) checkInterfaceHealth(iface InterfaceConfig) bool {  
   switch iface.Protocol {  
   case "http":  
      return c.checkHTTPInterfaceHealth(iface)  
   case "tcp":  
      return c.checkTCPInterfaceHealth(iface)  
   default:  
      return false  
   }  
}  
  
// checkHTTPInterfaceHealth 檢測HTTP接口健康狀態  
func (c *HealthCollector) checkHTTPInterfaceHealth(iface InterfaceConfig) bool {  
   client := &http.Client{  
      Timeout: 5 * time.Second,  
   }  
  
   resp, err := client.Get(iface.URL)  
   if err != nil {  
      return false  
   }  
   defer resp.Body.Close()  
  
   return resp.StatusCode == http.StatusOK  
}  
  
// checkTCPInterfaceHealth 檢測TCP接口健康狀態  
func (c *HealthCollector) checkTCPInterfaceHealth(iface InterfaceConfig) bool {  
   conn, err := net.DialTimeout("tcp", iface.URL, 5*time.Second)  
   if err != nil {  
      return false  
   }  
   defer conn.Close()  
  
   return true  
}

http和tcp的檢測方法這里比較粗暴，http的就請求一次查看狀態碼，tcp的就檢查能不能建立連接。

（5）創建main方法，完成開發。

func main() {  
   // 解析命令行參數  
   configFile := flag.String("config", "", "Path to the config file")  
   flag.Parse()  
  
   if *configFile == "" {  
      // 默認使用當前目錄下的config.yaml  
      *configFile = "config.yaml"  
   }  
  
   // 加載配置文件  
   collector, err := NewHealthCollector(*configFile)  
   if err != nil {  
      fmt.Println("Failed to create collector:", err)  
      return  
   }  
  
   // 注冊HealthCollector  
   prometheus.MustRegister(collector)  
  
   // 啟動HTTP服務，暴露Prometheus指標  
   http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())  
   err = http.ListenAndServe(":2112", nil)  
   if err != nil {  
      fmt.Println("Failed to start HTTP server:", err)  
      os.Exit(1)  
   }  
}

在這里增加了解析命令行參數，支持通過--config的方式來指定配置文件，如果不指定默認使用config.yaml。

到這里就開發完了，雖然沒有嚴格在寫在前面中梳理的開發步驟，但是整體大差不差。

應用部署

開發出來的東西如果不上線，那就等于沒做，你的KPI是0，領導才不關心你做事的過程，只看結果。所以不論好或是不好，先讓它跑起來才是真的好。

（1）編寫Dockerfile，當然要用容器來運行應用了。

FROM golang:1.19 AS build-env  
ENV GOPROXY https://goproxy.cn  
ADD . /go/src/app  
WORKDIR /go/src/app  
RUN go mod tidy  
RUN GOOS=linux GOARCH=386 go build -v -o /go/src/app/go-interface-health-check  
  
FROM alpine  
COPY --from=build-env /go/src/app/go-interface-health-check /usr/local/bin/go-interface-health-check  
COPY --from=build-env /go/src/app/config.yaml /opt/  
WORKDIR /opt  
EXPOSE 2112  
CMD [ "go-interface-health-check","--config=/opt/config.yaml" ]

（2）編寫docker-compose配置文件，這里直接使用docker-compose部署，相比K8s的yaml來說更簡單快捷。

version: '3.8'  
services:  
  haproxy:  
    image: go-interface-health-check:v0.3  
    container_name: interface-health-check  
    network_mode: host  
    restart: unless-stopped  
    command: [ "go-interface-health-check","--config=/opt/config.yaml" ]  
    volumes:  
      - /u01/interface-health-check:/opt  
      - /etc/localtime:/etc/localtime:ro  
    user: root  
    logging:  
      driver: json-file  
      options:  
        max-size: 20m  
        max-file: 100

使用docker-compose up -d運行容器后，就可以使用curl http://127.0.0.1:2112/metrics查看指標。

收集展示

Prometheus的搭建這里不再演示，如果有不清楚的，可以移步這里。

在Prometheus里配置抓取指標的配置：

scrape_configs:
      - job_name: 'interface-health-check'
        static_configs:
          - targets: ['127.0.0.1:2112']

配置完重載prometheus，可以查看抓取的target是否存活。

最后，為了方便展示，可以創建一個Grafana面板，比如：

當然，可以根據需要創建告警規則，當interface_health_status==0表示接口異常。

最后

以上就完成了自己開發一個Prometheus Exporter，上面的例子寫的比較簡單粗暴，可以根據實際情況來進行調整。

前兩天刷到馮唐的一句話：“越是底層的人，處理人際關系的能力就越差，你越往上走，你就會發現，你以為人家天天在研究事，其實他們在研究人。”

你怎么理解這句話？

鏈接

[1] https://www.yuque.com/coolops/kubernetes/dff1cg。
[2] https://www.yuque.com/coolops/kubernetes/wd2vts。
[3] https://github.com/prometheus/client_golang/blob/main/prometheus/examples_test.go。
[4] https://www.cnblogs.com/0x00000/p/17557743.html。

責任編輯：姜華來源：運維開發故事

成人免费xxxxx在线视频软件_久久精品久久久_亚洲国产精品久久久_天天色天天色_亚洲人成一区_欧美一级欧美三级在线观看

開發一個接口監控的Prometheus Exporter

寫在前面

現在開始

應用部署

收集展示

最后

鏈接