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所属的专栏：Prometheus监控系统零基础到进阶
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golang生成prometheus数据

Prometheus是一个开源的监控系统，拥有许多Advanced Feature，他会定期用HTTP协议来pull所监控系统状态进行数据收集，在加上timestamp等数据组织成time series data，用metric name和label来标识不同的time series,用户可以将数据用可视化工具显示出来，并设置报警阈值进行报警。
本文将介绍Primetheus client的使用，基于golang语言，golang client 是当pro收集所监控的系统的数据时，用于响应pro的请求，按照一定的格式给pro返回数据，说白了就是一个http server。

1. 何为exporter

Prometheus 监控基于一个很简单的模型: 主动抓取目标的指标接口(HTTP 协议)获取监控指标, 再存储到本地或远端的时序数据库. Prometheus 对于指标接口有一套固定的格式要求, 格式大致如下:

# HELP http_requests_total The total number of HTTP requests.
# TYPE http_requests_total counter
http_requests_total{method="post",code="200"} 1027
http_requests_total{method="post",code="400"} 3

对于自己写的代码, 我们当然可以使用 Prometheus 的 SDK 暴露出上述格式的指标. 但对于大量现有服务, 系统甚至硬件, 它们并不会暴露 Prometheus 格式的指标.
比如说:
Linux 的很多指标信息以文件形式记录在 proc 下的各个目录中, 如 /proc/meminfo 里记录内存信息, /proc/stat 里记录 CPU 信息;
Redis 的监控信息需要通过 INFO 命令获取;
路由器等硬件的监控信息需要通过 `SNMP 协议获取;
…

要监控这些目标, 我们有两个办法, 一是改动目标系统的代码, 让它主动暴露 Prometheus 格式的指标, 当然, 对于上述几个场景这种办法完全是不现实的.
这时候就只能采用第二种办法:
编写一个代理服务, 将其它监控信息转化为 Prometheus 格式的指标
——这个代理服务就是exporter

2. exporter简介

广义上讲所有可以向Prometheus提供监控样本数据的程序都可以被称为一个Exporter。而Exporter的一个实例称为target。
从Exporter的来源上来讲，主要分为两类：
社区提供的
Prometheus社区提供了丰富的Exporter实现，涵盖了从基础设施，中间件以及网络等各个方面的监控功能。这些Exporter可以实现大部分通用的监控需求。
https://exporterhub.io/
用户自定义的
除了直接使用社区提供的Exporter程序以外，用户还可以基于Prometheus提供的Client Library创建自己的Exporter程序，目前Promthues社区官方提供了对以下编程语言的支持：Go、Java/Scala、Python、Ruby。同时还有第三方实现的如：Bash、C++、Common Lisp、Erlang,、Haskeel、Lua、Node.js、PHP、Rust等。

prometheus四种类型的指标Counter 计数，Gauge 观测类，Histogram 直方，Summary 摘要 用golang语言如何构造这4种类型对应的指标，二是搞清楚修改指标值的场景和方式。
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

3. exporter编写指导

Prometheus 官方文档中 Writing Exporter 这篇写得非常全面, 假如你要写 exporter 推荐先通读一遍, 限于篇幅, 这里只概括一下:

做到开箱即用(默认配置就可以直接开始用)

推荐使用 YAML 作为配置格式

指标使用下划线命名

为指标提供 HELP String (指标上的 # HELP 注释, 事实上这点大部分 exporter 都没做好)

为 Exporter 本身的运行状态提供指标

可以提供一个落地页

metric的类型
在开始之前需要了解下metric的类型划分

要在Golang中生成Prometheus数据，你可以使用Prometheus的官方客户端库 prometheus/client_golang。这个库允许你定义和暴露自定义的指标，并通过HTTP端点将这些指标暴露给Prometheus服务器。

以下是一个简单的示例，展示如何使用Golang生成Prometheus数据：

4. 安装依赖

首先，你需要安装Prometheus的Golang客户端库：

go get github.com/prometheus/client_golang/prometheus
go get github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp

5. 编写代码

接下来，编写一个简单的Golang程序来生成和暴露Prometheus指标。

package mainimport ("net/http""time""github.com/prometheus/client_golang/prometheus""github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)func main() {// 创建一个自定义的Gauge指标customMetric := prometheus.NewGauge(prometheus.GaugeOpts{Name: "my_custom_metric",Help: "This is a custom metric",})// 注册指标prometheus.MustRegister(customMetric)// 启动一个goroutine来更新指标值go func() {for {// 模拟一些业务逻辑，更新指标值customMetric.Set(float64(time.Now().Unix()))time.Sleep(10 * time.Second)}}()// 暴露指标端点http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())http.ListenAndServe(":8080", nil)
}

6. 运行程序

运行这个Golang程序：

go run main.go

程序将在本地的8080端口上启动一个HTTP服务器，并暴露 /metrics 端点。

7. 访问指标

你可以通过浏览器或 curl 命令访问 http://localhost:8080/metrics，查看生成的Prometheus指标。

curl http://localhost:8080/metrics

你应该会看到类似以下的输出：

# HELP my_custom_metric This is a custom metric
# TYPE my_custom_metric gauge
my_custom_metric 1.623456789e+09

8. 配置Prometheus

最后，你需要在Prometheus的配置文件中添加这个目标，以便Prometheus服务器可以定期抓取这些指标。

在 prometheus.yml 中添加以下内容：

scrape_configs:- job_name: 'my_golang_app'static_configs:- targets: ['localhost:8080']

然后重启Prometheus服务器，它将会开始抓取你的Golang应用程序暴露的指标。

9. 总结

通过使用 prometheus/client_golang 库，你可以轻松地在Golang中生成和暴露Prometheus指标。这个示例展示了如何创建一个简单的Gauge指标，并通过HTTP端点暴露它。你可以根据需要扩展这个示例，添加更多的指标类型（如Counter、Histogram等）和更复杂的业务逻辑。