Python实战:为Prometheus开发自定义Exporter
Python实战:为Prometheus开发自定义Exporter
在当今的微服务架构和容器化部署环境中,监控系统的重要性不言而喻。Prometheus作为一款开源的系统监控和警报工具,以其强大的功能和灵活性受到了广泛的欢迎。然而,Prometheus本身并不直接监控所有类型的服务或应用,这就需要我们为其开发自定义的Exporter。本文将带你走进实战,了解如何使用Python为Prometheus开发一个自定义的Exporter。
1. Prometheus Exporter基础
在Prometheus的架构中,Exporter负责从目标系统中抓取监控数据,并通过HTTP接口以特定的格式(通常是文本格式)暴露给Prometheus。Prometheus定期从这些Exporter的HTTP端点抓取数据,并进行存储、分析和警报。
2. 准备工作
在开始编写代码之前,你需要确保你的环境中已经安装了Python和必要的库。我们将使用prometheus_client库来生成Prometheus可以理解的监控数据。
你可以通过pip安装:
pip install prometheus_client
3. prometheus_client常见指标
- Gauge(仪表盘):表示一个可以任意上下波动的度量,例如内存用量或队列中的项目数。
from prometheus_client import start_http_server, Gauge
gauge = Gauge('example_gauge', 'An example gauge')
gauge.set(123.45) # 设置一个固定值
- Counter(计数器):表示一个单向递增的计数器,通常用来统计请求的数量或处理的字节数。
from prometheus_client import Counter
counter = Counter('example_counter', 'An example counter')
counter.inc() # 递增计数器
counter.inc(10) # 递增计数器,数值为10
- Histogram(直方图):用于统计观察值的分布情况,例如请求的响应时间。
from prometheus_client import Histogram
histogram = Histogram('example_histogram', 'An example histogram')
with histogram.time(): # 用于记录代码块的执行时间
pass # 模拟一些操作
- Summary(摘要):用于记录观察值的摘要信息,例如请求的响应大小。
from prometheus_client import Summary
summary = Summary('example_summary', 'An example summary')
summary.observe(123.4) # 观察一个值
- Info(信息):记录关于目标的信息,通常不用于监控,但可以用来记录软件版本等静态信息。
from prometheus_client import Info
info = Info('example_info', 'An example info')
info.info({'version': '1.2.3'}) # 记录信息
- GaugeHistogram(仪表盘直方图):用于记录一段时间内观察值的直方图。
from prometheus_client import GaugeHistogram
gauge_histogram = GaugeHistogram('example_gauge_histogram', 'An example gauge histogram')
with gauge_histogram.time(): # 记录代码块的执行时间
pass # 模拟一些操作
- Enum(枚举):用于记录有限数量的标签值。
from prometheus_client import Enum
enum = Enum('example_enum', 'An example enum', ['value1', 'value2'])
enum.labels('value1') # 选择一个枚举值
为了使 Prometheus 抓取这些指标,你需要提供一个 HTTP 服务端点。prometheus_client 库已经包含了一个简单的 HTTP 服务器,可以自动为你的指标提供 /metrics 端点。
from prometheus_client import start_http_server
if __name__ == '__main__':
start_http_server(8000)
# 你的指标收集和更新逻辑
4.示例
from prometheus_client import start_http_server, Gauge, Counter, Summary, Histogram, Info
import time
import random
a = Gauge('a', 'Description of gauge')
b = Gauge('b', 'Description of gauge',['label1', 'label2'])
c = Counter('c', 'Description of counter')
s = Summary('request_latency_seconds', 'Description of summary')
h = Histogram('request_latency_seconds2', 'Description of histogram')
i = Info('my_build_version', 'Description of info')
def process_request():
"""A dummy function that takes some time."""
a.set(random.randint(1,100))
b.labels(label1='k1', label2='f1').set(random.randint(100, 200))
b.labels(label1='k1', label2='f2').set(random.randint(200, 300))
b.labels(label1='k2', label2='f2').set(random.randint(400, 500))
c.inc()
s.observe(4.7)
h.observe(8.8)
i.info({'version': '1.2.3', 'buildhost': 'foo@bar'})
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
# 启动 HTTP 服务器,默认监听在 8000 端口
start_http_server(8000)
# 循环处理请求
while True:
process_request()
执行后,访问8000端口:
# HELP python_gc_objects_collected_total Objects collected during gc
# TYPE python_gc_objects_collected_total counter
python_gc_objects_collected_total{generation="0"} 83.0
python_gc_objects_collected_total{generation="1"} 305.0
python_gc_objects_collected_total{generation="2"} 0.0
# HELP python_gc_objects_uncollectable_total Uncollectable objects found during GC
# TYPE python_gc_objects_uncollectable_total counter
python_gc_objects_uncollectable_total{generation="0"} 0.0
python_gc_objects_uncollectable_total{generation="1"} 0.0
python_gc_objects_uncollectable_total{generation="2"} 0.0
# HELP python_gc_collections_total Number of times this generation was collected
# TYPE python_gc_collections_total counter
python_gc_collections_total{generation="0"} 41.0
python_gc_collections_total{generation="1"} 3.0
python_gc_collections_total{generation="2"} 0.0
# HELP python_info Python platform information
# TYPE python_info gauge
python_info{implementation="CPython",major="3",minor="10",patchlevel="11",version="3.10.11"} 1.0
# HELP a Description of gauge
# TYPE a gauge
a 61.0
# HELP b Description of gauge
# TYPE b gauge
b{label1="k1",label2="f1"} 113.0
b{label1="k1",label2="f2"} 233.0
b{label1="k2",label2="f2"} 401.0
# HELP c_total Description of counter
# TYPE c_total counter
c_total 4.0
# HELP c_created Description of counter
# TYPE c_created gauge
c_created 1.7274026703582432e+09
# HELP request_latency_seconds Description of summary
# TYPE request_latency_seconds summary
request_latency_seconds_count 4.0
request_latency_seconds_sum 18.8
# HELP request_latency_seconds_created Description of summary
# TYPE request_latency_seconds_created gauge
request_latency_seconds_created 1.7274026703582432e+09
# HELP request_latency_seconds2 Description of histogram
# TYPE request_latency_seconds2 histogram
request_latency_seconds2_bucket{le="0.005"} 0.0
request_latency_seconds2_bucket{le="0.01"} 0.0
request_latency_seconds2_bucket{le="0.025"} 0.0
request_latency_seconds2_bucket{le="0.05"} 0.0
request_latency_seconds2_bucket{le="0.075"} 0.0
request_latency_seconds2_bucket{le="0.1"} 0.0
request_latency_seconds2_bucket{le="0.25"} 0.0
request_latency_seconds2_bucket{le="0.5"} 0.0
request_latency_seconds2_bucket{le="0.75"} 0.0
request_latency_seconds2_bucket{le="1.0"} 0.0
request_latency_seconds2_bucket{le="2.5"} 0.0
request_latency_seconds2_bucket{le="5.0"} 0.0
request_latency_seconds2_bucket{le="7.5"} 0.0
request_latency_seconds2_bucket{le="10.0"} 4.0
request_latency_seconds2_bucket{le="+Inf"} 4.0
request_latency_seconds2_count 4.0
request_latency_seconds2_sum 35.2
# HELP request_latency_seconds2_created Description of histogram
# TYPE request_latency_seconds2_created gauge
request_latency_seconds2_created 1.7274026703582432e+09
# HELP my_build_version_info Description of info
# TYPE my_build_version_info gauge
my_build_version_info{buildhost="foo@bar",version="1.2.3"} 1.0
参考资料
https://www.5axxw.com/wiki/content/p095bn
https://blog.csdn.net/nujnus9221/article/details/139009361
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