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
Python实战:为Prometheus开发自定义Exporter的更多相关文章
- Golang 基于Prometheus Node_Exporter 开发自定义脚本监控
Golang 基于Prometheus Node_Exporter 开发自定义脚本监控 公司是今年决定将一些传统应用从虚拟机上迁移到Kubernetes上的,项目多而乱,所以迁移工作进展缓慢,为了建立 ...
- React Native实战系列教程之自定义原生UI组件和VideoView视频播放器开发
React Native实战系列教程之自定义原生UI组件和VideoView视频播放器开发 2016/09/23 | React Native技术文章 | Sky丶清| 4 条评论 | 1 ...
- 基于Flask框架的Python web程序的开发实战 <一> 环境搭建
最近在看<Flask Web开发基于Python的Web应用开发实战>Miguel Grinberg著.安道译 这本书,一步步跟着学习Flask框架的应用,这里做一下笔记 电脑只安装一个P ...
- 学习参考《Flask Web开发:基于Python的Web应用开发实战(第2版)》中文PDF+源代码
在学习python Web开发时,我们会选择使用Django.flask等框架. 在学习flask时,推荐学习看看<Flask Web开发:基于Python的Web应用开发实战(第2版)> ...
- Python 3网络爬虫开发实战》中文PDF+源代码+书籍软件包
Python 3网络爬虫开发实战>中文PDF+源代码+书籍软件包 下载:正在上传请稍后... 本书书籍软件包为本人原创,在这个时间就是金钱的时代,有些软件下起来是很麻烦的,真的可以为你们节省很多 ...
- Python 3网络爬虫开发实战中文 书籍软件包(原创)
Python 3网络爬虫开发实战中文 书籍软件包(原创) 本书书籍软件包为本人原创,想学爬虫的朋友你们的福利来了.软件包包含了该书籍所需的所有软件. 因为软件导致这个文件比较大,所以百度网盘没有加速的 ...
- Python 3网络爬虫开发实战中文PDF+源代码+书籍软件包(免费赠送)+崔庆才
Python 3网络爬虫开发实战中文PDF+源代码+书籍软件包+崔庆才 下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1H-VrvrT7wE9-CW2Dy2p0qA 提取码:35go ...
- 《Python 3网络爬虫开发实战中文》超清PDF+源代码+书籍软件包
<Python 3网络爬虫开发实战中文>PDF+源代码+书籍软件包 下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/18yqCr7i9x_vTazuMPzL23Q 提取码:i ...
- Python 3网络爬虫开发实战书籍
Python 3网络爬虫开发实战书籍,教你学会如何用Python 3开发爬虫 本书介绍了如何利用Python 3开发网络爬虫,书中首先介绍了环境配置和基础知识,然后讨论了urllib.reques ...
- Python自动化运维开发实战 一、初识Python
导语 都忘记是什么时候知道python的了,我是搞linux运维的,早先只是知道搞运维必须会shell,要做一些运维自动化的工作,比如实现一些定时备份数据啊.批量执行某个操作啊.写写监控脚本什么的. ...
随机推荐
- 抓包工具之MitmProxy
官方文档: https://mitmproxy.org/ github:https://github.com/mitmproxy/mitmproxy 缘起: 之前使用过几个抓包工具, 例如fiddle ...
- python之日志logging
转载:https://blog.csdn.net/weixin_43790276/article/details/101944628 logging 模块是 Python 内置的标准模块,用于输出代码 ...
- Elasticsearch之性能优化
elasticsearch 使用有时候会出现CPU飙升,内存爆满情况,需要进行一些优化设置. 1. 一定要用es自带id生产策略 2. 设置副本数量为0,写入完可恢复 put localhost: ...
- 三菱电梯IC卡系统数据库备份与恢复
查看msde2000的登录方式 sa密码lonele 64位操作系统下 reg query "HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\WOW6432Node\Microsof ...
- 什么是.NET的强类型字符串(Strongly typed string)?
在.NET中,强类型字符串(Strongly typed string)并不是一个官方的概念,是指使用特定的结构来表示某种类型字符串数据的编码实践.类似于枚举,可以提供编译时检查类型,减少运行时错误, ...
- Spring基于注解实现 AOP 切面功能
一.Spring AOP 注解概述 1.Spring 的 AOP 功能除了在配置文件中配置一大堆的配置,比如切入点.表达式.通知等等以外,使用注解的方式更为方便快捷,特别是 Spring boot 出 ...
- PythonDay8Advance
PythonDay8Advance 正则表达式 本身也是一个字符串,其中的字符具有特殊含义,将来我们可以根据这个字符串[正则表达式]去处理其他的字符串,比如可以对其他字符串进行匹配,切分,查找,替换等 ...
- 雪碧图的魔力:优化CSS动画场景
什么是雪碧图 雪碧图(CSS Sprites),是一种网页图像处理技术,它将多个小图标或图像合并成一个大的图像文件.这种方法允许浏览器通过一次HTTP请求加载多个图像,而不是为每个小图标单独发起请求. ...
- Mac文件拷贝Win后的._文件清理
前言 我们在从mac向win拷贝文件后总会多出来 部分 ._ 开头的文件或名为.DS_Store的文件 根据上图在苹果官方社区的回答来看,这些文件存储了主文件的一些资料,图表等数据,如果说未来这些文件 ...
- sqlserver查询某数据库下表的占用空间
要查看 SQL Server 中哪个表占用的空间最多,您可以使用以下查询来列出所有表及其占用的空间大小,并按照占用空间从大到小进行排序: SELECT t.NAME AS TableName, p.r ...