exporter有很多,但想要特定需求的话,还需自行开发。在这里使用python写一个exporter,用于监控/root下的目录数量。

开发exporter需要使用prometheus_client库,具体规范可参考:https://github.com/prometheus/client_python ,根据规范可知要想开发一个exporter需要先

1. 定义数据类型,metric,describe(描述),标签
2. 获取数据
3. 传入数据和标签
4. 暴露端口,不断的传入数据和标签

知道了开发的步骤,下边开始实战。

1. 安装prometheus_client库

pip3 install prometheus_client

2. 代码

#!/usr/bin/python3
from prometheus_client import start_http_server,Gauge
import os
import time
#定义数据类型,metric,describe(描述),标签
dir_num = Gauge('dirNum','Calculate the number of directories',['instance']) def get_dir_num():

#获取目录个数

path = "/root/"

count = 0

for cdir in os.listdir(path):

if os.path.isdir(path+cdir) and not cdir.startswith('.'):

count += 1

#获取主机ip

f = os.popen("hostname -i | awk '{print $2}'")

ip = f.read().strip('\n')

f.close()

dir_num.labels(instance=ip).set(count) if name == "main":

#暴露端口

start_http_server(8000)

#不断传入数据

while True:

get_dir_num()

time.sleep(10)

3. 创建两个文件

4. 访问

5. python进程托管到supervisord

当然托管到systemd也可以

安装supervisord

yum install supervisor -y

添加子进程配置文件(supervisord默认配置文件为/etc/supervisord.conf,为主进程配置文件,子进程配置文件可在/etc/supervisord.d/下创建,具体可参考https://www.jianshu.com/p/0b9054b33db3)

vim /etc/supervisord.d/dirNum_exporter.ini 

[program:dirNum_exporter]

directory=/opt/bin

command=/usr/bin/python3 /opt/bin/dirNum_exporter.py

autostart=true

autorestart=false

startsecs=1

user=root

启动supervisord服务

systemctl start supervisord

查看子进程

[root@prometheus ~]# supervisorctl status
dirNum_exporter RUNNING pid 7458, uptime 0:09:21
  • 1
  • 2

6. 修改Promehteus配置文件

修改prometheus配置文件

vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml 

- job_name: "dirNum"

static_configs:

- targets:

- 192.168.71.21:8000

重载服务

curl -X POST http://192.168.71.21:9090/-/reload

查看

文章知识点与官方知识档案匹配,可进一步学习相关知识
Python入门技能树首页概览371860 人正在系统学习中

[转帖]Prometheus-使用python开发exporter的更多相关文章

  1. python开发环境搭建

    虽然网上有很多python开发环境搭建的文章,不过重复造轮子还是要的,记录一下过程,方便自己以后配置,也方便正在学习中的同事配置他们的环境. 1.准备好安装包 1)上python官网下载python运 ...

  2. 【Machine Learning】Python开发工具:Anaconda+Sublime

    Python开发工具:Anaconda+Sublime 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现 ...

  3. Python开发工具PyCharm个性化设置(图解)

    Python开发工具PyCharm个性化设置,包括设置默认PyCharm解析器.设置缩进符为制表符.设置IDE皮肤主题等,大家参考使用吧. JetBrains PyCharm Pro 4.5.3 中文 ...

  4. Python黑帽编程1.2 基于VS Code构建Python开发环境

    Python黑帽编程1.2  基于VS Code构建Python开发环境 0.1  本系列教程说明 本系列教程,采用的大纲母本为<Understanding Network Hacks Atta ...

  5. Eclipse中Python开发环境搭建

    Eclipse中Python开发环境搭建  目 录  1.背景介绍 2.Python安装 3.插件PyDev安装 4.测试Demo演示 一.背景介绍 Eclipse是一款基于Java的可扩展开发平台. ...

  6. Python开发:环境搭建(python3、PyCharm)

    Python开发:环境搭建(python3.PyCharm) python3版本安装 PyCharm使用(完全图解(最新经典))

  7. Python 开发轻量级爬虫08

    Python 开发轻量级爬虫 (imooc总结08--爬虫实例--分析目标) 怎么开发一个爬虫?开发一个爬虫包含哪些步骤呢? 1.确定要抓取得目标,即抓取哪些网站的哪些网页的哪部分数据. 本实例确定抓 ...

  8. Python 开发轻量级爬虫07

    Python 开发轻量级爬虫 (imooc总结07--网页解析器BeautifulSoup) BeautifulSoup下载和安装 使用pip install 安装:在命令行cmd之后输入,pip i ...

  9. Python 开发轻量级爬虫06

    Python 开发轻量级爬虫 (imooc总结06--网页解析器) 介绍网页解析器 将互联网的网页获取到本地以后,我们需要对它们进行解析才能够提取出我们需要的内容. 也就是说网页解析器是从网页中提取有 ...

  10. Python 开发轻量级爬虫05

    Python 开发轻量级爬虫 (imooc总结05--网页下载器) 介绍网页下载器 网页下载器是将互联网上url对应的网页下载到本地的工具.因为将网页下载到本地才能进行后续的分析处理,可以说网页下载器 ...

随机推荐

  1. Guava Cache 异步刷新技巧,你值得拥有!

    Guava Cache是一款非常优秀的本地缓存框架,提供简洁易用的 API 供开发者使用. 这篇文章,我们聊聊如何使用 Guava Cache 异步刷新技巧带飞系统性能 . 1 基本用法 首先,在 J ...

  2. Python——第二章:range()的用法:

    在Python中,range()是一个内置函数,用于生成一个整数序列,通常用于循环遍历.以下是range()函数的一些常见用法: range(n): 从0数到n. 不包含nrange(m, n): 从 ...

  3. C++ 动态库热加载

    C++ 动态库热加载 本文参考自 project-based-learning 中的 Build a Live Code-reloader Library for C++,主要内容都来自于其中,但是对 ...

  4. MySQL运维实战(1.1)安装部署:使用RPM进行安装部署

    作者:俊达 我们在生产环境部署mysql时,一般很少使用RedHat Package Manager(RedHat软件包管理工具).用rpm或或者其他包管理器安装mysql有其好处,例如安装简单,并且 ...

  5. #11独立开发周总结|核心OKR1000元/月已达标

    核心OKR:1000元/月达成情况 算上微信上收费了200多元,核心OKR已达标 12.25-12.29本周完成事项 产品方面 本周产品上主要是在进行重构的测试,顺利上线,线上问题也比较少 运营方面 ...

  6. yml与json互转、yaml转json、json转yml

    yml与json互转.yaml转json.json转yml 使用jackson下的格式化模块实现 依赖: <dependency> <groupId>com.fasterxml ...

  7. Spring Boot 整合 Log4j2 日志并压测性能

    1/ Log4j2的性能测试 从图中不难看出,在线程数为 2~16 之间,混合使用同步和异步的logger来打印日志,性能是最好的. 2/ 目标 混合 sync/async 彩色日志 分类输出到不同文 ...

  8. 华为云MetaStudio全新升级,盘古数字人大模型助力数字人自由

    摘要:基于盘古大模型能力,华为云MetaStudio数字内容生产线全新升级,推出数字人模型生成服务和模型驱动服务. 近日,华为开发者大会2023 ( Cloud ) 在东莞拉开帷幕.基于盘古大模型能力 ...

  9. 云原生时代,政企混合云场景IT监控和诊断的难点和应对之道

    摘要:正是因为政企IT架构云化的云原生架构,相比之前的单体烟囱式架构,在监控诊断方面有着更多的难点和挑战,这也在业界催生出大量相关的标准和工具. 本文分享自华为云社区<[华为云Stack][大架 ...

  10. Jenkins Pipeline 流水线 - 拉代码(SVN) + Maven 编译打包

    Jenkins Pipeline 流水线 步骤 拉取SVN代码 -> Maven 构建 -> Docker 编译 -> 发布至阿里云仓库 -> K8S 更新 Jenkins插件 ...