Prometheus监控业务指标Prometheus架构Prometheus监控业务指标文档参考

Prometheus是一个开源的监控系统和告警工具,

• 支持多维数据指标, 可以给一条数据打上多个标签, 在查询时根据这些标签做过滤
• 支持PromQL, 可以非常灵活地查询和汇总需要地数据
• 支持图形界面可视化展示, 如grafana等

Prometheus架构

• Prometheus Server 是普罗米修斯的核心服务,提供了对外的HTTP服务以及数据存储, 它将数据存储在时序数据库中.
  普罗米修斯支持主动和被动方式收集指标数据, 即我们常说的pull模式和push模式. 普罗米修斯会通过配置job/exporter的方式定时从各个exporter中拉取数据, 在push模式中, 应用通过将数据主动推送到push gateway暂存, 然后Prometheus Server再通过pull模式将数据从push gateway拉取过来并持久化到时序库中.
• Alertmanager用于告警,即通过promQL定时查询判断是否到达指定的指标阈值.
• Job exporter是各种各样的数据格式转化器, 通过它将不同格式的业务数据转化为普罗米修斯的标准数据格式.

Prometheus监控业务指标

数据描述

Prometheus的时序指标数据由timestamp、metric name、label、value组成:

• timestamp是毫秒级的时间戳.
• metric name是符合正则[a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*的字符串, 即只包含英文字母和数字及两个特殊符号_:, 不能包含横杆-这样的特殊符号.
• label是一个kv都是string类型的map.
• value是float64.

指标类型

Prometheus定义了4种不同的指标类型（metric type）：Counter（计数器）、Gauge（仪表盘）、Histogram（直方图）、Summary（摘要）

Counter

Counter类型的指标其工作方式和计数器一样，只增不减（除非系统发生重置）
我们可以通过counter指标我们可以和容易的了解某个事件产生的速率变化。
例如，通过rate()函数获取HTTP请求量的增长率：

rate(http_requests_total[5m])

Counter类型的计算代码如下，就是简单的加法

func (c *counter) Inc() {
   atomic.AddUint64(&c.valInt, 1)
}

Gauge

Gauge类型的指标侧重于反应系统的当前状态。因此这类指标的样本数据可增可减。Gauge类型 是动态的，所以我们用Gauge类型来描述当前系统的状态

func (g *gauge) Dec() {
   g.Add(-1)
}

func (g *gauge) Add(val float64) {
   for {
      oldBits := atomic.LoadUint64(&g.valBits)
      newBits := math.Float64bits(math.Float64frombits(oldBits) + val)
      if atomic.CompareAndSwapUint64(&g.valBits, oldBits, newBits) {
         return
      }
   }
}

Summary

Summary主用用于统计和分析样本的分布情况。比如某Http请求的响应时间大多数都在100 ms内，而个别请求的响应时间需要5s，那么这中情况下统计指标的平均值就不能反映出真实情况。而如果通过Summary指标我们能立马看响应时间的9分位数，这样的指标才是有意义的。
Summary 是采样点分位图统计。 它也有三种作用：
在客户端对于一段时间内（默认是10分钟）的每个采样点进行统计，并形成分位图。（如：正态分布一样，统计低于60分不及格的同学比例，统计低于80分的同学比例，统计低于95分的同学比例）

• 统计班上所有同学的总成绩(sum)
• 统计班上同学的考试总人数(count)
• 带有度量指标的[basename]的summary 在抓取时间序列数据展示。
• 观察时间的φ-quantiles (0 ≤ φ ≤ 1), 显示为[basename]{分位数=“[φ]”}
  • [basename]_sum， 是指所有观察值的总和
  • [basename]_count, 是指已观察到的事件计数值

Histogram

Histogram类型的指标同样用于统计和样本分析。与Summary类型的指标相似之处在于Histogram类型的样本同样会反应当前指标的记录的总数（以_count作为后缀）以及其值的总量（以_sum作为后缀）。
Histogram是柱状图，在Prometheus系统中的查询语言中，有三种作用：

• 对每个采样点进行统计（并不是一段时间的统计），打到各个桶(bucket)中
• 对每个采样点值累计和(sum)
• 对采样点的次数累计和(count)
  度量指标名称: [basename]的柱状图, 上面三类的作用度量指标名称
• [basename]_bucket{le=“上边界”}, 这个值为小于等于上边界的所有采样点数量
• [basename]_sum
• [basename]_count

Summary 和 Histogram

Summary相比Historygram是按百分位聚合好的直方图, 适合需要知道百分比分布范围的场景, 比如对于 http请求的响应时长, Historygram是侧重在于统计小于1ms的请求有多少个, 1ms~10ms的请求有多少个, 10ms以上的请求有多少个, 而Summary在于统计20%的请求的响应时间是多少, 50%的请求的响应时间是多少, 99%的请求的响应时间是多少. Historygram是计数原始数据, 开销小, 执行查询时有对应的函数计算得到p50, p99, 而Summary是在客户端SDK测做了聚合计算得到指定的百分位, 开销更大一些.

应用指标监控例子

package main

import (
   "fmt"
   "net/http"
   "strconv"
   "time"

   "github.com/gin-gonic/gin"
   "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
   "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promauto"
   "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)

// 定义指标
var(
   // Counter
   requestTotal         *prometheus.CounterVec
   // Summary
   requestLatency       *prometheus.SummaryVec
   // HistogramV
   newRequestLatency *prometheus.HistogramVec
)

func init(){
   serviceName := "promote_test"
   requestTotal = promauto.NewCounterVec(
      prometheus.CounterOpts{
         Name: fmt.Sprintf("%s_request_total", serviceName),
         Help: "Number of requests",
      },
      []string{"path", "http_code"},
   )

   requestLatency = promauto.NewSummaryVec(
      prometheus.SummaryOpts{
         Name: fmt.Sprintf("%s_request_latency", serviceName),
         Help: "Request latency",
      },
      []string{"path", "http_code"},
   )
   newRequestLatency = promauto.NewHistogramVec(
      prometheus.HistogramOpts{
         Name:    fmt.Sprintf("%s_new_request_latency", serviceName),
         // 定义的每一个范围
         Buckets: []float64{10, 50, 100, 200},
      },
      []string{"path", "http_code"},
   )
}

func main(){
   httpServer()
}



// This function's name is a must. App Engine uses it to drive the requests properly.
func httpServer() {
   // Starts a new Gin instance with no middle-ware
   server := gin.New()
   server.Use(gin.Recovery(), gin.Logger(),metricsMiddlewares())
   // Define your handlers
   server.GET("/", func(c *gin.Context) {
      c.String(http.StatusOK, "Hello World!")
   })
   server.GET("/ping", func(c *gin.Context) {
      c.String(http.StatusOK, "pong")
   })

   server.GET("/metrics", metrics)


   // Handle all requests using net/http
   http.Handle("/", server)

   err := server.Run("127.0.0.1:8056")
   if err!=nil{
      panic(err)
   }
}

// 暴露指标
func metrics(c *gin.Context) {
   h := promhttp.Handler()
   h.ServeHTTP(c.Writer, c.Request)
}


// 记录指标
func metricsMiddlewares() gin.HandlerFunc{
   return func(c *gin.Context) {
      start := time.Now()
      c.Next()
      duration := float64(time.Since(start)) / float64(time.Second)

      path := c.Request.URL.Path

      // 请求数加
      requestTotal.With(prometheus.Labels{
         "path":   path,
         "http_code": strconv.Itoa(c.Writer.Status()),
      }).Inc()

      // SummaryVec: 记录本次请求处理时间
      requestLatency.With(prometheus.Labels{
         "path":   path,
         "http_code": strconv.Itoa(c.Writer.Status()),
      }).Observe(duration)

      //  HistogramVec: 记录本次请求处理时间
      newRequestLatency.With(prometheus.Labels{
         "path":   path,
         "http_code": strconv.Itoa(c.Writer.Status()),
      }).Observe(duration)
   }
}

结果

# HELP promote_test_new_request_latency 
# TYPE promote_test_new_request_latency histogram
promote_test_new_request_latency_bucket{http_code="200",path="/ping",le="10"} 5
promote_test_new_request_latency_bucket{http_code="200",path="/ping",le="50"} 5
promote_test_new_request_latency_bucket{http_code="200",path="/ping",le="100"} 5
promote_test_new_request_latency_bucket{http_code="200",path="/ping",le="200"} 5
promote_test_new_request_latency_bucket{http_code="200",path="/ping",le="+Inf"} 5
promote_test_new_request_latency_sum{http_code="200",path="/ping"} 6.0337e-05
promote_test_new_request_latency_count{http_code="200",path="/ping"} 5
# HELP promote_test_request_latency Request latency
# TYPE promote_test_request_latency summary
promote_test_request_latency_sum{http_code="200",path="/ping"} 6.0337e-05
promote_test_request_latency_count{http_code="200",path="/ping"} 5
# HELP promote_test_request_total Number of requests
# TYPE promote_test_request_total counter
promote_test_request_total{http_code="200",path="/ping"} 5

文档参考

• prometheus的summary和histogram指标的简单理解
• https://prometheus.io/docs/practices/histograms/

最后

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