prometheus

Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控系统，由GO语言编写而成，采用Pull的方式来获取监控信息，并且提供了多维度的数据模型和灵活的查询接口。Prometheus既支持通过静态文件配置监控对象，还支持自动发现机制，能通过Kubernetes、Consl、DNS等多种方式动态获取监控对象。

环境搭建

接下来先通过docker-compose搭建一个环境，有需要的同学可以私聊我，如下：
在这里插入图片描述
这个是启动之后在本地启动的服务，也是默认的前端，可以在搜索栏中搜索自己上报的指标。

进行上报

然后就是进行上报了，prometheus 使用的metric然后语法是PromQL的语法。然后基于时间维度进行聚合。
然后metric总共分为四种指标，Counter，Gauge，Histogram,Summary。接下来把这些指标都进行上报，看一下演示的代码：

var httpRequestCount = prometheus.NewCounterVec(
	prometheus.CounterOpts{
		Name:      "http_request_count",
		Subsystem: "req",
		Help:      "http request count"},
	[]string{"endpoint"})

var httpRequestGauge = prometheus.NewGauge(
	prometheus.GaugeOpts{
		Name:      "http_request_gauge",
		Subsystem: "req",
		Help:      "http request gauge"})

var httpRequestHistogram = prometheus.NewHistogramVec(prometheus.HistogramOpts{
	Name:      "http_request_duration_histogram",
	Subsystem: "req",
	Help:      "http request duration",
	Buckets:   []float64{10, 40, 50, 70, 100},
}, []string{"endpoint"})

var httpRequestDuration = prometheus.NewSummaryVec(
	prometheus.SummaryOpts{
		Name:       "http_request_duration",
		Subsystem:  "req",
		Help:       "http request duration",
		Objectives: map[float64]float64{0.5: 0.05, 0.9: 0.01, 0.95: 0.005, 0.99: 0.001},
	},
	[]string{"endpoint"},
)

func init() {
	prometheus.MustRegister(httpRequestCount)
	prometheus.MustRegister(httpRequestGauge)
	prometheus.MustRegister(httpRequestDuration)
	prometheus.MustRegister(httpRequestHistogram)
}

func main() {
	http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
	http.HandleFunc("/request", request)
	http.HandleFunc("/request1", request1)
	fmt.Println("服务器启动 :9101")
	err := http.ListenAndServe(":9101", nil)
	if err != nil {
		fmt.Println(err)
	}
}

func request(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
	httpRequestCount.With(map[string]string{"endpoint": r.URL.Path}).Inc()
	start := time.Now()
	n := rand.Intn(100)
	if n >= 90 {
		httpRequestGauge.Dec()
		time.Sleep(100 * time.Millisecond)
	} else {
		httpRequestGauge.Inc()
		time.Sleep(50 * time.Millisecond)
	}

	elapsed := (float64)(time.Since(start) / time.Millisecond)
	httpRequestDuration.WithLabelValues(r.URL.Path).Observe(elapsed)
	httpRequestHistogram.WithLabelValues(r.URL.Path).Observe(elapsed)
	w.Write([]byte("ok"))
}

func request1(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
	httpRequestCount.With(map[string]string{"endpoint": r.URL.Path}).Inc()
	start := time.Now()
	n := rand.Intn(100)
	if n >= 90 {
		httpRequestGauge.Dec()
		time.Sleep(100 * time.Millisecond)
	} else {
		httpRequestGauge.Inc()
		time.Sleep(50 * time.Millisecond)
	}

	elapsed := (float64)(time.Since(start) / time.Millisecond)
	httpRequestDuration.WithLabelValues(r.URL.Path).Observe(elapsed)
	httpRequestHistogram.WithLabelValues(r.URL.Path).Observe(elapsed)
	w.Write([]byte("ok"))
}

这里监听了2个路由，分别是request和request1这两个路由，然后每个指标都会上报四种指标，分别是httpRequestCount,httpRequestGauge,httpRequestHistogram,httpRequestDuration，然后对应的metric的指标分别是Count,Gauge,Histogram,Summary。

Count

请求几次看看这个效果。
在这里插入图片描述

注意第一个是时间分配图，然后第二个是具体的打点分布图，然后取的是当前的时间也就是选中的时间的点。然后endpoint=“/request”,env=“test”,instance=“127.0.0.1:9101”,job=“metrics”，endpoint是请求的路由，后面的分别是在启动prometheus中指定的参数，如下在这里插入图片描述
因为counte是增长，不会降低，看一下counter的常规用法，需要配合函数一起使用。先简单介绍一下几个相关的函数

rate

rate函数是计算一定范围方向内容内的平均增长率,对应的该时间范围内第一个和最后一个点。看个例子，取5分钟的数据，如下，在这里插入图片描述

第一个点是22，最后一个点是30，那么平均增长率=(30-22)%30 =0.0266666。然后看一下结果

然后因为时间和精度问题有一点差距，但是总体是对的上的。

irate

rate可以反应一段时间的平均增长率，但是对于方差过大的数据，存在被平均的情况，比如对于5分钟内的点，第一分钟和第五分钟的这两个点，分别是1，100，那么就会被平均下去，那么irate就登场了。
irate计算范围向量中时间序列的每秒瞬时增加率。这基于最后两个数据点。还是一样举个例子。
可以看出来irate在14：09：26的irate的点是1对应下面，然后对应的值最近的两个点，分别是图二的103和图三的101，平均下就是1了。

increase

increase计算的是一段时间内的差值，例如接下来是increase的值是20如下面图一，然后在15分钟的第一个点107，然后第二个是127，对应的值就20
在这里插入图片描述

Gauge

这个是可以增加或者减少，和counter相比就是可以减少。
往往计算动态变化的，例如温度变化、内存使用变化。

histogram

这个是柱状图，可以分析当前值的分布图。我们这边上面的代码分为了10, 40, 50, 70, 100这四个桶。然后histogram分为了_bucket,记录的是每个桶里面的值，_sum所有的值的和，_count所有值的数量。
下面的分为别是记录了bucket,sum,count对应的图。
在这里插入图片描述