托管 Prometheus
托管 Prometheus
文档指南
请输入
- 文档首页
托管 Prometheus接入指南Prometheus 生态接入自定义接入Golang 应用接入
复制全文
下载 pdfGolang 应用接入
文档反馈
问问助手Prometheus 提供了 官方版 Golang 库 用于采集并暴露监控数据，本文为您介绍如何使用官方版 Golang 库来暴露 Golang runtime 相关的数据，以及其它一些基本简单的示例，并使用托管 Prometheus 服务来采集和展示指标数据。
说明
安装依赖
您可以通过 go get 命令来安装相关依赖，示例如下：
go get github.com/prometheus/client_golang/prometheus
go get github.com/prometheus/client_golang/prometheus/collectors
go get github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp
运行时指标
- 创建一个 HTTP 服务，路径使用 /metrics。可以直接使用 prometheus/promhttp 里提供的 Handler 函数。
- 如下是一个简单的示例，通过 http://localhost:2023/metrics 暴露 Golang 应用的一些默认指标数据，包括：运行时指标、进程相关指标以及构建相关的指标。
package main
import (
"math"
"math/rand"
"net/http"
"time"
"github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
"github.com/prometheus/client_golang/prometheus/collectors"
"github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)
func main() {
// Create a new registry.
reg := prometheus.NewRegistry()
// Add Go module build info.
reg.MustRegister(collectors.NewBuildInfoCollector())
// Add go runtime metrics and process collectors.
reg.MustRegister(
collectors.NewGoCollector(),
collectors.NewProcessCollector(collectors.ProcessCollectorOpts{}),
)
http.Handle("/metrics", promhttp.HandlerFor(
reg, promhttp.HandlerOpts{},
))
http.ListenAndServe(":2023", nil)
}
- 执行以下命令，启动应用。
go run main.go
- 执行以下命令，即可查看运行时的指标数据。
curl http://localhost:2023/metrics
应用层指标
- 上述示例仅仅暴露了一些基础的内置指标。应用层面的指标还需要额外添加。
- 如下示例暴露了一个名为 rpc_durations_seconds 的指标，用于对服务的 RPC 延迟进行统计。
package main
import (
"math"
"math/rand"
"net/http"
"time"
"github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
"github.com/prometheus/client_golang/prometheus/collectors"
"github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)
var rpcDurations = prometheus.NewSummaryVec(
prometheus.SummaryOpts{
Name: "rpc_durations_seconds",
Help: "RPC latency distributions.",
Objectives: map[float64]float64{0.5: 0.05, 0.9: 0.01, 0.99: 0.001},
},
[]string{"service"},
)
func main() {
// Create a new registry.
reg := prometheus.NewRegistry()
// Add Go module build info.
reg.MustRegister(collectors.NewBuildInfoCollector())
// Add go runtime metrics and process collectors.
reg.MustRegister(
collectors.NewGoCollector(),
collectors.NewProcessCollector(collectors.ProcessCollectorOpts{}),
)
reg.MustRegister(rpcDurations)
start := time.Now()
oscillationFactor := func() float64 {
return 2 + math.Sin(math.Sin(2*math.Pi*float64(time.Since(start))/float64(10*time.Minute)))
}
// Periodically record some sample latencies for the three services.
go func() {
for {
v := rand.Float64() * 0.0002
rpcDurations.WithLabelValues("uniform").Observe(v)
time.Sleep(time.Duration(100*oscillationFactor()) * time.Millisecond)
}
}()
go func() {
for {
v := (rand.NormFloat64() * 0.0002) + 0.00001
rpcDurations.WithLabelValues("normal").Observe(v)
time.Sleep(time.Duration(75*oscillationFactor()) * time.Millisecond)
}
}()
go func() {
for {
v := rand.ExpFloat64() / 1e6
rpcDurations.WithLabelValues("exponential").Observe(v)
time.Sleep(time.Duration(50*oscillationFactor()) * time.Millisecond)
}
}()
http.Handle("/metrics", promhttp.HandlerFor(
reg, promhttp.HandlerOpts{},
))
http.ListenAndServe(":2023", nil)
}
- 执行以下命令，启动应用。
go run main.go
- 执行以下命令，即可查看运行时的指标数据。
curl http://localhost:2023/metrics
从输出结果我们可以看到 rpc_durations_seconds 计数器相关的信息，包括帮助文档、类型信息、指标名和当前值。
# HELP rpc_durations_seconds RPC latency distributions.
# TYPE rpc_durations_seconds summary
rpc_durations_seconds{service="exponential",quantile="0.5"} 7.427294276581254e-07
rpc_durations_seconds{service="exponential",quantile="0.9"} 2.3157390817424027e-06
监控 Golang 应用示例
上面的示例仅展示了如何使用 Prometheus Golang 库来暴露应用的指标数据，但暴露的监控指标数据还需要通过托管 Prometheus 服务进行统一的采集的存储，进一步才能实现数据的监控和告警。
打包应用
- Golang 应用可以使用如下形式的 Dockerfile 打包为镜像，方便部署在容器服务 VKE 集群中。
说明
该 Dockerfile 仅为示例，您需要按需修改里面的参数。
FROM golang:1.19 as builder
COPY . /go/src/demo
WORKDIR /go/src/demo
RUN go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct && \
go mod init && \
go mod tidy && \
go mod vendor && \
go build -v -o /golang-demo
FROM buildpack-deps:bullseye-curl
RUN mkdir -p /app
COPY --from=builder /golang-demo /app
WORKDIR /app
ENV TZ Asia/Shanghai
EXPOSE 2023
ENTRYPOINT ["/app/golang-demo"]
- 镜像创建完成后，可以上传至 火山引擎 镜像仓库 中使用。也可以使用其他公有云或自建镜像仓库。
说明
部署应用
您可以使用镜像仓库中的镜像，在容器服务 VKE 集群中部署应用。步骤如下：
- 登录 容器服务控制台。
- 在左侧菜单栏中选择 集群，并在右侧集群列表中选择目标集群。
- 单击集群名称，进入集群配置页面。
- 在左侧菜单栏中选择 工作负载 > 无状态负载。 单击 使用 Yaml 创建 ，部署应用。
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: golang-demo # 配置应用的名称
namespace: volcano-metrics # 配置应用所在的命名空间
labels:
app: golang-demo # 配置应用的标签
spec:
replicas: 2 # 配置应用副本数
selector:
matchLabels:
app: golang-demo
template:
metadata:
labels:
app: golang-demo
spec:
containers:
- name: golang-demo # 配置容器名称
image: doc-cn-beijing.cr.volces.com/vmp/golang-demo:1.0 # 配置应用镜像的地址和版本
ports:
- containerPort: 2023 # 配置容器端口
- 在集群管理页面的左侧导航栏中，选择 服务与路由 > 服务，单击 使用 Yaml 创建 ，配置服务进行负载均衡和服务发现。
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: golang-service-demo
namespace: volcano-metrics # 配置服务所在的命名空间
labels:
app: golang-service-demo # 配置服务的标签
spec:
selector:
app: golang-demo
ports:
- protocol: TCP
port: 2023
targetPort: 2023
name: metrics # 配置服务端口名称
type: ClusterIP
配置服务发现
当应用部署并正常运行后，可以使用 ServiceMonitor 配置服务发现，允许 Agent 采集该应用的指标。具体的操作步骤如下：
- 在左侧菜单栏中选择 工作负载 > 对象浏览器。 单击 使用 Yaml 创建 ，通过 ServiceMonitor 配置服务发现。
- 在 类型 下拉菜单中选择 自定义。
- 在 Yaml 配置框内输入 Yaml 配置。
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
name: golang-demo # 填写一个唯一名称
namespace: default # 配置 ServiceMonitor 命名空间
labels:
volcengine.vmp: "true" # 配置 ServiceMonitor 的标签，允许被 Prometheus-agent 发现
spec:
endpoints:
- interval: 30s
port: metrics # 配置服务端口名称
path: /metrics # 填写指标暴露的 URI 路径，不填默认为 /metrics
relabelings:
- action: replace
sourceLabels: [__meta_kubernetes_pod_label_app]
targetLabel: application
namespaceSelector:
matchNames:
- volcano-metrics # 配置为服务所在的命名空间
selector:
matchLabels:
app: golang-service-demo # 配置服务的 Label 值，以定位目标服务
查看监控数据
也可以使用 Grafana 读取托管 Prometheus 服务中存储的数据，并创建指标大盘。
最近更新时间：2025.09.03 15:13:01
这个页面对您有帮助吗？
有用
有用
无用
无用