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前言prometheusgrafana 简单栗子go程序安装prometheus安装grafana diy一个仪表go服务设置制作仪表模板导出

前言

在微服务中，系统监控和仪表盘的重要性就不bb了。

prometheus

详细信息参考官网：https://prometheus.io/

Prometheus是最初在SoundCloud上构建的开源系统监视和警报工具包 。自2012年成立以来，许多公司和组织都采用了Prometheus，该项目拥有非常活跃的开发人员和用户社区。现在，它是一个独立的开源项目，并且独立于任何公司进行维护。为了强调这一点并阐明项目的治理结构，Prometheus 于2016年加入了 Cloud Native Computing Foundation，这是继Kubernetes之后的第二个托管项目。对，前面章节中的opentracing是紧随其后，第三个加入cncf的。

grafana

官网：https://grafana.com/ 中文文档：https://icopy.site/#_1

Grafana项目由TorkelÖdegaard于2014年发起，最近几年成为GitHub上最受欢迎的开源项目之一。它使您可以查询，可视化指标并记录警报，无论它们存储在何处。

Grafana具有可插拔的数据源模型，并捆绑了对许多最流行的时间序列数据库（如Graphite，Prometheus，Elasticsearch，OpenTSDB和InfluxDB）的丰富支持。它还对Google Stackdriver，Amazon Cloudwatch，Microsoft Azure和SQL数据库（如MySQL和Postgres）等云监控供应商提供内置支持。Grafana是唯一可以将来自多个地方的数据组合到一个仪表板中的工具。

以上吹得牛逼来自官网

Grafana是用于时间序列分析的事实软件，可以用于显示prometheus的数据，虽然prometheus也有图形显示的功能。Grafana确实做到了从多个数据源采取数据，几乎囊括了所有的主流源。

简单栗子

go程序

先down prometheus的开发包

github.com/prometheus/client_golang

然后写一个简单的小服务

package main import ( "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp" "log" "net/http" ) func main(){ //此url用于 prometheus 检测程序指标 http.Handle("/metrics", promhttp.Handler()) log.Fatal(http.ListenAndServe("192.168.10.106:1010", nil)) }

go build 并运行 访问 http://192.168.10.106:1010/metrics 可以看到一串如下图数据，说明程序正常

安装prometheus

首先在服务中创建一个配置文件 更多配置参考：https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/ 官方配置参考：https://github.com/prometheus/prometheus/blob/release-2.3/config/testdata/conf.good.yml

global: scrape_interval: 15s # By default, scrape targets every 15 seconds. external_labels: monitor: 'codelab-monitor' scrape_configs: - job_name: 'go' #服务的名称 scrape_interval: 5s metrics_path: /metrics #获取指标的url static_configs: - targets: ['192.168.10.106:1010'] # 这个为服务的ip和port

写好配置文件后，使用docker安装，将下面命令中的文件替换为你创建的文件

docker run -itd --name=prometheus --network=host -v /home/wd/share/promstheus.yaml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus

完成后，浏览器访问 http://192.168.10.10:9090 就可以看到prometheus界面 在status中选择targets 就可以看到下图界面

up 表示服务正常被检测红框中的内容为服务ip和端口 job表示服务名字，这里为go

安装grafana

还是docker安装

docker run --name=grafana -itd -p 3000:3000 grafana/grafana

完成后访问 访问 http://192.168.10.10:3000/

账户密码都是admin，登录后会先修改密码

新建数据源 选择prometheus源

name 随意给源起一个名字url 你安装的prometheus 的地址，后面不要带 / 点击保存，出现两个绿条，说明源ok

引用模板

这里模板编号写10826，随便找了一个更多模板参考：https://grafana.com/grafana/dashboards

点击load 出现如下界面，选择我们上面创建的源，然后import 然后可以看到我们的监控信息

diy一个仪表

go服务设置

这里用到一个脚手架 需要 go get gitee.com/yutiandou/wdtools参考文档 使用方法可以参考文档，或者函数注释，注释是中文的，简单易懂 package main import ( "fmt" "gitee.com/yutiandou/wdtools/wdsys" "github.com/prometheus/client_golang/prometheus" "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp" "log" "net/http" "time" ) func main(){ http.Handle("/metrics", promhttp.Handler()) //新建一个容器，设置name diskPercent := prometheus.NewGaugeVec(prometheus.GaugeOpts{ Name: "cpu_percent", Help: "cpu use percent", }, []string {"percent"}, ) //将容器注入到prometheus中 prometheus.MustRegister(diskPercent) go func(){ log.Fatal(http.ListenAndServe("192.168.10.106:1010", nil)) }() for true{ //获取cpu使用百分比 percent,_ := wdsys.GetCpuPercent() //设置到容器中 diskPercent.WithLabelValues("usedCPU").Set(percent) fmt.Println("cpu usd percent:",percent) <-time.After(time.Second*3) } }

重新运行程序后，从浏览器，访问服务 /metrics 此处可以看到，我们再代码中新建的容器已经添加上来，并且名称叫cpu_percent

制作仪表

1.打开之前导入的模板，或者自己新建一个模板，然后new panel 2.选择形状，将字段cpu_percent填入到query中，如图 3.修改field，设置最大最小值 4.开启labels，然后apply应用，一个简单的仪表就制作完成了。 5.下图就是新创建的表盘

模板导出

选择要导出的dashboard点击左上角的分享，export -> save to file导出到本地为json文件可以通过import 重新导入

未完待续。。。