使用Prometheus搞定微服务监控

最近对服务进行监控，而当前监控最流行的数据库就是 Prometheus，同时 go-zero 默认接入也是这款数据库。今天就对 go-zero 是如何接入 Prometheus ，以及开发者如何本身定义本身监控指标。

监控接入

go-zero 框架中集成了基于 prometheus 的服务指标监控。可是没有显式打开，须要开发者在 config.yaml 中配置：

Prometheus:
  Host: 127.0.0.1
  Port: 9091
  Path: /metrics

若是开发者是在本地搭建 Prometheus，须要在 Prometheus 的配置文件 prometheus.yaml 中写入须要收集服务监控信息的配置：

- job_name: 'file_ds'
    static_configs:
      - targets: ['your-local-ip:9091']
        labels:
          job: activeuser
          app: activeuser-api
          env: dev
          instance: your-local-ip:service-port

由于本地是用 docker 运行的。将 prometheus.yaml 放置在 docker-prometheus 目录下：

docker run \
    -p 9090:9090 \
    -v dockeryml/docker-prometheus:/etc/prometheus \
    prom/prometheus

打开 localhost:9090 就能够看到：

点击 http://service-ip:9091/metrics 就能够看到该服务的监控信息：

上图咱们能够看出有两种 bucket，以及 count/sum 指标。

那 go-zero 是如何集成监控指标？监控的又是什么指标？咱们如何定义咱们本身的指标？下面就来解释这些问题

以上的基本接入，能够参看咱们的另一篇：zeromicro.github.io/go-zero/ser…

如何集成

上面例子中的请求方式是 HTTP，也就是在请求服务端时，监控指标数据不断被搜集。很容易想到是 中间件 的功能，具体代码：github.com/tal-tech/go…

var (
	metricServerReqDur = metric.NewHistogramVec(&metric.HistogramVecOpts{
		...
    // 监控指标
		Labels:    []string{"path"},
    // 直方图分布中，统计的桶
		Buckets:   []float64{5, 10, 25, 50, 100, 250, 500, 1000},
	})

	metricServerReqCodeTotal = metric.NewCounterVec(&metric.CounterVecOpts{
		...
    // 监控指标：直接在记录指标 incr() 便可
		Labels:    []string{"path", "code"},
	})
)

func PromethousHandler(path string) func(http.Handler) http.Handler {
	return func(next http.Handler) http.Handler {
		return http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
      // 请求进入的时间
			startTime := timex.Now()
			cw := &security.WithCodeResponseWriter{Writer: w}
			defer func() {
        // 请求返回的时间
				metricServerReqDur.Observe(int64(timex.Since(startTime)/time.Millisecond), path)
				metricServerReqCodeTotal.Inc(path, strconv.Itoa(cw.Code))
			}()
			// 中间件放行，执行完后续中间件和业务逻辑。从新回到这，作一个完整请求的指标上报
      // [