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Prometheus如何实现自定义指标收集？

在当今的云计算和大数据时代，监控系统已经成为企业稳定运行的重要保障。Prometheus 作为一款开源的监控解决方案，因其高效、灵活的特点受到众多企业的青睐。本文将深入探讨 Prometheus 如何实现自定义指标收集，帮助您更好地理解和使用 Prometheus。

一、Prometheus 指标概述

Prometheus 中的指标分为两种类型：内置指标和自定义指标。内置指标是由 Prometheus 自身提供的，如 CPU 使用率、内存使用率等。而自定义指标则是由用户根据自身业务需求定义的，如网站访问量、数据库连接数等。

二、自定义指标的定义

在 Prometheus 中，自定义指标的定义通常包含以下几个要素：

指标名称：自定义指标的名称，用于唯一标识该指标。
标签：用于对指标进行分类和筛选的键值对，如地域、应用名称等。
度量类型：指标的度量类型，包括计数器、度量、状态等。
数据类型：指标的数值类型，如浮点数、整数等。

三、Prometheus 实现自定义指标收集的方法

Prometheus 实现自定义指标收集主要有以下几种方法：

Prometheus 自带的 scrape 模块

Prometheus 支持通过 scrape 模块定期从目标服务器收集指标数据。对于自定义指标，您可以在目标服务器上部署一个 agent，该 agent 负责收集指标数据并将其发送给 Prometheus。

案例：在 Linux 系统上，可以使用 prometheus-node-exporter 模块收集 CPU、内存、磁盘等指标。

PromQL 表达式

Prometheus 提供了强大的查询语言 PromQL，您可以使用 PromQL 表达式从已收集的指标中提取自定义指标。

案例：假设您想获取过去 5 分钟内平均 CPU 使用率超过 80% 的服务器列表，可以使用以下 PromQL 表达式：

up{job="node-exporter"} and (cpu_usage{job="node-exporter"} > 80.0) 

group_by(instance)

Prometheus-Alertmanager 中的模板

Prometheus-Alertmanager 提供了模板功能，您可以在模板中定义自定义指标的表达式，当触发警报时，Alertmanager 会将警报信息与自定义指标结合展示。

案例：在 Prometheus-Alertmanager 的配置文件中，可以添加以下模板：

template:

  'alert: High CPU Usage':

    labels:

      severity: critical

    expr: up{job="node-exporter"} and (cpu_usage{job="node-exporter"} > 80.0)

自定义脚本

对于一些复杂的自定义指标，您可以使用自定义脚本（如 Go、Python 等）实现指标的收集和上报。

案例：使用 Python 编写一个脚本，定期收集数据库连接数并上报给 Prometheus。

import requests

import time



def collect_metrics():

    response = requests.get('http://localhost:9090/metrics')

    metrics = response.text

    # ... 处理 metrics ...

    # 发送 metrics 到 Prometheus



while True:

    collect_metrics()

    time.sleep(60)

四、总结

Prometheus 提供了多种方法实现自定义指标收集，用户可以根据实际需求选择合适的方法。通过灵活运用 Prometheus 的特性，可以实现对各种业务指标的全面监控，从而保障企业稳定运行。