容器化应用性能监控工具：Prometheus Exporters 与自定义指标

好嘞，各位观众老爷们，今天咱们不上枯燥的课，咱们唠点儿实在的！今天的主题是：“容器化应用性能监控神器：Prometheus Exporters 与自定义指标”。

想象一下，你开了一家火锅店，生意红红火火。但是！问题来了：每天有多少客人？哪个菜品最受欢迎？后厨的效率咋样？如果啥都不知道，那这店迟早得关门大吉！

容器化应用也是一样。你辛辛苦苦用 Docker 编排了一堆容器，跑着各种服务，但它们到底表现如何？CPU 占用高不高？内存够不够用？请求延迟是多少？ 如果你对这些一无所知，那就等于蒙着眼睛开车，迟早要撞墙！ 💥

所以，监控！监控！监控！重要的事情说三遍！ 监控就是你的火锅店的收银机、监控摄像头和厨师长，帮你时刻掌握全局。

Prometheus：监控界的扛把子

说到监控，就不得不提 Prometheus。这家伙可是监控界的扛把子，开源界的明星项目。 它像一个孜孜不倦的记者，定期去各个服务那里“采访”，收集各种指标数据，然后存储起来，供你随时查看和分析。

Prometheus 的优点可多了：

• 开源免费：省钱才是硬道理！ 💰
• 强大的查询语言 (PromQL)：让你像玩魔方一样玩转数据。
• 灵活的架构：可以监控各种奇奇怪怪的东西。
• 活跃的社区：遇到问题有人帮你解决。
• 与 Kubernetes 完美集成：容器化时代的最佳伴侣。

简单来说，Prometheus 就像一个超级数据收集器和分析师，能帮你了解你的容器化应用的健康状况。

Prometheus Exporters：数据采集的小能手

但是，Prometheus 自己并不能直接去你的应用里“挖”数据。 它需要一些助手，也就是 Prometheus Exporters。

Exporters 就像一个个小探针，负责从各种不同的数据源收集指标，然后以 Prometheus 可以理解的格式 (通常是 text 格式) 暴露出来。 Prometheus 定期去这些 Exporters 那里“拉”数据，然后存储起来。

你可以把 Exporters 想象成你的火锅店里各种传感器：

• 温度传感器：监控服务器的 CPU 温度。
• 流量传感器：监控网络的流量。
• 压力传感器：监控数据库的负载。

Prometheus 就像一个总控中心，把这些传感器的数据都汇集起来，然后进行分析。

常见的 Exporters 有哪些？

• Node Exporter：监控服务器的 CPU、内存、磁盘、网络等指标。
• cAdvisor：监控 Docker 容器的资源使用情况。
• MySQL Exporter：监控 MySQL 数据库的性能指标。
• PostgreSQL Exporter：监控 PostgreSQL 数据库的性能指标。
• Redis Exporter：监控 Redis 缓存的性能指标。
• HAProxy Exporter：监控 HAProxy 负载均衡器的性能指标。
• JMX Exporter：监控 JVM 应用的性能指标。

等等等等，简直是应有尽有！ 总之，只要你想监控什么，基本上都能找到对应的 Exporter。

表格：常用 Exporters 及其功能

Exporter	功能
Node Exporter	监控 Linux/Unix 系统的 CPU、内存、磁盘、网络等指标。
cAdvisor	监控 Docker 容器的资源使用情况，如 CPU、内存、网络等。
MySQL Exporter	监控 MySQL 数据库的连接数、查询次数、慢查询等指标。
PostgreSQL Exporter	监控 PostgreSQL 数据库的连接数、查询次数、锁等待等指标。
Redis Exporter	监控 Redis 缓存的内存使用情况、命中率、连接数等指标。
HAProxy Exporter	监控 HAProxy 负载均衡器的连接数、请求延迟、错误率等指标。
JMX Exporter	监控 JVM 应用的内存使用情况、线程数、垃圾回收等指标。 可以通过配置，监控任何暴露 JMX 信息的应用。
Blackbox Exporter	通过 HTTP, HTTPS, DNS, TCP, ICMP 等协议探测目标服务的可用性。 可以模拟用户行为，检查服务的响应时间、状态码等。
SNMP Exporter	监控支持 SNMP 协议的网络设备，如路由器、交换机等。

如何使用 Exporters？

1. 下载 Exporter： 从 Prometheus 官网或者 GitHub 上下载对应的 Exporter。
2. 配置 Exporter： 根据 Exporter 的文档，配置 Exporter 的参数，比如要监控的目标地址、端口等。
3. 启动 Exporter： 运行 Exporter，让它开始收集指标。
4. 配置 Prometheus： 在 Prometheus 的配置文件中，添加 Exporter 的地址，让 Prometheus 定期去 Exporter 那里“拉”数据。

举个例子，要监控 Linux 服务器的 CPU、内存、磁盘等指标，你可以这样做：

1. 下载 Node Exporter。
2. 解压 Node Exporter。
3. 运行 ./node_exporter。
4. 在 Prometheus 的配置文件 prometheus.yml 中，添加以下配置：

scrape_configs:
  - job_name: 'node'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100'] # Node Exporter 的地址

然后，重启 Prometheus。 这样，Prometheus 就会定期去 localhost:9100 这个地址拉取 Node Exporter 暴露的指标了。

自定义指标：打造专属监控方案

有时候，你可能需要监控一些特殊的指标，而现有的 Exporters 无法满足你的需求。 比如，你想监控你的火锅店每天卖出了多少份毛肚，或者监控你的 Web 应用的自定义业务指标。

这时候，就需要 自定义指标 闪亮登场了！

自定义指标就像你为火锅店专门定制的监控设备，可以监控任何你想监控的东西。

如何创建自定义指标？

1. 选择合适的客户端库： Prometheus 提供了各种语言的客户端库，比如 Go、Java、Python 等。 选择你使用的编程语言对应的客户端库。
2. 定义指标： 使用客户端库提供的 API，定义你要监控的指标。 你需要指定指标的名称、类型、描述等信息。
3. 更新指标： 在你的应用代码中，定期更新指标的值。
4. 暴露指标： 使用客户端库提供的 API，将指标以 Prometheus 可以理解的格式 (通常是 text 格式) 暴露出来。

Prometheus 指标的类型

Prometheus 支持以下几种指标类型：

• Counter： 计数器，用于记录单调递增的数值，比如请求总数、错误总数等。 只能增加，不能减少。 就像你火锅店的收银机，只能记录收入，不能记录支出。
• Gauge： 仪表盘，用于记录可以任意变化的数值，比如 CPU 使用率、内存使用量等。 可以增加，也可以减少。 就像你火锅店的温度计，温度可以随时变化。
• Histogram： 直方图，用于统计数据的分布情况，比如请求延迟的分布情况。 可以让你了解数据的集中程度和离散程度。 就像你火锅店的顾客满意度调查，可以让你了解顾客的评价分布情况。
• Summary： 摘要，类似于直方图，但它会计算分位数 (quantile)，比如 50% 分位数、90% 分位数、99% 分位数等。 可以让你更精确地了解数据的分布情况。 就像你火锅店的顾客满意度调查，可以让你了解有多少顾客给出了 5 星好评、4 星好评等。

代码示例 (Python)

from prometheus_client import start_http_server, Counter, Gauge
import time
import random

# 定义指标
REQUEST_COUNT = Counter('my_app_requests_total', 'Total number of requests.')
LAST_SEEN_EPISODE = Gauge('my_app_last_seen_episode', 'Last episode watched by the user.')
TEMPERATURE = Gauge('my_app_temperature', 'Current temperature in Celsius.')

# 启动 HTTP 服务器，暴露指标
start_http_server(8000)

# 模拟应用行为，更新指标
while True:
    REQUEST_COUNT.inc()  # 请求总数 + 1
    LAST_SEEN_EPISODE.set(random.randint(1, 100))  # 随机更新最后观看的剧集
    TEMPERATURE.set(random.randint(20, 30)) # 随机更新温度

    time.sleep(1)

这个例子定义了三个指标：

• my_app_requests_total： 计数器，记录请求总数。
• my_app_last_seen_episode： 仪表盘，记录最后观看的剧集。
• my_app_temperature： 仪表盘，记录当前温度。

然后，启动一个 HTTP 服务器，将这些指标暴露在 localhost:8000 这个地址上。 你可以在 Prometheus 的配置文件中，添加以下配置：

scrape_configs:
  - job_name: 'my_app'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8000'] # 你的应用暴露指标的地址

这样，Prometheus 就会定期去 localhost:8000 这个地址拉取你的应用暴露的自定义指标了。

最佳实践

• 选择合适的指标类型： 根据你要监控的数据的特点，选择合适的指标类型。
• 命名规范： 指标的名称应该清晰、简洁、易懂。 建议使用 namespace_subsystem_name 的命名方式，比如 my_app_requests_total。
• 添加标签： 为指标添加标签，可以让你更灵活地查询和分析数据。 比如，你可以为请求总数添加 method 标签，区分不同 HTTP 方法的请求。
• 监控关键业务指标： 优先监控那些对你的业务影响最大的指标。
• 设置合理的告警规则： 根据你的业务需求，设置合理的告警规则。 当指标超过预设的阈值时，及时发出告警。

Prometheus + Grafana：监控界的黄金搭档

光有 Prometheus 还不够，你还需要一个可视化工具，把 Prometheus 收集的数据以图表的形式展示出来，让你一目了然。 这时候，Grafana 就派上用场了！

Grafana 就像你的火锅店的监控大屏，可以把各种指标数据以各种炫酷的图表展示出来，让你随时掌握全局。

Grafana 可以从 Prometheus 那里读取数据，然后根据你的配置，生成各种各样的图表，比如折线图、柱状图、饼图、热力图等等。 你还可以自定义仪表盘，把相关的图表放在一起，方便你集中查看。

如何使用 Grafana？

1. 安装 Grafana： 从 Grafana 官网下载并安装 Grafana。
2. 配置数据源： 在 Grafana 中，添加 Prometheus 作为数据源。
3. 创建仪表盘： 创建仪表盘，添加图表，选择要展示的指标，配置图表的样式。

一些有用的 Grafana 仪表盘

• Kubernetes 监控仪表盘： 监控 Kubernetes 集群的 CPU、内存、网络等指标。
• Node Exporter 监控仪表盘： 监控 Linux/Unix 系统的 CPU、内存、磁盘、网络等指标。
• MySQL 监控仪表盘： 监控 MySQL 数据库的连接数、查询次数、慢查询等指标。
• Redis 监控仪表盘： 监控 Redis 缓存的内存使用情况、命中率、连接数等指标。

你也可以自己创建自定义仪表盘，根据你的业务需求，展示你关心的指标。

总结：让你的容器化应用一览无余

总而言之，Prometheus Exporters 和自定义指标是容器化应用性能监控的利器。 它们可以帮你收集各种指标数据，让你了解你的应用的健康状况。 再加上 Grafana 这个可视化工具，你可以把这些数据以图表的形式展示出来，让你一目了然。

就像你的火锅店有了收银机、监控摄像头和厨师长一样，你可以随时掌握你的应用的运行情况，及时发现问题，解决问题，让你的应用始终保持最佳状态！ 🚀

希望今天的分享对你有所帮助！ 各位观众老爷们，咱们下期再见！ 👋