prometheus直方图实践

目录

1.简介

2.方案


1.简介

Prometheus提供了Counter、Gauge、Histogram、Summary四类指标(详见Metric types | Prometheus),可以通过"github.com/prometheus/client_golang/prometheus"自定义采集指标、注册、采集数据、发布URL,以上步骤即构成exporter,发布后创建Service、ServiceMonitor即可。

复制代码
 

2.部署介绍

定义指标

定义指标,如下定义为直方图类型,需要注意的是Buckets需按照实际要求调整参数,示例中Buckets: prometheus.LinearBuckets(0, 1, 4), 表示从0开始统计,桶宽为1,统计4个桶,实际包含6个桶,即0~1,1~2,2~3,3~4,>4;

var (
    PodCpuHistogram = prometheus.NewHistogram(prometheus.HistogramOpts{
			Name: "PodCpuHistogram",
			Help: "pod_cpu_histogram ",
			ConstLabels: map[string]string{
				"metric":          "PodCpuHistogram",
				"namespace":       pod.GetNamespace(),
				"pod_name":        pod.GetName(),
			},
			Buckets: prometheus.LinearBuckets(0, 1, 5),
		})
)

注册

将定义的指标注册到prometheus

prometheus.MustRegister(PodCpuHistogram)

统计指标

拿到实时数据(示例中data即为拿到的pod CPU实时数据)后通过PodCpuHistogram.Observe方法进行统计;

PodCpuHistogram.Observe(data)

发布metrics地址

http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080",nil))

exporter构建示例可参考https://www.cnblogs.com/makelu/p/11082485.html

exporter构建好后可以进行部署,创建对应Service和ServiceMonitor。

ServiceMonitor中可以定义采集周期、metrics地址和端口。

  • 验证ServiceMonitor

登录p8s,验证p8s是否成功进行服务发现。

检查targets页面是否有对应endpoint,在p8s查询窗口输入PodCpuHistogram检查是否有匹配项。

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