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。

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。