《指标中转站：Pushgateway 如何把监控覆盖到这些原本看不见的角落》

前言

Prometheus 默认的工作方式是拉取------定期从目标的 /metrics 端点拿数据。这个模式对长期跑着的服务很有效，但对于那些"跑完就退出"的任务就不灵了：凌晨跑的备份脚本、CI/CD 流水线里的测试任务、一批临时调度的批处理作业，这些任务存在的时间可能只有几秒到几分钟，Prometheus 根本没机会去拉。

但这些任务恰恰是最需要被监控的------它们的结果直接关系到业务数据的完整性和系统稳定性。Pushgateway 解决的就是这个问题：作为指标的中转站，它允许这些短命任务在退出前主动把指标推送上来，Prometheus 再按正常方式从 Pushgateway 拉取，把监控覆盖到这些原本看不见的角落。

1.安装条件

本次演示环境，我是在虚拟机上安装Linux系统来执行操作，以下是安装的软件及版本：

Oracle VirtualBox: 5.1.20 r114628 (Qt5.6.2)

System: entOS Linux release 7.9.2009 (Core)

Docker: 26.1.4

Prometheus: v3.5.0

PushGateway: 1.0.0

没有prometheus的小伙伴可以去cpolar官网参考这篇文章哦~：监控不再局域网！Cpolar 让 Prometheus 走出内网限制！ - cpolar 极点云官网

2.PushGateway安装配置

2.1 二进制包安装

访问PushGateway官网，下载二进制包：

下载linux版本的：

下载完成后，上传到/app目录下：

上传成功后，我们为它解压：

shell 复制代码

tar -zxvf pushgateway-1.11.2.linux-amd64.tar.gz

我这里为它重命名并删除压缩文件：

shell 复制代码

mv pushgateway-1.11.2.linux-amd64 pushgateway
rm -rf pushgateway-1.11.2.linux-amd64.tar.gz

创建systemd服务文件:

shell 复制代码

sudo vim /etc/systemd/system/pushgateway.service

shell 复制代码

[Unit]
Description=Pushgateway for Prometheus
Documentation=https://github.com/prometheus/pushgateway
After=network-online.target

[Service]
Type=simple
User=prometheus
Group=prometheus
ExecStart=/app/pushgateway/pushgateway \
  --web.listen-address=:9091 \
  --web.enable-admin-api \
  --log.level=info
WorkingDirectory=/app/pushgateway
Restart=on-failure
RestartSec=5
StandardOutput=journal
StandardError=journal
SyslogIdentifier=pushgateway

[Install]
WantedBy=multi-user.target

设置文件权限（确保二进制文件可执行，且属主正确）：

shell 复制代码

sudo chown -R prometheus:prometheus /app/pushgateway
sudo chmod +x /app/pushgateway/pushgateway

重载systemd并启动服务：

shell 复制代码

# 重载配置
sudo systemctl daemon-reexec
sudo systemctl daemon-reload

# 启动并设置开机自启
sudo systemctl start pushgateway
sudo systemctl enable pushgateway

# 查看状态
sudo systemctl status pushgateway

验证服务是否正常：

shell 复制代码

# 检查进程
ps aux | grep pushgateway

# 访问指标端点（本地）
curl http://localhost:9091/metrics

# 查看日志
journalctl -u pushgateway -f

（可选）配置防火墙放行端口（如需外部访问）:

shell 复制代码

# CentOS 7 使用 firewalld
sudo firewall-cmd --permanent --add-port=9091/tcp
sudo firewall-cmd --reload

此时浏览器访问 http://<ip>:9091 即可访问 UI 页面，只不过默认Metrics上没有任何数据展示，那是因为我们还没有往 PushGateway 上推送任何数据。

不过，PushGateway服务本身是带了一些Metrics的，可以通过访问 http://<ip>:9091/metrics 地址来获取，可以看到里边包含了go、process等相关的一些监控指标。

2.2 docker安装

使用prom/pushgateway的Docker镜像：

shell 复制代码

docker pull prom/pushgateway

接下来启动Push Gateway：

shell 复制代码

docker run -d \
  --name=pg \
  -p 9091:9091 \
  prom/pushgateway

访问url：

shell 复制代码

http://ip:9091/

3.prometheus中配置pushgateway

要使Push Gateway正常工作，必须要在prometheus中配置对应的job才行。

找到prometheus配置文件：

shell 复制代码

vi /app/prometheus/prometheus.yml

shell 复制代码

      - targets: ['localhost:9091']
        labels:
          app: "pushgateway"

重新启动prometheus服务：

shell 复制代码

systemctl restart prometheus
systemctl status prometheus

通过浏览器访问"ip:9090"就可以看见pushgateway服务已经添加监控成功：

4.推送数据到pushgateway

我们要Push数据到PushGateway中，可以通过其提供的API标准接口来添加。

默认URL地址为：http://:9091/metrics/job/{/<LABEL_NAME>/<LABEL_VALUE>}。

其中是必填项，为job标签值，后边可以跟任意数量的标签对，一般我们会添加一个instance/<INSTANCE_NAME> 实例名称标签，来方便区分各个指标。

接下来，可以Push一个简单的指标数据到PushGateway中测试一下。

shell 复制代码

echo "test_metric 123456" | curl --data-binary @- http://192.168.42.140:9091/metrics/job/test_job

回到pushgateway页面就可以看见test_job啦！

除了test_metric外，同时还新增了push_time_seconds和push_failure_time_seconds两个指标，这两个是PushGateway系统自动生成的相关指标。

此时，我们在Prometheus UI页面上Graph页面可以查询的到该指标了。

添加更多更复杂数据，通常数据会带上instance, 表示来源位置：

shell 复制代码

cat <<EOF | curl --data-binary @- http://192.168.42.140:9091/metrics/job/some_job/instance/some_instance
# TYPE some_metric counter
some_metric{label="val1"} 42
# TYPE another_metric gauge
# HELP another_metric Just an example.
another_metric 2398.283
EOF

删除某个组下的某实例的所有数据：

复制代码

curl -X DELETE http://192.168.42.140:9091/metrics/job/some_job/instance/some_instance

删除某个组下的所有数据：

复制代码

curl -X DELETE http://192.168.42.140:9091/metrics/job/some_job

5.真实场景上演推送指标

5.1 shell脚本

模拟一个备份任务的执行过程，并将任务的关键指标（耗时和成功状态）主动推送到Prometheus的Pushgateway，以便被Prometheus采集和监控。

shell 复制代码

#!/bin/bash

JOB_NAME="daily_backup"
INSTANCE="server01"
PUSHGATEWAY_URL="http://localhost:9091"

start_time=$(date +%s)

# 模拟备份操作
echo "Starting backup..."
sleep 3
backup_success=1  # 1 表示成功，0 表示失败（实际可由命令返回值决定）

end_time=$(date +%s)
duration=$((end_time - start_time))

# 构建指标
cat <<EOF | curl --data-binary @- http://localhost:9091/metrics/job/$JOB_NAME/instance/$INSTANCE
# HELP backup_duration_seconds Duration of the backup job in seconds
# TYPE backup_duration_seconds gauge
backup_duration_seconds $duration

# HELP backup_success Whether the backup succeeded (1) or failed (0)
# TYPE backup_success gauge
backup_success $backup_success
EOF

echo "Metrics pushed to Pushgateway."

执行后，访问 http://ip:9091 可看到：

最终在Prometheus中看到的指标形如：

shell 复制代码

backup_duration_seconds{job="daily_backup", instance="server01"} 3
backup_success{job="daily_backup", instance="server01"} 1

5.2 Python脚本

数据处理任务完成后，将关键指标主动推送到Prometheus的Pushgateway，从而实现对短生命周期批处理任务的监控。(让一次性的Python批处理任务，在结束后主动告诉监控系统：我干了多少活，成没成功。)

shell 复制代码

import requests
import time

def push_metrics(job, instance, records_processed, success):
    metrics = f"""
    # HELP data_records_processed Number of records processed
    # TYPE data_records_processed gauge
    data_records_processed {records_processed}

    # HELP data_job_success Job success status (1 = success, 0 = failure)
    # TYPE data_job_success gauge
    data_job_success {int(success)}
    """
    url = f"http://localhost:9091/metrics/job/{job}/instance/{instance}"
    response = requests.post(url, data=metrics.encode('utf-8'))
    if response.status_code == 202:
        print("Metrics pushed successfully.")
    else:
        print(f"Failed to push metrics: {response.status_code}")

# 模拟任务
start = time.time()
try:
    # 模拟处理 1500 条数据
    records = 1500
    time.sleep(2)
    success = True
except Exception as e:
    records = 0
    success = False

push_metrics(
    job="data_pipeline",
    instance="worker-node-01",
    records_processed=records,
    success=success
)

执行该脚本：

shell 复制代码

python3 1.py

执行后，访问 http://ip:9091 可看到：

推送后，Prometheus采集Pushgateway数据，你会看到如下指标：

shell 复制代码

data_records_processed{job="data_pipeline", instance="worker-node-01"} 1500
data_job_success{job="data_pipeline", instance="worker-node-01"} 1

在实际运维中，我们常常遇到这样的困境：监控系统（如Prometheus + Pushgateway）部署在公司内网或私有云环境中，没有公网IP，也无法随意开放防火墙端口。但与此同时，部署在公有云上的CI/CD流水线、边缘设备或临时脚本却需要将执行结果（如备份状态、任务耗时）上报到这套内网监控体系中------传统网络架构下，这几乎无法实现。Cpolar正是为解决这类"内网穿透"问题而生。它通过一条加密隧道，将内网的Pushgateway服务安全地映射到一个公网可访问的HTTPS地址，无需改动现有网络策略，也无需暴露服务器真实IP。无论是远程调试、跨环境指标上报，还是临时打通监控链路，Cpolar都能以极低的成本和极高的安全性，让内网服务"走出去"，真正实现监控无边界。

6.安装cpolar实现随时随地开发

6.1 什么是cpolar？

cpolar是一款安全高效的内网穿透工具，无需公网IP或复杂配置，只需一条命令，即可将本地服务器、Web服务或任意端口映射到公网，让你随时随地远程访问内网应用，特别适合开发调试、远程运维和应急部署等场景。

6.2 部署cpolar

cpolar 可以将你本地电脑中的服务（如 SSH、Web、数据库）映射到公网。即使你在家里或外出时，也可以通过公网地址连接回本地运行的开发环境。

❤️以下是安装cpolar步骤：

使用一键脚本安装命令：

shell 复制代码

sudo curl https://get.cpolar.sh | sh

安装完成后，执行下方命令查看cpolar服务状态：（如图所示即为正常启动）

shell 复制代码

sudo systemctl status cpolar

Cpolar安装和成功启动服务后，在浏览器上输入虚拟机主机IP加9200端口即:【http://ip:9200】访问Cpolar管理界面，使用Cpolar官网注册的账号登录,登录后即可看到cpolar web 配置界面,接下来在web 界面配置即可：

打开浏览器访问本地9200端口，使用cpolar账户密码登录即可,登录后即可对隧道进行管理。

7.配置公网地址

登录cpolar web UI管理界面后,点击左侧仪表盘的隧道管理------创建隧道：

隧道名称：可自定义，本例使用了:pushgateway，注意不要与已有的隧道名称重复
协议：http
本地地址：9091
域名类型：随机域名
地区：选择China Top

创建成功后，打开左侧在线隧道列表,可以看到刚刚通过创建隧道生成了公网地址，接下来就可以在其他电脑或者移动端设备（异地）上，使用地址访问。

访问成功。

8.保留固定公网地址

使用cpolar为其配置二级子域名（cpolar官网-安全的内网穿透工具 | 无需公网ip | 远程访问 | 搭建网站），该地址为固定地址，不会随机变化。

点击左侧的预留，选择保留二级子域名，地区选择china Top，然后设置一个二级子域名名称，我使用的是pushgateway，大家可以自定义。填写备注信息，点击保留。

登录cpolar web UI管理界面，点击左侧仪表盘的隧道管理------隧道列表，找到所要配置的隧道，点击右侧的编辑。

修改隧道信息，将保留成功的二级子域名配置到隧道中

域名类型：选择二级子域名
Sub Domain：填写保留成功的二级子域名
地区: China Top

点击更新

更新完成后，打开在线隧道列表，此时可以看到随机的公网地址已经发生变化，地址名称也变成了保留和固定的二级子域名名称。

最后，我们使用固定的公网地址在任意设备的浏览器中访问，可以看到成功访问的页面，这样一个永久不会变化的二级子域名公网网址即设置好了。

总结

Pushgateway 在 Prometheus 生态里的定位很清晰：它是拉模型的补充，专门解决非长期运行任务的指标上报问题。备份脚本跑完了、CI 任务结束了、批处理作业停止之后，这些"瞬间"产生的数据怎么进到监控系统里，Pushgateway 就是答案。

实际用起来，Shell 脚本或者 Python 脚本往 Pushgateway 推数据的方式都很直接------调 API 传一个格式化的 metrics 文本就行，配合 Prometheus 的告警规则可以覆盖到这些原本是黑盒的任务。cpolar 在这里的作用和前面几篇一样，解决的是远程访问通道的问题。

总体来说，这套方案对有批量任务、临时脚本、CI/CD 流水线的团队最有价值，能把监控覆盖到之前看不到的地方。