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Prometheus文档中如何实现自定义指标？

在当今的企业级监控领域，Prometheus 作为一款强大的开源监控系统，因其灵活性和高效性受到广泛欢迎。在 Prometheus 中，自定义指标是提升监控能力的关键手段。本文将深入探讨 Prometheus 文档中如何实现自定义指标，帮助您更好地利用 Prometheus 进行监控。

一、自定义指标概述

自定义指标是指在 Prometheus 中定义的，用于描述系统或应用程序特定信息的指标。与 Prometheus 内置指标相比，自定义指标更加贴近业务需求，能够提供更细粒度的监控数据。

二、自定义指标类型

Prometheus 支持多种自定义指标类型，包括：

Counter 指标：表示自开始以来不断增加的数值，如请求数、错误数等。
Gauge 指标：表示可增可减的数值，如内存使用量、CPU 使用率等。
Histogram 指标：用于记录事件发生的频率和分布，如请求响应时间。
Summary 指标：用于记录事件的总数和特定值的总数，如请求失败数和请求成功数。

三、实现自定义指标

定义指标：首先，需要定义一个指标名称和类型。例如，定义一个名为 http_requests_total 的 Counter 指标，表示 HTTP 请求总数。

http_requests_total{code="200", method="get", path="/"} 1

添加标签：指标可以添加标签来提供更多上下文信息。例如，可以添加 instance 标签来区分不同的服务器。

http_requests_total{code="200", method="get", path="/", instance="server1"} 1

配置抓取规则：在 Prometheus 的抓取配置中，需要添加对应的抓取规则，以便 Prometheus 能够采集自定义指标的数据。

scrape_configs:

  - job_name: 'myapp'

    static_configs:

      - targets: ['localhost:9090']

        labels:

          app: 'myapp'

编写采集脚本：根据自定义指标的需求，编写相应的采集脚本。以下是一个 Python 脚本示例，用于采集 HTTP 请求总数：

from prometheus_client import start_http_server, Summary



requests_summary = Summary('http_requests_total', 'Total number of requests.')



def handle_request(request):

    # 处理请求

    # ...

    requests_summary.observe(1)



if __name__ == '__main__':

    start_http_server(9090)

部署采集脚本：将采集脚本部署到相应的服务器上，并确保 Prometheus 能够访问到该脚本。

四、案例分析

假设我们需要监控一个电商平台中的订单处理情况。可以定义以下自定义指标：

order_processed_total：表示自开始以来处理的订单总数。
order_failed_total：表示失败的订单总数。
order_processing_time：表示订单处理时间的平均值。

通过编写采集脚本，并将脚本部署到订单处理服务器上，Prometheus 可以采集这些指标的数据，并展示在监控界面上。

五、总结

自定义指标是 Prometheus 监控能力的重要组成部分。通过了解 Prometheus 文档中如何实现自定义指标，您可以更好地利用 Prometheus 进行系统监控，提升运维效率。