golang通过prometheus客户端库可便捷暴露自定义指标。1. 引入依赖包client_golang;2. 定义counter、gauge等指标类型;3. 在业务逻辑中注册并更新指标值;4. 启动http服务暴露/metrics接口供prometheus抓取。配置prometheus抓取时,在prometheus.yml中添加job_name及targets指向对应地址端口。编写告警规则时,使用rate()计算增长率,设置合理阈值与持续时间,并完善告警信息。注意事项包括统一命名规范、避免重复注册、控制标签数量、定期清理废弃指标及测试指标暴露情况。

在云原生监控体系中,Golang 扮演着一个非常关键的角色。它不仅仅是构建微服务和后端组件的主力语言,同时也承担着将自定义指标暴露给 Prometheus 这类监控系统的任务。通过 Golang 应用直接暴露业务层面的指标数据,可以实现更细粒度的监控与告警。

Golang 生态中有非常成熟的 Prometheus 客户端库(
github.com/prometheus/client_golang

go get github.com/prometheus/client_golang
Counter
Gauge
Histogram
举个例子,如果你想统计某个 API 被调用的次数:
立即学习“go语言免费学习笔记(深入)”;
httpRequestsTotal := prometheus.NewCounter(prometheus.CounterOpts{
Name: "http_requests_total",
Help: "Total number of HTTP requests made.",
})
prometheus.MustRegister(httpRequestsTotal)
// 在处理请求的地方增加计数器
httpRequestsTotal.Inc()这样 Prometheus 就可以通过
/metrics

有了 Golang 应用提供的
/metrics
通常在
prometheus.yml
scrape_configs:
- job_name: 'my-go-service'
static_configs:
- targets: ['localhost:8080']确保你的 Go 应用监听的地址和端口是可被 Prometheus 访问到的。如果你部署在 Kubernetes 上,还可以通过 Service 或 Pod 注解的方式自动发现目标。
另外,建议为不同服务设置不同的
job_name
有了采集到的指标之后,就可以基于这些数据来写告警规则了。例如你想对上面提到的
http_requests_total
在 Prometheus 的 rule 文件中添加:
groups:
- name: example-alert
rules:
- alert: HighRequestRate
expr: rate(http_requests_total[5m]) > 100
for: 2m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "High request rate on {{ $labels.instance }}"
description: "HTTP request rate is above 100 per second (current value: {{ $value }})"几点需要注意:
rate()
for
annotations
如果你有 Alertmanager,记得配置接收通知的渠道(如邮件、Slack、钉钉等)。
user_http_requests_total
MustRegister()
/metrics
基本上就这些。Golang 结合 Prometheus 实现自定义监控并不复杂,但要做得好,还是得多注意细节。
以上就是在云原生监控中Golang的定位 讲解自定义指标暴露与告警规则的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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