实现一个Prometheus exporter

你大哥

发布于 2022-11-23 14:36:20

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发布于 2022-11-23 14:36:20

文章被收录于专栏：容器云实践

Prometheus 官方和社区提供了非常多的exporter，涵盖数据库、中间件、OS、存储、硬件设备等，具体可查看exporters[1]、exporterhub.io[2]，通过这些 exporter 基本可以覆盖80%的监控需求，依然有小部分需要通过自定义脚本或者定制、修改社区exporter实现。本文我们将学习如何通过go编写一个简单的expoter用于暴露OS的负载。

要实现的三个load指标如下：

exporter的核心是http服务，对外暴露exporter本身运行时指标和监控信息。我们可以直接通过 net/http暴力实现，更好的方式是使用Prometheus 官方提供的client library 来简化一部分工作。

client library官方支持语言：

Go
Java or Scala
Python
Ruby
Rust

也有社区支持的其他语言库如C、C++、PHP等

获取数据源

在使用client library暴露数据之前，我们得先找到数据源，以linux为例要获取系统负载我们可以读取/proc目录下的loadavg文件。涉及到各类操作系统指标的获取可以参考官方的node-exporter[3]，这里我们给他写成load包，等会直接调用GetLoad()就能拿到数据了。

package collect

import (
        "fmt"
        "io/ioutil"
        "strconv"
        "strings"
)

// The path of the proc filesystem.
var procPath = "/proc/loadavg"

// Read loadavg from /proc.
func GetLoad() (loads []float64, err error) {
        data, err := ioutil.ReadFile(procPath)
        if err != nil {
                return nil, err
        }
        loads, err = parseLoad(string(data))
        if err != nil {
                return nil, err
        }
        return loads, nil
}

// Parse /proc loadavg and return 1m, 5m and 15m.
func parseLoad(data string) (loads []float64, err error) {
        loads = make([]float64, 3)
        parts := strings.Fields(data)
        if len(parts) < 3 {
                return nil, fmt.Errorf("unexpected content in %s", procPath)
        }
        for i, load := range parts[0:3] {
                loads[i], err = strconv.ParseFloat(load, 64)
                if err != nil {
                        return nil, fmt.Errorf("could not parse load '%s': %w", load, err)
                }
        }
        return loads, nil
}

通过client_golang暴露指标

开通我们提到exporter要暴露的指标包含两部分，一是本身的运行时信息，另一个监控的metrics。而运行时信息 client_golang已经帮我们实现了，我们要做的是通过 client_golang包将监控数据转换为metrics后再暴露出来。

一个最基础使用 client_golang包示例如下：

package main

import (
        "net/http"

        "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)

func main() {
        http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
        http.ListenAndServe(":2112", nil)
}

promhttp.Handler()封装了本身的 go 运行时 metrics，并按照metircs后接value的格式在前端输出。

当我们访问2112端口的metrics路径时得到如下数据：

# HELP go_gc_duration_seconds A summary of the pause duration of garbage collection cycles.
# TYPE go_gc_duration_seconds summary
go_gc_duration_seconds{quantile="0"} 0
go_gc_duration_seconds{quantile="0.25"} 0
go_gc_duration_seconds{quantile="0.5"} 0
go_gc_duration_seconds{quantile="0.75"} 0
go_gc_duration_seconds{quantile="1"} 0
go_gc_duration_seconds_sum 0
go_gc_duration_seconds_count 0
# HELP go_goroutines Number of goroutines that currently exist.
# TYPE go_goroutines gauge
go_goroutines 7
# HELP go_info Information about the Go environment.
# TYPE go_info gauge
go_info{version="go1.15.14"} 1
# HELP go_memstats_alloc_bytes Number of bytes allocated and still in use.
# TYPE go_memstats_alloc_bytes gauge
...

如何暴露自定义metrics呢？

先看如下的示例：

package main

import (
  "net/http"
  "time"
  "log"

  "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
  "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)

func recordMetrics() {
  go func() {
    for {
      opsProcessed.Inc()
      time.Sleep(2 * time.Second)
    }
  }()
}

var (
  opsProcessed = prometheus.NewCounter(prometheus.CounterOpts{
    Namespace: "myapp",
    Name:      "processed_ops_total",
    Help:      "The total number of processed events",
  })
)

func main() {
  prometheus.MustRegister(opsProcessed)
  recordMetrics()

  http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
  log.Print("export /metrics on port :8085")
  http.ListenAndServe(":8085", nil)
}

示例来自于官方仓库，做了稍加修改。可以看到使用NewCounter方法可以很快地帮我们创建一个Prometheus Counter数据类型实例。

Counter接口的定义包含了Counter本身的特性-只能增加即Inc和Add，同时还包含Meterics、Collector接口

Collector还包含2个方法，待会我们写自己的Collector时需要实现这两个方法。

type Collector interface {
    Describe(chan<- *Desc)
    Collect(chan<- Metric)
}

CounterOpts 来源于metrics.go 的Ops结构体定义了构成metrics的基本结构。

接着将opsProcessed这个Counter进行注册，所谓注册也就是让 Handler跟踪这个Counter中的metircs和collector

运行后，访问/metircs可以看到自定义指标myappprocessedops_total通过定时的Inc()调用来更新value

# HELP myapp_processed_ops_total The total number of processed events
# TYPE myapp_processed_ops_total counter
myapp_processed_ops_total 15

下面我们通过自定义collector实现一个简易的exporter

目录结构如下：

# tree .
.
├── collect
│   ├── collector.go
│   └── loadavg.go
├── go.mod
├── go.sum
└── main.go

loadavg.go即上面的获取数据源。

collector.go如下：

package collect

import (
  "log"

  "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
)

var namespace = "node"


type loadavgCollector struct {
  metrics []typedDesc
}

type typedDesc struct {
  desc      *prometheus.Desc
  valueType prometheus.ValueType
}


func NewloadavgCollector() *loadavgCollector {
  return &loadavgCollector{
    metrics: []typedDesc{
      {prometheus.NewDesc(namespace+"_load1", "1m load average.", nil, nil), prometheus.GaugeValue},
      {prometheus.NewDesc(namespace+"_load5", "5m load average.", , nil), prometheus.GaugeValue},
      {prometheus.NewDesc(namespace+"_load15", "15m load average.", nil, nil), prometheus.GaugeValue},
    },
  }
}

//Each and every collector must implement the Describe function.
//It essentially writes all descriptors to the prometheus desc channel.
func (collector *loadavgCollector) Describe(ch chan<- *prometheus.Desc) {

  //Update this section with the each metric you create for a given collector
  ch <- collector.metrics[1].desc
}

//Collect implements required collect function for all promehteus collectors
func (collector *loadavgCollector) Collect(ch chan<- prometheus.Metric) {

  //Implement logic here to determine proper metric value to return to prometheus
  //for each descriptor or call other functions that do so.
  loads, err := GetLoad()
  if err != nil {
    log.Print("get loadavg error: ", err)
  }

  //Write latest value for each metric in the prometheus metric channel.
  //Note that you can pass CounterValue, GaugeValue, or UntypedValue types here.

  for i, load := range loads {
    ch <- prometheus.MustNewConstMetric(collector.metrics[i].desc, prometheus.GaugeValue, load)
  }

}

collector中每一个要暴露的metrics都需要包含一个metrics描述即desc，都需要符合prometheus.Desc结构，我们可以直接使用NewDesc来创建。这里我们创建了三个metircsname分别为nodeload1、nodeload5、node15以及相应的描述，也可以加上对应的label。

接着实现collector的两个方法Describe、Collect分别写入对应的发送channel，其中prometheus.Metric的通道传入的值还包括三个load的value

最后在主函数中注册collector

prometheus.MustRegister(collect.NewloadavgCollector())

在Prometheus每个请求周期到达时都会使用GetLoad()获取数据，转换为metircs，发送给Metrics通道，http Handler处理和返回。

实现一个指标丰富、可靠性高的exporter感觉还是有一些困难的，需要对Go的一些特性以及Prometheus client包有较深入的了解。本文是对exporter编写的简单尝试，如实现逻辑、方式或理解不准确可参考开源exporter和官方文档。

文章涉及代码可查看：exporter[4]

通过博客阅读：iqsing.github.io[5]

参考

[1] exporters: https://github.com/prometheus/docs/blob/main/content/docs/instrumenting/exporters.md

[2] exporterhub.io: https://exporterhub.io/

[3]

node-exporter: https://github.com/prometheus/node_exporter

[4]

exporter: https://github.com/iqsing/code/tree/main/exporter

[5]

iqsing.github.io: https://iqsing.github.io/

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原始发表：2022-07-01，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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