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Prometheus -- 浅谈Exporter

网友: 文章列表 2024-03-21 15:50:39

Prometheus -- 浅谈Exporter

Prometheus系统 – Exporter原理

为什么我们需要Exporter？

广义上讲所有可以向Prometheus提供监控样本数据的程序都可以被称为一个Exporter。而Exporter的一个实例称为target，如下所示，Prometheus通过轮询的方式定期从这些target中获取样本数据:

Prometheus -- 浅谈Exporter

Prometheus 已经成为云原生应用监控行业的标准，在很多流行的监控系统中都已经实现了 Prometheus的监控接口，例如 etcd、Kubernetes、CoreDNS等，它们可以直接被Prometheus监控，但大多数监控对象都没办法直接提供监控接口，主要原因有：

  • 很多系统在Prometheus诞生之前的很多年就已经发布了，例如MySQL和Redis等。
  • 它们本身不支持HTTP接口，例如对于硬件性能指标，操作系统并没有原生的HTTP接口可以获取。
  • 考虑到安全性，稳定性以及代码耦合等因素的影响，软件作者并不愿意将监控代码加入现有的代码中。

这些都导致无法通过一个规范解决所有监控问题。在此背景之下，Exporter 应运而生。Exporter 是一个采集监控数据并通过 Prometheus 监控规范对外提供数据的组件。除了官方实现的Exporter如Node Exporter、HAProxy Exporter、MySQLserver Exporter，还有很多第三方实现如Redis Exporter和RabbitMQ Exporter等。

Prometheus -- 浅谈Exporter

Exporter分类

  • 社区提供的：
    • 例如：Node Exporter，MySQL Exporter，Fluentd Exporter
    • 官方文档链接：https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters/
  • 用户自定义的：
    • 用户可以基于Prometheus提供的Client Library创建自己的Exporter程序。
    • 这里给出Client Go的链接：https://github.com/prometheus/client_golang

Exporter获取监控数据的方式

Exporter主要通过被监控对象提供的监控相关的接口获取监控数据，主要有如下几种方式：

  • HTTP/HTTPS方式。例如RabbitMQ exporter通过RabbitMQ的HTTPS接口获取监控数据。
  • TCP方式。例如Redis exporter通过Redis提供的系统监控相关命令获取监控指标，MySQL server exporter通过MySQL开发的监控相关的表获取监控指标。
  • 本地文件方式。例如Node exporter通过读取proc文件系统下的文件，计算得到整个操作系统的状态。
  • 标准协议方式。

Exporter规范

Prometheus 在面对众多繁杂的监控对象时并没有采用逐一适配的方式，而是制定了一套独特的监控数据规范，符合这套规范的监控数据都可以被Prometheus统一采集、分析和展现。

所有的Exporter程序都需要按照Prometheus的规范，返回监控的样本数据。以Node Exporter为例，当访问/metrics地址时会返回以下内容：

# HELP node_cpu Seconds the cpus spent in each mode.
# TYPE node_cpu counter
node_cpu{cpu="cpu0",mode="idle"} 362812.7890625
# HELP node_load1 1m load average.
# TYPE node_load1 gauge
node_load1 3.0703125

Exporter返回的样本数据，主要由三个部分组成：样本的一般注释信息（HELP），样本的类型注释信息（TYPE）和样本。Prometheus会对Exporter响应的内容逐行解析：

  • 如果当前行以# HELP开始，Prometheus将会按照以下规则对内容进行解析，得到当前的指标名称以及相应的说明信息：# HELP <metrics_name> <doc_string>
  • 如果当前行以# TYPE开始，Prometheus会按照以下规则对内容进行解析，得到当前的指标名称以及指标类型: # TYPE <metrics_name> <metrics_type>
  • 除了# 开头的所有行都会被视为是监控样本数据。 每一行样本需要满足以下格式规范:
metric_name ["{" label_name "=" `"` label_value `"` { "," label_name "=" `"` label_value `"` } [ "," ] "}"
] value [ timestamp ]

自定义Exporter

官方给出了example可以给我们参考：

https://github.com/prometheus/client_golang/blob/main/examples/random/main.go

现在我们来解析一下：

  • 定义指标

    rpcDurations = prometheus.NewSummaryVec(prometheus.SummaryOpts{Name:       "rpc_durations_seconds",Help:       "RPC latency distributions.",Objectives: map[float64]float64{0.5: 0.05, 0.9: 0.01, 0.99: 0.001},},[]string{"service"},
)

  • 注册指标：

    prometheus.MustRegister(rpcDurations)

  • 记录监控样本数据：

    go func() {for {v := rand.Float64() * *uniformDomainrpcDurations.WithLabelValues("uniform").Observe(v)time.Sleep(time.Duration(100*oscillationFactor()) * time.Millisecond)}
}()

  • 暴露接口

    http.Handle("/metrics", promhttp.HandlerFor(prometheus.DefaultGatherer,promhttp.HandlerOpts{// Opt into OpenMetrics to support exemplars.EnableOpenMetrics: true,},
))
log.Fatal(http.ListenAndServe(*addr, nil))

  • 观察监控指标

    # HELP rpc_durations_seconds RPC latency distributions.
# TYPE rpc_durations_seconds summary
rpc_durations_seconds{service="uniform",quantile="0.5"} 4.2852774516474985e-05
rpc_durations_seconds{service="uniform",quantile="0.9"} 0.00012093205759592392
rpc_durations_seconds{service="uniform",quantile="0.99"} 0.00012093205759592392
rpc_durations_seconds_sum{service="uniform"} 0.0002537090545263203
rpc_durations_seconds_count{service="uniform"} 4

Node Exporter解析

  • 初始化注册采集

    // NodeCollector implements the prometheus.Collector interface.
type NodeCollector struct {Collectors map[string]Collectorlogger     log.Logger
}

    NodeCollector是采集器的集合，Collectors是包含了各种采集器的集合，每个采集器在启动的时候都会将自身注册到这个Collector中。

    // collector/meminfo.go
func init() {registerCollector("meminfo", defaultEnabled, NewMeminfoCollector)
}

  • 注册给Prometheus

    func (h *handler) innerHandler(filters ...string) (http.Handler, error) {nc, err := collector.NewNodeCollector(h.logger, filters...)r := prometheus.NewRegistry()r.Register(nc); 
}

  • 采集指标

    • 遍历Collectors，执行采集动作。

      // Collect implements the prometheus.Collector interface.
func (n NodeCollector) Collect(ch chan<- prometheus.Metric) {wg := sync.WaitGroup{}wg.Add(len(n.Collectors))for name, c := range n.Collectors {go func(name string, c Collector) {execute(name, c, ch, n.logger)wg.Done()}(name, c)}wg.Wait()
}func execute(name string, c Collector, ch chan<- prometheus.Metric, logger log.Logger) {begin := time.Now()err := c.Update(ch)ch <- prometheus.MustNewConstMetric(scrapeDurationDesc, prometheus.GaugeValue, duration.Seconds(), name)ch <- prometheus.MustNewConstMetric(scrapeSuccessDesc, prometheus.GaugeValue, success, name)
}

    • 具体采集指标实现Update接口（例如：meminfo.go）

      • Update方法传入一个只写（write only）的单向管道，首先通过getMemInfo获取内存信息，然后将内存信息发送到管道中。

        // Update calls (*meminfoCollector).getMemInfo to get the platform specific
// memory metrics.
func (c *meminfoCollector) Update(ch chan<- prometheus.Metric) error {var metricType prometheus.ValueTypememInfo, err := c.getMemInfo()if err != nil {return fmt.Errorf("couldn't get meminfo: %w", err)}level.Debug(c.logger).Log("msg", "Set node_mem", "memInfo", memInfo)for k, v := range memInfo {if strings.HasSuffix(k, "_total") {metricType = prometheus.CounterValue} else {metricType = prometheus.GaugeValue}ch <- prometheus.MustNewConstMetric(prometheus.NewDesc(prometheus.BuildFQName(namespace, memInfoSubsystem, k),fmt.Sprintf("Memory information field %s.", k),nil, nil,),metricType, v,)}return nil
}func (c *meminfoCollector) getMemInfo() (map[string]float64, error) {...return map[string]float64{"active_bytes":            ps * float64(vmstat.active_count),"compressed_bytes":        ps * float64(vmstat.compressor_page_count),"inactive_bytes":          ps * float64(vmstat.inactive_count),"wired_bytes":             ps * float64(vmstat.wire_count),"free_bytes":              ps * float64(vmstat.free_count),"swapped_in_bytes_total":  ps * float64(vmstat.pageins),"swapped_out_bytes_total": ps * float64(vmstat.pageouts),"total_bytes":             float64(total),"swap_used_bytes":         float64(swap.xsu_used),"swap_total_bytes":        float64(swap.xsu_total),}, nil
}

  • 查看结果：

    # HELP node_memory_active_bytes Memory information field active_bytes.
# TYPE node_memory_active_bytes gauge
node_memory_active_bytes 5.08428288e+09# HELP node_memory_swapped_in_bytes_total Memory information field swapped_in_bytes_total.
# TYPE node_memory_swapped_in_bytes_total counter
node_memory_swapped_in_bytes_total 3.73191360512e+11
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