使用Python和Flask编写Prometheus监控
2021-03-17 15:25
标签:bho alert 英文 self 示例 获取 mon 出现 core Prometheus 的基本原理是通过 HTTP 周期性抓取被监控组件的状态。 任意组件只要提供对应的 HTTP 接口并且符合 Prometheus 定义的数据格式,就可以接入 Prometheus 监控。 Prometheus Server 负责定时在目标上抓取 metrics(指标)数据并保存到本地存储。它采用了一种 Pull(拉)的方式获取数据,不仅降低客户端的复杂度,客户端只需要采集数据,无需了解服务端情况,也让服务端可以更加方便地水平扩展。 如果监控数据达到告警阈值,Prometheus Server 会通过 HTTP 将告警发送到告警模块 alertmanger,通过告警的抑制后触发邮件或者 Webhook。Prometheus 支持 PromQL 提供多维度数据模型和灵活的查询,通过监控指标关联多个 tag 的方式,将监控数据进行任意维度的组合以及聚合。 在python中实现服务器端,对外提供接口。在Prometheus中配置请求网址,Prometheus会定期向该网址发起申请获取你想要返回的数据。 另外Prometheus提供4种类型Metrics: 准备 Counter Counter可以增长,并且在程序重启的时候会被重设为0,常被用于访问量,任务个数,总处理时间,错误个数等只增不减的指标。 定义它需要2个参数,第一个是metrics的名字,第二个是metrics的描述信息: counter只能增加,所以只有一个方法: 测试示例: 访问http://127.0.0.1:8081/api/metrics/count/: HELP是c1的注释说明,创建Counter定义的。 TYPE是c1的类型说明。 c1_total为我们定义的指标输出:你会发现多了后缀_total,这是因为OpenMetrics与Prometheus文本格式之间的兼容性,OpenMetrics需要 gauge可增可减,可以任意设置。 比如可以设置当前的CPU温度,内存使用量,磁盘、网络流量等等。 定义和counter基本一样: 方法: 测试示例: 访问http://127.0.0.1:8081/api/metrics/gauge/ LABELS的用法 使用labels来区分metric的特征,一个指标可以有其中一个label,也可以有多个label。 连续访问9次http://127.0.0.1:8081/api/metrics/counter/: 这种主要用来统计百分位的,什么是百分位?英文叫做quantiles。 比如你有100条访问请求的耗时时间,把它们从小到大排序,第90个时间是200ms,那么我们可以说90%的请求都小于200ms,这也叫做”90分位是200ms”,能够反映出服务的基本质量。当然,也许第91个时间是2000ms,这就没法说了。 实际情况是,我们每天访问量至少几个亿,不可能把所有访问数据都存起来,然后排序找到90分位的时间是多少。因此,类似这种问题都采用了一些估算的算法来处理,不需要把所有数据都存下来,这里面数学原理比较高端,我们就直接看看prometheus的用法好了。 首先定义histogram: 第一个是metrics的名字,第二个是描述,第三个是分桶设置,重点说一下buckets。 这里(-5,0,5)实际划分成了几种桶:(无穷小,-5],(-5,0],(0,5],(5,无穷大)。 如果我们喂给它一个-8: 那么metrics会这样输出: hh_sum记录了observe的总和,count记录了observe的次数,bucket就是各种桶了,le表示 可见,值8
bucket的划分需要我们根据数据的分布拍脑袋指定,合理的划分可以让promql估算百分位的时候更准确,我们使用histogram的时候只需要知道先分好桶,再不断的打点即可,最终百分位的计算可以基于histogram的原始数据完成。 测试示例: 连续访问http://127.0.0.1:8081/api/metrics/histogram/: python客户端没有完整实现summary算法,这里不介绍。 使用Python和Flask编写Prometheus监控 标签:bho alert 英文 self 示例 获取 mon 出现 core 原文地址:https://www.cnblogs.com/-wenli/p/13973067.html介绍
Counter
, Gauge
, Summary
和Histogram。
pip install flask
pip install prometheus_client
c = Counter(‘c1‘, ‘A counter‘)
def inc(self, amount=1):
‘‘‘Increment counter by the given amount.‘‘‘
if amount 0:
raise ValueError(‘Counters can only be incremented by non-negative amounts.‘)
self._value.inc(amount)
import prometheus_client
from prometheus_client import Counter
from prometheus_client.core import CollectorRegistry
from flask import Response, Flask
app = Flask(__name__)
requests_total = Counter(‘c1‘,‘A counter‘)
@app.route("/api/metrics/count/")
def requests_count():
requests_total.inc(1)
# requests_total.inc(2)
return Response(prometheus_client.generate_latest(requests_total),mimetype="text/plain")
if __name__ == "__main__":
app.run(host="127.0.0.1",port=8081)
# HELP c1_total A counter
# TYPE c1_total counter
c1_total 1.0
# HELP c1_created A counter
# TYPE c1_created gauge
c1_created 1.6053265493727107e+09
_total
后缀。gauge
from prometheus_client import Gauge
g = Gauge(‘my_inprogress_requests‘, ‘Description of gauge‘)
g.inc() # Increment by 1
g.dec(10) # Decrement by given value
g.set(4.2) # Set to a given value
def inc(self, amount=1):
‘‘‘Increment gauge by the given amount.‘‘‘
self._value.inc(amount)
def dec(self, amount=1):
‘‘‘Decrement gauge by the given amount.‘‘‘
self._value.inc(-amount)
def set(self, value):
‘‘‘Set gauge to the given value.‘‘‘
self._value.set(float(value))
import random
import prometheus_client
from prometheus_client import Gauge
from prometheus_client.core import CollectorRegistry
from flask import Response, Flask
app = Flask(__name__)
random_value = Gauge("g1", ‘A gauge‘)
@app.route("/api/metrics/gauge/")
def r_value():
random_value.set(random.randint(0, 10))
return Response(prometheus_client.generate_latest(random_value),
mimetype="text/plain")
if __name__ == "__main__":
app.run(host="127.0.0.1",port=8081)
# HELP g1 A gauge
# TYPE g1 gauge
g1 5.0
from prometheus_client import Counter
c = Counter(‘requests_total‘, ‘HTTP requests total‘, [‘method‘, ‘clientip‘])
c.labels(‘get‘, ‘127.0.0.1‘).inc()
c.labels(‘post‘, ‘192.168.0.1‘).inc(3)
c.labels(method="get", clientip="192.168.0.1").inc()
import random
import prometheus_client
from prometheus_client import Gauge
from flask import Response, Flask
app = Flask(__name__)
c = Gauge("c1", ‘A counter‘,[‘method‘,‘clientip‘])
@app.route("/api/metrics/counter/")
def r_value():
c.labels(method=‘get‘,clientip=‘192.168.0.%d‘ % random.randint(1,10)).inc()
return Response(prometheus_client.generate_latest(c),
mimetype="text/plain")
if __name__ == "__main__":
app.run(host="127.0.0.1",port=8081)
# HELP c1 A counter
# TYPE c1 gauge
c1{clientip="192.168.0.7",method="get"} 2.0
c1{clientip="192.168.0.1",method="get"} 1.0
c1{clientip="192.168.0.8",method="get"} 1.0
c1{clientip="192.168.0.5",method="get"} 2.0
c1{clientip="192.168.0.4",method="get"} 1.0
c1{clientip="192.168.0.10",method="get"} 1.0
c1{clientip="192.168.0.2",method="get"} 1.0
histogram
h = Histogram(‘hh‘, ‘A histogram‘, buckets=(-5, 0, 5))
h.observe(8)
# HELP hh A histogram
# TYPE hh histogram
hh_bucket{le="-5.0"} 0.0
hh_bucket{le="0.0"} 0.0
hh_bucket{le="5.0"} 0.0
hh_bucket{le="+Inf"} 1.0
hh_count 1.0
hh_sum 8.0
import random
import prometheus_client
from prometheus_client import Histogram
from flask import Response, Flask
app = Flask(__name__)
h = Histogram("h1", ‘A Histogram‘, buckets=(-5, 0, 5))
@app.route("/api/metrics/histogram/")
def r_value():
h.observe(random.randint(-5, 5))
return Response(prometheus_client.generate_latest(h),
mimetype="text/plain")
if __name__ == "__main__":
app.run(host="127.0.0.1",port=8081)
# HELP h1 A Histogram
# TYPE h1 histogram
h1_bucket{le="-5.0"} 0.0
h1_bucket{le="0.0"} 5.0
h1_bucket{le="5.0"} 10.0
h1_bucket{le="+Inf"} 10.0
h1_count 10.0
# HELP h1_created A Histogram
# TYPE h1_created gauge
h1_created 1.6053319432993534e+09
summary
文章标题:使用Python和Flask编写Prometheus监控
文章链接:http://soscw.com/index.php/essay/65359.html