GRPC: 如何在 gRPC 服务中加入 Prometheus 监控?

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点目科技 发表于 2021/10/10 20:23:49 2021/10/10
【摘要】 本文将介绍如何在 gRPC 微服务中,加入 Prometheus 监控。 gRPC 函数的自动监控,将会在后续的文章中介绍,这里我们只介绍如何在 gRPC 代码中,实现 prometheus 监控。

介绍

本文将介绍如何在 gRPC 微服务中,加入 Prometheus 监控。

gRPC 函数的自动监控,将会在后续的文章中介绍,这里我们只介绍如何在 gRPC 代码中,实现 prometheus 监控。

  • 我们将会使用 rk-boot 来启动 gRPC 服务。
  • 我们将会使用 rk-prom 来启动 prometheus 客户端。

安装

go get github.com/rookie-ninja/rk-boot

快速开始

详细文档可参考:

1.创建 boot.yaml

---
grpc:
  - name: greeter                   # Name of grpc entry
    port: 8080                      # Port of grpc entry
    enabled: true                   # Enable grpc entry
    prom:
      enabled: true                 # Enable prometheus client
#      path: "metrics"              # Default value is "metrics", set path as needed.

2.创建 main.go

package main

import (
	"context"
	"github.com/rookie-ninja/rk-boot"
)

// Application entrance.
func main() {
	// Create a new boot instance.
	boot := rkboot.NewBoot()

	// Bootstrap
	boot.Bootstrap(context.Background())

	// Wait for shutdown sig
	boot.WaitForShutdownSig(context.Background())
}

3.启动 main.go

$ go run main.go

4.验证

访问:http://localhost:8080/metrics

Prometheus 客户端中添加监控

我们需要先了解 Prometheus 中的如下概念。

名字 详情
MetricsSet RK 自定义的结构,通过 MetricsSet 注册 Prometheus 的 Counter,Gauge,Histogram 和 Summary
Prometheus Registerer Prometheus 会通过 Registrerer 来管理 Counter,Gauge,Histogram 和 Summary
Prometheus Counter Counter 是一个累积度量,表示单个单调增加的计数器,其值只能增加或重置为零
Prometheus Gauge Gauge 值可以随意加减
Prometheus Histogram Histogram 进行采样(通常是请求持续时间或响应大小之类的内容)并将它们计算在可配置的桶中,同时还提供所有观测值的总和
Prometheus Summary 与 Histogram 类似,摘要样本观察(通常是请求持续时间和响应大小之类的东西)
Prometheus Namespace Prometheus 监控名格式: namespace_subSystem_metricsName
Prometheus SubSystem Prometheus 监控名格式: namespace_subSystem_metricsName

1.在 main.go 中添加监控项

package main

import (
	"context"
	"github.com/rookie-ninja/rk-boot"
	"github.com/rookie-ninja/rk-prom"
)

// Application entrance.
func main() {
	// Create a new boot instance.
	boot := rkboot.NewBoot()

	// Bootstrap
	boot.Bootstrap(context.Background())

	// Create a metrics set into prometheus.Registerer
	set := rkprom.NewMetricsSet("rk", "demo", boot.GetGrpcEntry("greeter").GwEntry.PromEntry.Registerer)

	// Register counter, gauge, histogram, summary
	set.RegisterCounter("my_counter", "label")
	set.RegisterGauge("my_gauge", "label")
	set.RegisterHistogram("my_histogram", []float64{}, "label")
	set.RegisterSummary("my_summary", rkprom.SummaryObjectives, "label")

	// Increase counter, gauge, histogram, summary with label value
	set.GetCounterWithValues("my_counter", "value").Inc()
	set.GetGaugeWithValues("my_gauge", "value").Add(1.0)
	set.GetHistogramWithValues("my_histogram", "value").Observe(0.1)
	set.GetSummaryWithValues("my_summary", "value").Observe(0.1)

	// Wait for shutdown sig
	boot.WaitForShutdownSig(context.Background())
}

2.启动 main.go

$ go run main.go

3.验证

访问:http://localhost:8080/metrics

推送到 prometheus pushgateway

接下来,我们看一下,如何让 gRPC 服务,自动把监控数据推送到远程 Pushgateway 中。

1.boot.yaml 中启动 pusher

---
grpc:
  - name: greeter                             # Name of grpc entry
    port: 8080                                # Port of grpc entry
    enabled: true                             # Enable grpc entry
    prom:
      enabled: true                           # Enable prometheus client
      pusher:
        enabled : true                        # Enable backend job push metrics to remote pushgateway
        jobName: "demo"                       # Name of current push job
        remoteAddress: "localhost:9091"       # Remote address of pushgateway
        intervalMs: 2000                      # Push interval in milliseconds
#        basicAuth: "user:pass"               # Basic auth of pushgateway
#        cert:
#          ref: "ref"                         # Cert reference defined in CertEntry. Please see advanced user guide for details.

2.在本地启动 pushgateway

我们使用 docker 启动 pushgateway

$ docker run prom/pushgateway -p 9091:9091

3.启动 main.go

$ go run main.go

4.验证

访问:http://localhost:8080/metrics

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