网站首页 > 厂商资讯 > deepflow >

如何在Prometheus中实现自定义的Prometheus函数调用链？

在当今数字化时代，监控系统已经成为企业维护业务稳定和性能的关键工具。Prometheus 作为一款开源的监控和告警工具，凭借其灵活性和可扩展性，在众多监控系统中脱颖而出。然而，在实际应用中，我们常常会遇到一些复杂的业务场景，需要自定义函数来满足特定的监控需求。本文将深入探讨如何在 Prometheus 中实现自定义的 Prometheus 函数调用链，帮助您更好地利用 Prometheus 进行监控。

一、Prometheus 函数简介

Prometheus 提供了一系列内置函数，如 rate、irate、sum、avg 等，用于处理监控数据。然而，这些内置函数并不能满足所有场景的需求。这时，自定义函数就派上了用场。自定义函数可以让我们根据实际业务需求，灵活地处理监控数据。

二、自定义 Prometheus 函数的实现方法

使用 go-template 模板

Prometheus 提供了 go-template 模板功能，允许我们在 Prometheus 的配置文件中嵌入 Go 代码。通过 go-template，我们可以实现复杂的逻辑处理，从而实现自定义函数。

以下是一个使用 go-template 实现自定义函数的示例：

# my_custom_function.yaml

scrape_configs:

  - job_name: 'my_job'

    static_configs:

      - targets: ['localhost:9090']

      - targets: ['my_custom_host:9090']

        labels:

          job: 'my_custom_job'

          __address__: '{{ template "my_custom_template" . }}'

          __meta_job_type: 'my_custom_job'



templates:

  - name: 'my_custom_template'

    go-template:

      | return fmt.Sprintf("http://my_custom_host:9090/metrics")

在上面的示例中，我们定义了一个名为 my_custom_template 的模板，它返回一个指向自定义监控端点的 URL。在 scrape_configs 中，我们使用 {{ template "my_custom_template" . }} 来调用这个模板，从而实现自定义函数。

编写外部脚本

除了使用 go-template 模板，我们还可以编写外部脚本来实现自定义函数。Prometheus 支持多种外部脚本语言，如 Python、Go 等。以下是一个使用 Python 实现自定义函数的示例：

# my_custom_function.py

import os



def generate_custom_metrics():

    # 生成自定义监控数据

    custom_metrics = {

        'custom_metric1': os.environ.get('CUSTOM_METRIC1', '0'),

        'custom_metric2': os.environ.get('CUSTOM_METRIC2', '0')

    }

    return custom_metrics



if __name__ == '__main__':

    custom_metrics = generate_custom_metrics()

    # 将自定义监控数据输出到标准输出

    for metric_name, metric_value in custom_metrics.items():

        print(f"{metric_name} {{job=\"my_custom_job\"}} {metric_value}")

在 Prometheus 的配置文件中，我们可以通过 command 语法调用这个 Python 脚本：

scrape_configs:

  - job_name: 'my_custom_job'

    static_configs:

      - targets: ['localhost:9090']

        labels:

          job: 'my_custom_job'

    scrape_configs:

      - job_name: 'my_custom_job'

        static_configs:

          - targets: ['localhost:9090']

            labels:

              job: 'my_custom_job'

            metrics_path: '/my_custom_metrics'

            params:

              job: 'my_custom_job'

            static_configs:

              - targets: ['localhost:9090']

                labels:

                  job: 'my_custom_job'

                command: '/usr/local/bin/my_custom_function.py'

三、案例分析

假设我们有一个业务场景，需要监控某个服务的请求次数和响应时间。我们可以使用 Prometheus 自定义函数来实现这个需求。

请求次数监控

我们可以使用 Prometheus 的内置函数 sum 来计算请求次数：

# my_request_count.yaml

scrape_configs:

  - job_name: 'my_service_job'

    static_configs:

      - targets: ['my_service_host:80']

        labels:

          job: 'my_service_job'

          __address__: '{{ template "my_request_count_template" . }}'

          __meta_job_type: 'my_service_job'



templates:

  - name: 'my_request_count_template'

    go-template:

      | return fmt.Sprintf("http://my_service_host:80/metrics")

响应时间监控

我们可以使用 Prometheus 的内置函数 irate 来计算响应时间的变化率：

# my_response_time.yaml

scrape_configs:

  - job_name: 'my_service_job'

    static_configs:

      - targets: ['my_service_host:80']

        labels:

          job: 'my_service_job'

          __address__: '{{ template "my_response_time_template" . }}'

          __meta_job_type: 'my_service_job'



templates:

  - name: 'my_response_time_template'

    go-template:

      | return fmt.Sprintf("http://my_service_host:80/metrics")

通过以上两个示例，我们可以看到如何使用 Prometheus 自定义函数来满足复杂的监控需求。

四、总结

在 Prometheus 中实现自定义的 Prometheus 函数调用链，可以帮助我们更好地应对复杂的业务场景。通过使用 go-template 模板或编写外部脚本，我们可以灵活地处理监控数据，从而实现各种监控需求。希望本文能够帮助您更好地利用 Prometheus 进行监控。