很多時候，我們在使用Prometheus時，官方提供的采集組件不能滿足監控需求，我們就需要自行撰寫Exporter，
本文的示例采用go語言和Gauge (測量指標)型別實作，自定義Exporter去取MongoDB里動態增長的資料，
Metric介面
Prometheus client庫提供了四種度量標準型別，
雖然只有基本度量標準型別實作Metric介面，但是度量標準及其向量版本都實作了Collector介面，Collector管理許多度量標準的收集，但為方便起見，度量標準也可以"自行收集"，Prometheus資料模型的一個非常重要的部分是沿稱為label的維度對樣本進行劃分，從而產生度量向量，基本型別是GaugeVec，CounterVec，SummaryVec和HistogramVec，注意，Gauge，Counter，Summary和Histogram本身是介面，而GaugeVec，CounterVec，SummaryVec和HistogramVec則不是介面，
-
Counter (累積)
Counter一般表示一個單調遞增的計數器，
-
Gauge (測量)
Gauge一般用于表示可能動態變化的單個值，可能增大也可能減小，
-
Histogram (直方圖)
-
Summary (概略圖)
注冊指標并啟動HTTP服務
需要先引入這個Prometheus client庫，通常metric endpoint使用http來暴露metric，通過http暴露metric的工具為promhttp子包，引入promhttp和net/http，
"github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
"github.com/prometheus/client_golang//prometheus/promhttp"
Registry/Register/Gatherers及http服務
func main() {
daystr := time.Now().Format("20060102")
logFile, err := os.Create("./exporter/log/" + daystr + ".txt")
defer logFile.Close()
if err != nil {
fmt.Printf("%v\n", err)
return
}
logger := log.New(logFile, "Prefix_", log.Ldate|log.Ltime|log.Lshortfile)
//Registry和Register部分
reg := prometheus.NewPedanticRegistry()
reg.MustRegister(metrics.initCollector()) //metrics.initCollector()是collector初始化模塊
//以下是官方檔案定義
// Register registers a new Collector to be included in metrics
// collection. It returns an error if the descriptors provided by the
// Collector are invalid or if they — in combination with descriptors of
// already registered Collectors — do not fulfill the consistency and
// uniqueness criteria described in the documentation of metric.Desc.
//
// If the provided Collector is equal to a Collector already registered
// (which includes the case of re-registering the same Collector), the
// returned error is an instance of AlreadyRegisteredError, which
// contains the previously registered Collector.
//
// A Collector whose Describe method does not yield any Desc is treated
// as unchecked. Registration will always succeed. No check for
// re-registering (see previous paragraph) is performed. Thus, the
// caller is responsible for not double-registering the same unchecked
// Collector, and for providing a Collector that will not cause
// inconsistent metrics on collection. (This would lead to scrape
// errors.)
// MustRegister works like Register but registers any number of
// Collectors and panics upon the first registration that causes an
// error.
//Gatherers部分
gatherers := prometheus.Gatherers{
reg,
}
//以下是官方檔案定義
// Gatherers is a slice of Gatherer instances that
// implements the Gatherer interface itself.
// Its Gather method calls Gather on all Gatherers
// in the slice in order and returns the merged results.
// Errors returned from the Gather calls are
// all returned in a flattened MultiError.
// Duplicate and inconsistent Metrics are
// skipped (first occurrence in slice order wins)
// and reported in the returned error.
//注冊http服務
h := promhttp.HandlerFor(gatherers,
promhttp.HandlerOpts{
ErrorHandling: promhttp.ContinueOnError,
})
http.HandleFunc("/metrics", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
h.ServeHTTP(w, r)
})
log.Println("Start server at :8710")
logger.Printf("Start server at :8710")
if err := http.ListenAndServe(":8710", nil); err != nil {
log.Printf("Error occur when start server %v", err)
logger.Printf("Error occur when start server %v", err)
os.Exit(1)
}
}
Registry是為了根據Prometheus資料模型來確保所收集指標的一致性，如果注冊的Collector與注冊的Metrics不兼容或不一致，則回傳錯誤，理想情況下，在注冊時而不是在收集時檢測到不一致，對注冊的Collector的檢測通常會在程式啟動時被檢測到，而對注冊的Metrics的檢測只會在抓取時發生，這就是Collector和Metrics必須向Registry描述自己的主要原因，
Registry實作了Gatherer介面， 然后Gather方法的呼叫者可以某種方式公開收集的指標，通常度量是通過/metrics端點上的HTTP提供的，在上面的示例中就是這種情況，通過HTTP公開指標的工具位于promhttp子軟體包中，
NewPedanticRegistry可以避免由DefaultRegisterer施加的全域狀態，可以同時使用多個注冊表，以不同的方式公開不同的指標， 也可以將單獨的注冊表用于測驗目的，
實作Collector介面
type Collector interface {
// 用于傳遞所有可能的指標的定義描述符
// 可以在程式運行期間添加新的描述，收集新的指標資訊
// 重復的描述符將被忽略，兩個不同的Collector不要設定相同的描述符
Describe(chan<- *Desc)
// Prometheus的注冊器呼叫Collect執行實際的抓取引數的作業，
// 并將收集的資料傳遞到Channel中回傳
// 收集的指標資訊來自于Describe中傳遞，可以并發的執行抓取作業，但是必須要保證執行緒的安全，
Collect(chan<- Metric)
}
在另外的模塊中撰寫Collector以及其初始化的代碼，
先定義一個結構體，指標使用的是 prometheus的Desc型別，
type ProjectMetrics struct {
MetricsDescs []*prometheus.Desc
}
定義MetricsName和 MetricsHelp，
var MetricsNameXXX = "XXX"
var MetricsHelpXXX = "(XXX)"
對自定義型別ProjectMetrics定義Describe方法和Collect方法來實作實作Collector介面，
func (c *ProjectMetrics) Describe(ch chan<- *prometheus.Desc) {
len1 := len(c.MetricsDescs)
for i := 0; i < len1; i++ {
ch <- c.MetricsDescs[i]
}
}
func (c *ProjectMetrics) Collect(ch chan<- prometheus.Metric) {
start := time.Now()
nowUTC := start.UTC()
resp := mongodb.QueryAllData(nowUTC.Unix())
for _, v := range resp.Data1Tier {
item1 := v.Item1
fmt.Println("......................", isp)
ts := time.Unix(v.Clientutc, 0)
for _, v2 := range v.Data2Tier {
item2 := v2.Item2
item3 := v2.Item3
item4 := v2.Item4
tmp := prometheus.NewDesc(
MetricsNameXXX,
MetricsHelpXXX,
[]string{"Name"},
prometheus.Labels{"item1": item1, "item3": item3, "item4": item4},
)
ch <- prometheus.NewMetricWithTimestamp(
ts,
prometheus.MustNewConstMetric(
tmp,
prometheus.GaugeValue,
item2,
MetricsNameXXX,
),
)
}
}
eT := time.Since(start)
fmt.Printf("Project Metrics, Elapsed Time: %s, Date(UTC): %s\n", eT, start.UTC().Format("2006/01/02T15:04:05"))
}
初始化ProjectMetrics，
func AddMetricsItem2() *ProjectMetrics {
var tmpMetricsDescs []*prometheus.Desc
resp := mongodb.QueryAllData(time.Now().UTC().Unix())
for _, v := range resp.Data1Tier {
item1 := v.Item1
for _, v2 := range v.Data2Tier {
item3 := v2.Item3
item4 := v2.Item4
tmp := prometheus.NewDesc(
MetricsNameLatency,
MetricsHelpLatency,
[]string{"Name"},
prometheus.Labels{"item1": item1, "item3": item3, "item4": item4},
)
tmpMetricsDescs = append(tmpMetricsDescs, tmp)
}
} //aws
api := &ProjectMetrics{MetricsDescs: tmpMetricsDescs}
return api
}
MongoDB中的資料，
type SensorData struct {
Aaaa string `json:"aaaa"`
Item2 float64 `json:"item2"`
Item4 string `json:"item4"`
Item3 string `json:"item3"`
Bbbb float64 `json:"bbbb"`
Cccc string `json:"cccc"`
Dddd []CmdResult `json:"dddd"`
Eeee string `json:"eeee"`
}
type Sensor struct {
Item1 string `json:"item1"`
Clientutc int64 `json:"clientutc"`
Data2Tier []SensorData
}
type AllData struct {
Data1Tier []Sensor
}
mongodb.QueryAllData()是另外從mongodb中拉取資料的模塊，回傳AllData型別資料，mongodb模塊每三分鐘去資料庫里拉一次資料，
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標籤：Go