基于Prometheus的Pushgateway实战

叁歲伎倆 2022-02-02 08:19 452阅读 0赞

# [基于Prometheus的Pushgateway实战][Prometheus_Pushgateway] #

# 一、Pushgateway 简介 #

[Pushgateway][] 是 Prometheus 生态中一个重要工具，使用它的原因主要是：

*  Prometheus 采用 pull 模式，可能由于不在一个子网或者防火墙原因，导致 Prometheus 无法直接拉取各个 target 数据。
 *  在监控业务数据的时候，需要将不同数据汇总, 由 Prometheus 统一收集。

由于以上原因，不得不使用 pushgateway，但在使用之前，有必要了解一下它的一些弊端：

*  将多个节点数据汇总到 pushgateway, 如果 pushgateway 挂了，受影响比多个 target 大。
 *  Prometheus 拉取状态 `up` 只针对 pushgateway, 无法做到对每个节点有效。
 *  Pushgateway 可以持久化推送给它的所有监控数据。

因此，即使你的监控已经下线，prometheus 还会拉取到旧的监控数据，需要手动清理 pushgateway 不要的数据。

拓扑图如下：

![1341090-20181109120151807-1018788353.png][]

### 二、基于Docker 安装 ###

使用 prom/pushgateway 的 Docker 镜像

docker pull prom/pushgateway

接下来启动Push Gateway：

docker run -d \
      --name=pg \
      -p 9091:9091 \
      prom/pushgateway

访问url：

http://192.168.91.132:9091/

效果如下：

![1341090-20181108184527450-1425046509.png][]

在上一篇文章 [https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9930517.html][https_www.cnblogs.com_xiao987334176_p_9930517.html] 中，已经搭建好了Prometheus

要使Push Gateway正常工作，必须要在prometheus中配置对应的job才行

修改配置文件

vim /opt/prometheus/prometheus.yml

添加Push Gateway，完整内容如下：

global:
      scrape_interval:     60s
      evaluation_interval: 60s
     
    scrape_configs:
      - job_name: prometheus
        static_configs:
          - targets: ['localhost:9090']
            labels:
              instance: prometheus
     
      - job_name: linux
        static_configs:
          - targets: ['192.168.91.132:9100']
            labels:
              instance: localhost
    
      - job_name: pushgateway
        static_configs:
          - targets: ['192.168.91.132:9091']
            labels:
              instance: pushgateway

由于prometheus.yml是外部加载的，docker在前面已经后台运行了。无法及时生效！

使用 docker ps 命令查看当前docker进程

CONTAINER ID        IMAGE                COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                    NAMES
    59ae7d9c8c3a prom/prometheus      "/bin/prometheus -..."   16 minutes ago      Up 16 minutes       0.0.0.0:9090->9090/tcp awesome_mcnulty
    d907d0240018        prom/pushgateway     "/bin/pushgateway"       36 minutes ago      Up 36 minutes       0.0.0.0:9091->9091/tcp   pg
    6b06f3b354cb        grafana/grafana      "/run.sh"                About an hour ago   Up About an hour    0.0.0.0:3000->3000/tcp   grafana3
    62a0f435ea08        prom/node-exporter   "/bin/node_exporter"     2 hours ago         Up 2 hours                                   happy_galileo

重启prometheus的docker容器

docker restart 59ae7d9c8c3a

访问targets，等待1分钟，等待pushgateway状态为UP

![1341090-20181108185739578-1598911471.png][]

## 三、数据管理 ##

正常情况我们会使用 Client SDK 推送数据到 pushgateway, 但是我们还可以通过 API 来管理, 例如：

## shell脚本 ##

向 \{job="some\_job"\} 添加单条数据：

echo "some_metric 3.14" | curl --data-binary @- http://pushgateway.example.org:9091/metrics/job/some_job

--data-binary 表示发送二进制数据，注意：它是使用POST方式发送的！

添加更多更复杂数据，通常数据会带上 instance, 表示来源位置：

cat <<EOF | curl --data-binary @- http://pushgateway.example.org:9091/metrics/job/some_job/instance/some_instance
    # TYPE some_metric counter
    some_metric{label="val1"} 42
    # TYPE another_metric gauge
    # HELP another_metric Just an example.
    another_metric 2398.283
    EOF

注意：必须是指定的格式才行！

删除某个组下的某实例的所有数据：

curl -X DELETE http://pushgateway.example.org:9091/metrics/job/some_job/instance/some_instance

删除某个组下的所有数据：

curl -X DELETE http://pushgateway.example.org:9091/metrics/job/some_job

可以发现 pushgateway 中的数据我们通常按照 `job` 和 `instance` 分组分类，所以这两个参数不可缺少。

因为 Prometheus 配置 pushgateway 的时候，也会指定 job 和 instance, 但是它只表示 pushgateway 实例，不能真正表达收集数据的含义。所以在 prometheus 中配置 pushgateway 的时候，需要添加 `honor_labels: true` 参数， 从而避免收集数据本身的 `job` 和 `instance` 被覆盖。

注意，为了防止 pushgateway 重启或意外挂掉，导致数据丢失，我们可以通过 `-persistence.file` 和 `-persistence.interval` 参数将数据持久化下来。

本文参考链接：

[https://songjiayang.gitbooks.io/prometheus/content/pushgateway/how.html][https_songjiayang.gitbooks.io_prometheus_content_pushgateway_how.html]

## python脚本 ##

### 安装模块 ###

pip3 install flask
    pip3 install prometheus_client

### Metrics ###

Prometheus提供4种类型Metrics：`Counter`, `Gauge`, `Summary`和`Histogram`

#### Counter ####

Counter可以增长，并且在程序重启的时候会被重设为0，常被用于任务个数，总处理时间，错误个数等只增不减的指标。

示例代码：

![ContractedBlock.gif][] ![ExpandedBlockStart.gif][]

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("request_count", "Total request cout of the host")
    
    @app.route("/metrics")
    def requests_count():
        requests_total.inc()
        # requests_total.inc(2)
        return Response(prometheus_client.generate_latest(requests_total),
                        mimetype="text/plain")
    
    @app.route('/')
    def index():
        requests_total.inc()
        return "Hello World"
    
    if __name__ == "__main__":
        app.run(host="0.0.0.0")

运行该脚本，访问youhost:5000/metrics

# HELP request_count Total request cout of the host
    # TYPE request_count counter
    request_count 3.0

#### Gauge ####

Gauge与Counter类似，唯一不同的是Gauge数值可以减少，常被用于温度、利用率等指标。

示例代码：

![ContractedBlock.gif][] ![ExpandedBlockStart.gif][]

import random
    import prometheus_client
    from prometheus_client import Gauge
    from flask import Response, Flask
    
    app = Flask(__name__)
    
    random_value = Gauge("random_value", "Random value of the request")
    
    @app.route("/metrics")
    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="0.0.0.0")

运行该脚本，访问youhost:5000/metrics

# HELP random_value Random value of the request
    # TYPE random_value gauge
    random_value 3.0

#### Summary/Histogram ####

Summary/Histogram概念比较复杂，一般exporter很难用到，暂且不说。

**PLUS**

**LABELS**

使用labels来区分metric的特征

示例代码：

![ContractedBlock.gif][] ![ExpandedBlockStart.gif][]

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()

**REGISTRY**

示例代码：

![ContractedBlock.gif][] ![ExpandedBlockStart.gif][]

from prometheus_client import Counter, Gauge
    from prometheus_client.core import CollectorRegistry
    
    REGISTRY = CollectorRegistry(auto_describe=False)
    
    requests_total = Counter("request_count", "Total request cout of the host", registry=REGISTRY)
    random_value = Gauge("random_value", "Random value of the request", registry=REGISTRY)

本文参考链接：

[https://blog.csdn.net/huochen1994/article/details/76263078][https_blog.csdn.net_huochen1994_article_details_76263078]

### 举例:(网卡流量) ###

先访问这篇文章《python 获取网卡实时流量》：

[http://www.py3study.com/Article/details/id/347.html][http_www.py3study.com_Article_details_id_347.html]

下面这段python脚本，主要是参考上面文章的基础上修改的

发送本机网卡流量

![ContractedBlock.gif][] ![ExpandedBlockStart.gif][]

import prometheus_client
    from prometheus_client import Counter
    from prometheus_client import Gauge
    from prometheus_client.core import CollectorRegistry
    import psutil
    import time
    import requests
    import socket
    
    def get_key():
        key_info = psutil.net_io_counters(pernic=True).keys()
    
        recv = {}
        sent = {}
    
        for key in key_info:
            recv.setdefault(key, psutil.net_io_counters(pernic=True).get(key).bytes_recv)
            sent.setdefault(key, psutil.net_io_counters(pernic=True).get(key).bytes_sent)
    
        return key_info, recv, sent
    
    
    def get_rate(func):
        import time
    
        key_info, old_recv, old_sent = func()
    
        time.sleep(1)
    
        key_info, now_recv, now_sent = func()
    
        net_in = {}
        net_out = {}
    
        for key in key_info:
            # float('%.2f' % a)
            # net_in.setdefault(key, float('%.2f' %((now_recv.get(key) - old_recv.get(key)) / 1024)))
            # net_out.setdefault(key, float('%.2f' %((now_sent.get(key) - old_sent.get(key)) / 1024)))
    
            # 计算流量
            net_in.setdefault(key, now_recv.get(key) - old_recv.get(key))
            net_out.setdefault(key, now_sent.get(key) - old_sent.get(key))
    
        return key_info, net_in, net_out
    
    # def get_host_ip():
    #     """
    #     查询本机ip地址,针对单网卡
    #     :return: ip
    #     """
    #     try:
    #         s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
    #         s.connect(('8.8.8.8', 80))
    #         ip = s.getsockname()[0]
    #     finally:
    #         s.close()
    #         return ip
    
    # 打印多网卡 mac 和 ip 信息
    def PrintNetIfAddr():
        dic = psutil.net_if_addrs()
        net_dic = {}
        net_dic['no_ip'] = []  # 无ip的网卡列表
        for adapter in dic:
            snicList = dic[adapter]
            mac = '无 mac 地址'
            ipv4 = '无 ipv4 地址'
            ipv6 = '无 ipv6 地址'
            for snic in snicList:
                if snic.family.name in {
           'AF_LINK', 'AF_PACKET'}:
                    mac = snic.address
                elif snic.family.name == 'AF_INET':
                    ipv4 = snic.address
                elif snic.family.name == 'AF_INET6':
                    ipv6 = snic.address
            # print('%s, %s, %s, %s' % (adapter, mac, ipv4, ipv6))
    
            # 判断网卡名不在net_dic中时,并且网卡不是lo
            if adapter not in net_dic and adapter != 'lo':
                if not ipv4.startswith("无"):  # 判断ip地址不是以无开头
                    net_dic[adapter] = ipv4  # 增加键值对
                else:
                    net_dic['no_ip'].append(adapter)  # 无ip的网卡
    
        # print(net_dic)
        return net_dic
    
    key_info, net_in, net_out = get_rate(get_key)
    
    # ip=get_host_ip()  # 本机ip
    hostname = socket.gethostname() # 主机名
    
    REGISTRY = CollectorRegistry(auto_describe=False)
    input = Gauge("network_traffic_input", hostname,['adapter_name','unit','ip','instance'],registry=REGISTRY)  # 流入
    output = Gauge("network_traffic_output", hostname,['adapter_name','unit','ip','instance'],registry=REGISTRY)  # 流出
    
    
    for key in key_info:
        net_addr = PrintNetIfAddr()
        # 判断网卡不是lo(回环网卡)以及 不是无ip的网卡
        if key != 'lo' and  key not in net_addr['no_ip']:
            # 流入和流出
            input.labels(ip=net_addr[key],adapter_name=key, unit="Byte",instance=hostname).inc(net_in.get(key))
            output.labels(ip=net_addr[key],adapter_name=key, unit="Byte",instance=hostname).inc(net_out.get(key))
    
    requests.post("http://192.168.91.132:9091/metrics/job/network_traffic",data=prometheus_client.generate_latest(REGISTRY))
    print("发送了一次网卡流量数据")

执行脚本，它会发送1次数据给Push Gateway

取到的流量没有除以1024，所以默认是字节

**注意：发送的链接，约定成俗的格式如下：**

http://Pushgateway地址:9091/metrics/job/监控项目

比如监控etcd，地址就是这样的

http://Pushgateway地址:9091/metrics/job/etcd

**必须使用POST方式发送数据！**

#### 代码解释 ####

关键代码，就是这几行

REGISTRY = CollectorRegistry(auto_describe=False)
    input = Gauge("network_traffic_input", hostname,['adapter_name','unit','ip','instance'],registry=REGISTRY)  # 流入
    output = Gauge("network_traffic_output", hostname,['adapter_name','unit','ip','instance'],registry=REGISTRY)  # 流出
    
    input.labels(ip=net_addr[key],adapter_name=key, unit="Byte",instance=hostname).inc(net_in.get(key))
    output.labels(ip=net_addr[key],adapter_name=key, unit="Byte",instance=hostname).inc(net_out.get(key))

1、自定义的指标收集类都必须到CollectorRegistry进行注册， 指标数据通过CollectorRegistry类的方法或者函数，返回给Prometheus.  
2、CollectorRegistry必须提供register()和unregister()函数，一个指标收集器可以注册多个CollectorRegistry.  
3、客户端库必须是线程安全的

代码第一行，声明了CollectorRegistry

input和output是流入流出的流量。Metrics使用的是Gauge

input = Gauge("network_traffic_input", hostname,['adapter_name','unit','ip','instance'],registry=REGISTRY)  # 流入

network\_traffic\_input表示键值，它必须唯一。因为在grafana图表中，要用这个键值绘制图表。

"" 为空，它其实对应的是描述信息。为了避免数据冗长，一般不写它。

\['adapter\_name','unit','ip','instance'\] ，它是一个列表，里面每一个元素都是labels，它是用来区分metric的特征

registry=REGISTRY 把数据注册到REGISTRY中

input.labels(ip=net_addr[key],adapter_name=key, unit="Byte",instance=hostname).inc(net_in.get(key))

这里定义了input的labels，括号里面有3个键值对。**注意：这3个键值对必须在\['adapter\_name','unit','ip'\] 列表中。**

如果labels中要增加键值对，那么上面的列表中，也要增加对应的元素。否则会报错！

inc表示具体值。它对应的是input

刷新Push Gateway页面

![1341090-20181108184858813-100768690.png][]

展开数据，这里就是流入流出的数据了

![1341090-20181108184910331-1187418117.png][]

进入grafana页面，新建一个图表

添加网络 流入和流出指标

![1341090-20181108185021071-1832061672.png][]

更改标题

![1341090-20181108185132311-1692507631.png][]

设置liunx任务计划，每分钟执行一次

* * * * * python3 /opt/test.py

效果如下：

![1341090-20181108185223977-1139168879.png][]

如果服务器没有流量的话，可以造点流量

写一个脚本，持续访问某张图片

import requests
    while True:
        requests.get("http://192.168.91.128/Netraffic/dt.jpg")
        print('正在访问图片')

如果需要监控Mysql，参考这篇文章

[https://www.jianshu.com/p/27b979554ef8][https_www.jianshu.com_p_27b979554ef8]

注意：它使用的是用flask暴露了一个Metrics，用来给Prometheus提供数据。

那么就需要在 Prometheus的配置文件中，添加对应的job才能收集到数据。

它会定期访问暴露的http链接，获取数据。

总结：

使用Prometheus监控，有2中方式

1. 暴露http方式的Metrics，注意：需要在Prometheus的配置文件中添加job

2. 主动发送数据到Pushgateway，注意：只需要添加一个Pushgateway就可以了。它相当于一个API，无论有多少个服务器，发送到统一的地址。

生产环境中，一般使用Pushgateway，简单，也不需要修改Prometheus的配置文件！

posted @ 2018-11-09 11:07 [肖祥][Link 1] 阅读( ...) 评论( ...) [编辑][Link 2] 收藏

[Prometheus_Pushgateway]: https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9933963.html
[Pushgateway]: https://github.com/prometheus/pushgateway
[1341090-20181109120151807-1018788353.png]: /images/20220202/ae97c6e0f40342669c1c920a8394a178.png
[1341090-20181108184527450-1425046509.png]: /images/20220202/c5bc5f1095ab439b88f00d32a493c7ad.png
[https_www.cnblogs.com_xiao987334176_p_9930517.html]: https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9930517.html
[1341090-20181108185739578-1598911471.png]: /images/20220202/6cf9e13fb79b4422a814fdb517faffcc.png
[https_songjiayang.gitbooks.io_prometheus_content_pushgateway_how.html]: https://songjiayang.gitbooks.io/prometheus/content/pushgateway/how.html
[ContractedBlock.gif]: https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif
[ExpandedBlockStart.gif]: /images/20220202/6faa86dd437b4c15bea8047eff168d26.png
[https_blog.csdn.net_huochen1994_article_details_76263078]: https://blog.csdn.net/huochen1994/article/details/76263078
[http_www.py3study.com_Article_details_id_347.html]: http://www.py3study.com/Article/details/id/347.html
[1341090-20181108184858813-100768690.png]: /images/20220202/6537446b5d6c48ed99513ffdcf922e0f.png
[1341090-20181108184910331-1187418117.png]: /images/20220202/6724a92ec9ff4d59ae28a423e07c5159.png
[1341090-20181108185021071-1832061672.png]: /images/20220202/0dffca80acaa41679bf3636c8a6c1168.png
[1341090-20181108185132311-1692507631.png]: /images/20220202/f91c3bed513d4892abfa27852548a5c2.png
[1341090-20181108185223977-1139168879.png]: /images/20220202/4ec8c56e17d94c99b939b3acf5e4d9c1.png
[https_www.jianshu.com_p_27b979554ef8]: https://www.jianshu.com/p/27b979554ef8
[Link 1]: https://www.cnblogs.com/xiao987334176/
[Link 2]: https://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?postid=9933963