實現一個Prometheus exporter

Prometheus 官方和社區提供了非常多的exporter，涵蓋資料庫、中間件、OS、存儲、硬體設備等，具體可查看exporters、exporterhub.io，通過這些 exporter 基本可以覆蓋80%的監控需求，依然有小部分需要通過自定義腳本或者訂製、修改社區exporter實現。本文我們將學習如何通過go編寫一個簡單的expoter用於暴露OS的負載。

要實現的三個load指標如下：

image-20220630172352629

exporter的核心是http服務，對外暴露exporter本身運行時指標和監控資訊。我們可以直接通過net/http暴力實現，更好的方式是使用Prometheus 官方提供的client library 來簡化一部分工作。

client library官方支援語言：

也有社區支援的其他語言庫如C、C++、PHP等

獲取數據源

在使用client library暴露數據之前，我們得先找到數據源，以linux為例要獲取系統負載我們可以讀取/proc目錄下的loadavg文件。涉及到各類作業系統指標的獲取可以參考官方的node-exporter，這裡我們給他寫成load包，等會直接調用GetLoad()就能拿到數據了。

package collect

import (
        "fmt"
        "io/ioutil"
        "strconv"
        "strings"
)

// The path of the proc filesystem.
var procPath = "/proc/loadavg"

// Read loadavg from /proc.
func GetLoad() (loads []float64, err error) {
        data, err := ioutil.ReadFile(procPath)
        if err != nil {
                return nil, err
        }
        loads, err = parseLoad(string(data))
        if err != nil {
                return nil, err
        }
        return loads, nil
}

// Parse /proc loadavg and return 1m, 5m and 15m.
func parseLoad(data string) (loads []float64, err error) {
        loads = make([]float64, 3)
        parts := strings.Fields(data)
        if len(parts) < 3 {
                return nil, fmt.Errorf("unexpected content in %s", procPath)
        }
        for i, load := range parts[0:3] {
                loads[i], err = strconv.ParseFloat(load, 64)
                if err != nil {
                        return nil, fmt.Errorf("could not parse load '%s': %w", load, err)
                }
        }
        return loads, nil
}

通過client_golang暴露指標

開通我們提到exporter要暴露的指標包含兩部分，一是本身的運行時資訊，另一個監控的metrics。而運行時資訊client_golang已經幫我們實現了，我們要做的是通過client_golang包將監控數據轉換為metrics後再暴露出來。

一個最基礎使用client_golang包示例如下：

package main

import (
        "net/http"

        "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)

func main() {
        http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
        http.ListenAndServe(":2112", nil)
}

promhttp.Handler()封裝了本身的 go 運行時 metrics，並按照metircs後接value的格式在前端輸出。

當我們訪問2112埠的metrics路徑時得到如下數據：

# HELP go_gc_duration_seconds A summary of the pause duration of garbage collection cycles.
# TYPE go_gc_duration_seconds summary
go_gc_duration_seconds{quantile="0"} 0
go_gc_duration_seconds{quantile="0.25"} 0
go_gc_duration_seconds{quantile="0.5"} 0
go_gc_duration_seconds{quantile="0.75"} 0
go_gc_duration_seconds{quantile="1"} 0
go_gc_duration_seconds_sum 0
go_gc_duration_seconds_count 0
# HELP go_goroutines Number of goroutines that currently exist.
# TYPE go_goroutines gauge
go_goroutines 7
# HELP go_info Information about the Go environment.
# TYPE go_info gauge
go_info{version="go1.15.14"} 1
# HELP go_memstats_alloc_bytes Number of bytes allocated and still in use.
# TYPE go_memstats_alloc_bytes gauge
...

如何暴露自定義metrics呢？

先看如下的示例：

package main

import (
	"net/http"
	"time"
	"log"

	"github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
	"github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)

func recordMetrics() {
	go func() {
		for {
			opsProcessed.Inc()
			time.Sleep(2 * time.Second)
		}
	}()
}

var (
	opsProcessed = prometheus.NewCounter(prometheus.CounterOpts{
		Namespace: "myapp",
		Name:      "processed_ops_total",
		Help:      "The total number of processed events",
	})
)

func main() {
	prometheus.MustRegister(opsProcessed)
	recordMetrics()

	http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
	log.Print("export /metrics on port :8085")
	http.ListenAndServe(":8085", nil)
}

示例來自於官方倉庫，做了稍加修改。可以看到使用NewCounter方法可以很快地幫我們創建一個Prometheus Counter數據類型實例。

Counter介面的定義包含了Counter本身的特性-只能增加即Inc和Add，同時還包含Meterics、Collector介面

image-20220701150155913

Collector還包含2個方法，待會我們寫自己的Collector時需要實現這兩個方法。

type Collector interface {
	Describe(chan<- *Desc)
	Collect(chan<- Metric)
}

CounterOpts 來源於metrics.go 的Ops結構體定義了構成metrics的基本結構。

image-20220701143907873

接著將opsProcessed這個Counter進行註冊，所謂註冊也就是讓Handler跟蹤這個Counter中的metircs和collector

運行後，訪問/metircs可以看到自定義指標myapp_processed_ops_total通過定時的Inc()調用來更新value

# HELP myapp_processed_ops_total The total number of processed events
# TYPE myapp_processed_ops_total counter
myapp_processed_ops_total 15

下面我們通過自定義collector實現一個簡易的exporter

目錄結構如下：

# tree .
.
├── collect
│   ├── collector.go
│   └── loadavg.go
├── go.mod
├── go.sum
└── main.go

loadavg.go即上面的獲取數據源。

collector.go如下：

package collect

import (
	"log"

	"github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
)

var namespace = "node"


type loadavgCollector struct {
	metrics []typedDesc
}

type typedDesc struct {
	desc      *prometheus.Desc
	valueType prometheus.ValueType
}


func NewloadavgCollector() *loadavgCollector {
	return &loadavgCollector{
		metrics: []typedDesc{
			{prometheus.NewDesc(namespace+"_load1", "1m load average.", nil, nil), prometheus.GaugeValue},
			{prometheus.NewDesc(namespace+"_load5", "5m load average.", , nil), prometheus.GaugeValue},
			{prometheus.NewDesc(namespace+"_load15", "15m load average.", nil, nil), prometheus.GaugeValue},
		},
	}
}

//Each and every collector must implement the Describe function.
//It essentially writes all descriptors to the prometheus desc channel.
func (collector *loadavgCollector) Describe(ch chan<- *prometheus.Desc) {

	//Update this section with the each metric you create for a given collector
	ch <- collector.metrics[1].desc
}

//Collect implements required collect function for all promehteus collectors
func (collector *loadavgCollector) Collect(ch chan<- prometheus.Metric) {

	//Implement logic here to determine proper metric value to return to prometheus
	//for each descriptor or call other functions that do so.
	loads, err := GetLoad()
	if err != nil {
		log.Print("get loadavg error: ", err)
	}

	//Write latest value for each metric in the prometheus metric channel.
	//Note that you can pass CounterValue, GaugeValue, or UntypedValue types here.

	for i, load := range loads {
		ch <- prometheus.MustNewConstMetric(collector.metrics[i].desc, prometheus.GaugeValue, load)
	}

}

collector中每一個要暴露的metrics都需要包含一個metrics描述即desc，都需要符合prometheus.Desc結構，我們可以直接使用NewDesc來創建。這裡我們創建了三個metircs_name分別為node_load1、node_load5、node_15以及相應的描述，也可以加上對應的label。

接著實現collector的兩個方法Describe、Collect分別寫入對應的發送channel，其中prometheus.Metric的通道傳入的值還包括三個load的value

最後在主函數中註冊collector

prometheus.MustRegister(collect.NewloadavgCollector())

在Prometheus每個請求周期到達時都會使用GetLoad()獲取數據，轉換為metircs，發送給Metrics通道，http Handler處理和返回。

實現一個指標豐富、可靠性高的exporter感覺還是有一些困難的，需要對Go的一些特性以及Prometheus client包有較深入的了解。本文是對exporter編寫的簡單嘗試，如實現邏輯、方式或理解不準確可參考開源exporter和官方文檔。

文章涉及程式碼可查看：exporter

通過部落格閱讀：iqsing.github.io

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