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Prometheus系统如何进行自定义监控指标计算？

在当今的企业级应用中，监控是保证系统稳定性和性能的关键环节。Prometheus 作为一款开源监控解决方案，因其高效、灵活和可扩展的特性而备受青睐。那么，Prometheus系统如何进行自定义监控指标计算呢？本文将深入探讨这一话题，帮助您更好地理解和应用 Prometheus。

一、Prometheus 自定义监控指标概述

Prometheus 的核心是监控指标，它通过收集、存储和查询指标数据来提供实时监控。默认情况下，Prometheus 提供了一系列内置的监控指标，如内存使用、CPU 使用率等。然而，在实际应用中，往往需要根据业务需求，对特定指标进行定制化监控。

二、自定义监控指标的计算方法

使用 Prometheus 的内建函数

Prometheus 提供了丰富的内建函数，如 sum、avg、max、min 等，可以方便地对指标数据进行计算。以下是一个示例：

# 求所有 pod 的 CPU 使用率之和

sum(container_cpu_usage_seconds_total{job="pod_cpu_usage"})

使用 PromQL 表达式

Prometheus Query Language（PromQL）是 Prometheus 的查询语言，可以用于查询和计算指标数据。以下是一个使用 PromQL 表达式计算自定义指标的示例：

# 计算过去 5 分钟内，每个 pod 的 CPU 使用率平均值

avg(container_cpu_usage_seconds_total{job="pod_cpu_usage"}[5m])

编写自定义脚本

对于一些复杂的计算需求，Prometheus 支持使用 Go 语言编写自定义脚本。以下是一个使用 Go 语言编写的自定义脚本示例：

package main



import (

    "fmt"

    "log"

    "net/http"

    "time"



    "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"

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

)



var (

    // 创建一个指标，记录自定义计算结果

    customMetric = prometheus.NewGauge(prometheus.GaugeOpts{

        Name: "custom_metric",

        Help: "Custom metric calculation result",

    })



    // 创建一个指标，记录计算过程中的错误

    customMetricError = prometheus.NewCounter(prometheus.CounterOpts{

        Name: "custom_metric_error",

        Help: "Custom metric calculation error count",

    })

)



func main() {

    // 初始化 Prometheus 指标

    prometheus.MustRegister(customMetric)

    prometheus.MustRegister(customMetricError)



    // 创建一个 HTTP 服务器，用于暴露 Prometheus 指标

    http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())

    http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {

        // 进行自定义计算

        result, err := customCalculation()

        if err != nil {

            customMetricError.Inc()

            log.Printf("Custom calculation error: %v", err)

            return

        }

        customMetric.Set(result)

    })



    log.Fatal(http.ListenAndServe(":9090", nil))

}



// customCalculation 进行自定义计算

func customCalculation() (float64, error) {

    // ... 实现自定义计算逻辑 ...

    return 0, nil

}

三、案例分析

以下是一个使用 Prometheus 自定义监控指标的案例分析：

假设我们有一个业务系统，需要监控每个用户的订单处理时间。我们可以使用 Prometheus 收集订单处理时间数据，并通过自定义指标计算每个用户的平均订单处理时间。

收集订单处理时间数据：

# 订单处理时间指标

order_processing_time_seconds{user="user1"} 100

order_processing_time_seconds{user="user2"} 150

order_processing_time_seconds{user="user3"} 200

使用 PromQL 计算每个用户的平均订单处理时间：

# 计算用户1的平均订单处理时间

avg(order_processing_time_seconds{user="user1"})

通过以上方法，我们可以轻松地使用 Prometheus 进行自定义监控指标计算，从而更好地了解和优化业务系统。