Prometheus 极速体验

极速体验 Prometheus 是什么，以及可以干什么~

初体验

运行 Prometheus

会 Linux 的同学一般看了需要在 Windows 上进行怎么操作就知道怎么在 Linux 上操作了，
反过来则不行，所以既然是极速体验，那么就将怎么在 Windows 运行好了~

首先到 Prometheus 官方- Download 下载最新版本，
下载后，解压，得到：

prometheus.exe —— 主要负责数据采集和存储，提供 PromQL 查询语言的支持。
prometheus.yml —— 配置
promtool.exe —— 命令行工具

用 promtool.exe 检查 prometheus.yml 文件是否 OK

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prometheus>promtool check config prometheus.yml
Checking prometheus.yml
  SUCCESS: 0 rule files found

prometheus.yml 中已经有简单的配置，抓数据的时间间隔以及一个被抓取目标(Prometheus 它自身的运行情况)~

所以我们双击 prometheus.exe 运行起来，然后浏览 localhost:9090 则能看到 UI 界面了~

Prometheus 会抓取自身运行时的 metrics(指标)，你可以浏览 localhost:9090/metrics 看看抓取的内容

回到 localhost:9090/graph 在 -insert metric at sursor- 下拉框中选择 go_goroutines
然后点击 Execute 按钮，那么在 Console 选项卡中可以看到当前有多少个 Go协程：

Element	Value
go_goroutines{instance=”localhost:9090”,job=”prometheus”}	41

点击 Graph 选项卡，可以看到 Go协程数量的变化情况~

新增一个`被抓取`的目标(应用运行时)

由于 Prometheus 自身是 Go 语言编写的，所以我们来创建一个 DotNet 的客户端让 Prometheus 抓取，来区分 metrics 的区别

新增一个空的 Web 项目，用 NuGet 添加 prometheus-net.AspNetCore，在 Startup.cs 添加两行代码：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Threading.Tasks;
using Microsoft.AspNetCore.Builder;
using Microsoft.AspNetCore.Hosting;
using Microsoft.AspNetCore.Http;
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using Microsoft.Extensions.Hosting;

using Prometheus;// !!

namespace MyWebApp
{
	public class Startup
	{
		public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
		{
		}

		public void Configure(IApplicationBuilder app, IWebHostEnvironment env)
		{
			if (env.IsDevelopment())
			{
				app.UseDeveloperExceptionPage();
			}

			app.UseRouting();

			//app.UseHttpMetrics(); // 加上这句可以提供更多被抓取的信息

			app.UseEndpoints(endpoints =>
			{
				// !!
				endpoints.MapMetrics();

				endpoints.MapGet("/", async context =>
				{
					await context.Response.WriteAsync("Hello World!");
				});

			});
		}
	}
}

运行起来，Visual Studio 给我分配的端口是 http://localhost:4763，
浏览 http://localhost:4763/metrics 则能看到 Prometheus 时提供的数据~

编辑 prometheus.yml，在 scrape_configs 处新增一个要被抓取的目标：

scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: 'prometheus'

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
    - targets: ['localhost:9090']
  
  # 新增一个要被抓取的目标(应用运行时)~
  - job_name: 'app-my-web'
    static_configs:
    - targets: ['localhost:4763']

重启 prometheus.exe

在 localhost:9090 界面中，点击 Status 选择 Targets 或者 Service Discovery 看看
另外，在 localhost:9090/graph 在 -insert metric at sursor- 下拉框中也会出现 dotnet_... 的选项了~

下面的表格现实 MyWebApp 某时刻使用了多少线程：
| Element | Value |
| ————————————————————— | —– |
| process_num_threads{instance=”localhost:4763”,job=”app-my-web”} | 46 |

新增一个`被抓取`的目标(服务器运行时)

从上面的抓取数据可以看出，
我们的 DotNet 应用只提供了 DotNet 运行时的信息，
我们的 Go 应用也只提供 Go 运行时的信息，
它们都没有服务器的 CPU、内存、磁盘、I/O 等信息~

那是如果一台机器上部署多个应用，都提交服务器信息，有点重复了，
因此我们需要一个专门的来做这个事情，
node_exporter —— 作用是收集服务器系统数据~

依旧到官方下载页面 https://prometheus.io/download

查看页面 node_exporter 处，你会发现，既然没有提供 Windows 版本的 (╯‵□′)╯︵┻━┻
_猜猜其它 xxxx_exporter 的作用~_

所以我们现在需要一台 Linux，在 Linux 上运行 node_exporter
怎么下载，运行什么的就不说了~

怎么的时候，可以看到 address=:9100

浏览 http://192.168.86.99:9100/metrics 可以看到提供要被抓的数据，192.168.86.99 是我的 IP 地址，请替换~

编辑 prometheus.yml，在 scrape_configs 处新增一个要被抓取的目标：

scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: 'prometheus'

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
    - targets: ['localhost:9090']
  
  # 新增一个要被抓取的目标(应用运行时)~
  - job_name: 'app-my-web'
    static_configs:
	- targets: ['localhost:4763']
	
  # 新增一个要被抓取的目标(服务器运行时)~
  - job_name: 'node-ubuntu-99'
    static_configs:
    - targets: ['192.168.86.99:9100']

重启 prometheus.exe

在 localhost:9090 界面中，点击 Status 选择 Targets 或者 Service Discovery 看看
另外，在 localhost:9090/graph 在 -insert metric at sursor- 下拉框中也会出现 node_... 的选项了~

下面的表格现实服务器某时刻使用了多少内存：
| Element | Value |
| —————————————————————————- | —— |
| node_memory_Active_bytes{instance=”192.168.86.99:9100”,job=”node-ubuntu-99”} | xxxxxx |