在網絡應用程序中，監控往往是很重要的，有了監控，才能更好的分析和排查應用程序中的問題，提高效率，實現“事前預警，事后跟蹤”

在當代開源系統中，可以使用grafana和prometheus相互配合，從而進行監控。
1、prometheus是一個監控和報警工具，可以實現對數據的捕捉和采集，所采集的數據會以指標的形式保存在時序數據庫中。
2、grafana是一個開源的可視化工具，可以很好的對接prometheus，十分強大和方便
下面就介紹如何使用這兩種工具進行配合使用，實現對golang的指標進行監控

環境依賴

1、安裝grafana
2、安裝prometheus
3、安裝gin框架
4、mac環境
5、golang環境

安裝grafana

可以訪問grafana的官方網站https://grafana.com/grafana/download，下載對應二進制文件

curl -O [https://dl.grafana.com/enterprise/release/grafana-enterprise-11.1.3.darwin-amd64.tar.gz](https://dl.grafana.com/enterprise/release/grafana-enterprise-11.1.3.darwin-amd64.tar.gz)
tar -zxvf grafana-enterprise-11.1.3.darwin-amd64.tar.gz

啟動grafana，啟動bin目錄下的grafana文件，如下

./bin/grafana server

瀏覽器訪問http://localhost:3000 ，如下啟動成功

image.png

安裝prometheus

訪問官方網站https://prometheus.io/download/進行下載對應的二進制

image.png

啟動prometheus

./prometheus

瀏覽器訪問http://localhost:9090/，如下啟動成功

image.png

代碼實例

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/gin-gonic/gin"
    "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
    "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
    "math/rand"
    "net/http"
)

var (
    WebRequestTotal = prometheus.NewCounterVec(prometheus.CounterOpts{
        Name: "web_reqeust_total",
        Help: "Number of hello requests in total",
    }, []string{"method", "path", "code"})
)

func init() {
    prometheus.MustRegister(WebRequestTotal)
}
func main() {
    r := gin.Default() //創建gin
    r.GET("/", index) //綁定路由
    r.GET("/metrics", gin.WrapH(promhttp.Handler()))
    // 定義一個健康檢查的路由
    r.GET("/health", func(c *gin.Context) {
        b := rand.Intn(100)
        label := make(prometheus.Labels, 0)
        if b <= 50 {

            label["code"] = "12"
            label["method"] = c.Request.Method
            label["path"] = c.Request.URL.Path
            WebRequestTotal.With(label).Inc()
        } else {
            label["code"] = "0"
            label["method"] = c.Request.Method
            label["path"] = c.Request.URL.Path
            WebRequestTotal.With(label).Inc()
        }
        //WebRequestTotal.WithLabelValues(c.Request.Method, c.Request.URL.Path).Inc()
        c.String(http.StatusOK, "OK")
    })
    r.POST("/update", func(c *gin.Context) {
        c.String(http.StatusOK, "OK")
    })
    r.Run(":8001") //運行綁定端口
}

func index(c *gin.Context) {
    fmt.Println("1111")
    c.JSON(200, gin.H{
        "message": "go!go!gono!yesyes",
    })
}

1、這邊以測試http://localhost:8001/health這個接口為例，統計code不為0的概率是多少
2、需要開放/metrics指標接口，prometheus通過這個接口采集數據到prometheus中時序數據庫中，如下顯示

image.png

3、需要把項目的域名寫入到prometheus.yml中的static_configs->targets中，如下，prometheus就會自動采集這個域名中的指標數據

image.png

然后重啟prometheus

配置grafana

配置數據源

點擊 設置->data sources

image.png

填寫prometheus的域名，如下

image.png

配置監控面板

點擊右上角的add panel-> add a new panel

image.png

如下，編寫對應的promQl查詢語句

sum(increase(web_reqeust_total{path="/health", code!="0"}[5m])) /
sum(increase(web_reqeust_total{path="/health"}[5m])) > 0 or on() vector(0)

并且開啟Visibility和設置對應的Values為Mean、Min和Max

image.png

這樣就能統計出每個時間段對應的請求的http錯誤率了，這邊的錯誤率是通過code來判斷，code非0的請求數/總共的請求數