首先引入prometheus/client_golang库，然后定义并注册计数器和直方图指标，接着通过中间件在http处理中记录请求量和耗时，最后暴露/metrics端点供Prometheus抓取，实现监控数据采集。
要在Golang服务中实现Prometheus指标收集，核心是使用官方提供的客户端库 prometheus/client_golang，并暴露符合Prometheus格式的HTTP端点。下面介绍如何一步步集成监控指标并让Prometheus抓取。
引入Prometheus客户端库
安装官方Golang客户端：
go get github.com/prometheus/client_golang/prometheus go get github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp
这个库提供了指标定义、注册和HTTP处理的支持。
定义和注册指标
在服务中创建常用的指标类型，比如计数器、直方图、仪表盘等。以下是一个简单示例：
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package main
import ( “net/http” “github.com/prometheus/client_golang/prometheus” “github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp” )
// 定义一个请求计数器 var httpRequestsTotal = prometheus.NewCounterVec( prometheus.CounterOpts{ Name: “http_requests_total”, Help: “Total number of HTTP requests.”, }, []String{“method”, “endpoint”, “status”}, )
// 定义一个请求耗时直方图 var httpRequestDuration = prometheus.NewHistogram( prometheus.HistogramOpts{ Name: “http_request_duration_seconds”, Help: “HTTP request latency in seconds.”, Buckets: []float64{0.1, 0.3, 0.5, 1.0, 3.0}, }, )
func init() { // 注册指标到默认的注册表 prometheus.MustRegister(httpRequestsTotal) prometheus.MustRegister(httpRequestDuration) }
在HTTP处理中记录指标
在实际的请求处理中更新指标。例如，使用中间件记录请求次数和耗时：
import “time”
func metricsMiddleware(next http.HandlerFunc) http.HandlerFunc { return func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { start := time.Now()
// 包装 ResponseWriter 以捕获状态码 rw := &responseWriter{ResponseWriter: w, statusCode: 200} next(rw, r) method := r.Method endpoint := r.URL.Path status := rw.statusCode httpRequestsTotal.WithLabelValues(method, endpoint, http.StatusText(status)).Inc() httpRequestDuration.Observe(time.Since(start).Seconds()) }
}
// 包装 ResponseWriter type responseWriter Struct { http.ResponseWriter statusCode int }
func (rw *responseWriter) WriteHeader(code int) { rw.statusCode = code rw.ResponseWriter.WriteHeader(code) }
暴露/metrics端点
启动一个HTTP服务，暴露Prometheus可抓取的/metrics路径：
func main() { // 注册 metrics 接口 http.Handle(“/metrics”, promhttp.Handler())
// 示例业务接口 http.HandleFunc("/hello", metricsMiddleware(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { w.Write([]byte("Hello, World!")) })) // 启动服务 http.ListenAndServe(":8080", nil)
}
启动后访问 http://localhost:8080/metrics 可看到类似以下输出：
http_requests_total{method=”GET”,endpoint=”/hello”,status=”200″} 5 http_request_duration_seconds_bucket{le=”0.1″} 3 http_request_duration_seconds_bucket{le=”0.3″} 5 …
Prometheus配置示例如下：
scrape_configs: – job_name: ‘go-service’ static_configs: – targets: [‘localhost:8080’]
基本上就这些。只要服务暴露了/metrics，Prometheus就能定期拉取数据，配合grafana可实现可视化监控。
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