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Prometheus采集自定义脚本编写指南

在当今数字化时代，监控和收集系统性能数据对于维护和优化IT基础设施至关重要。Prometheus，作为一款开源监控和告警工具，因其高效的数据收集能力和灵活的查询语言而受到广泛欢迎。对于某些特定的监控需求，使用Prometheus自带的内置脚本可能无法满足，这时就需要编写自定义脚本。本文将详细介绍如何编写Prometheus采集自定义脚本，帮助您更好地利用Prometheus进行系统监控。

一、Prometheus简介

Prometheus是一款由SoundCloud开发的开源监控和告警工具，它通过抓取目标上的指标数据，存储在本地时间序列数据库中，并通过PromQL（Prometheus查询语言）进行查询和告警。Prometheus支持多种数据源，包括静态配置、文件、HTTP API等。

二、自定义脚本编写前的准备工作

在编写自定义脚本之前，您需要做好以下准备工作：

了解Prometheus的架构：熟悉Prometheus的架构，包括数据源、抓取器、存储、查询和告警等组件。
确定监控目标：明确您需要监控的目标系统或服务，例如数据库、应用程序、网络设备等。
收集相关资料：收集目标系统或服务的监控指标相关资料，包括指标名称、类型、单位等。
选择合适的语言：根据您的需求选择合适的脚本语言，如Shell、Python、Go等。

三、编写自定义脚本

以下是一个简单的自定义脚本示例，用于从Linux系统获取CPU使用率：

#!/bin/bash



# 获取CPU使用率

cpu_usage=$(top -bn1 | grep "Cpu(s)" | sed "s/.*, *\([0-9.]*\)%* id.*/\1/" | awk '{print 100 - $1}')



# 输出结果

echo "cpu_usage{instance=\"${HOSTNAME}\"} ${cpu_usage}"

四、配置Prometheus抓取自定义脚本

在Prometheus配置文件中添加抓取器配置：

scrape_configs:

  - job_name: 'custom_script'

    static_configs:

      - targets: ['<脚本所在服务器IP地址>:<脚本执行端口>']

确保脚本可执行：将自定义脚本放置在Prometheus可访问的目录下，并赋予执行权限。
启动Prometheus：重启Prometheus服务，使配置生效。

五、验证自定义脚本

在Prometheus的浏览器界面中访问：http://:9090/targets，查看自定义脚本抓取的指标数据。
使用PromQL查询指标数据：例如，查询最近5分钟的CPU使用率：

cpu_usage{instance="hostname"}[5m]

六、案例分析

假设您需要监控一个Web应用程序的请求量，以下是一个使用Python编写的自定义脚本示例：

import requests

import time



def get_request_count():

    response = requests.get('http:///api/requests')

    if response.status_code == 200:

        return response.json()['count']

    else:

        return 0



while True:

    request_count = get_request_count()

    print(f"request_count{time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')} {request_count}")

    time.sleep(60)

在Prometheus配置文件中添加抓取器配置，并启动Prometheus，即可监控Web应用程序的请求量。

通过以上步骤，您已经掌握了Prometheus采集自定义脚本的基本方法。在实际应用中，您可以根据自己的需求编写更复杂的脚本，实现更多监控功能。