基于Python Django实现Prometheus Exporter
需求描述
运行监控需求,需要采集Nginx 每个URL请求的相关信息,涉及两个指标:一分钟内平均响应时间,调用次数,并且为每个指标提供3个标签:请求方法,请求状态,请求URL,并向普罗米修斯暴露这些指标相关数据
实践环境
Python 3.6.5
Django 3.0.6
prometheus-client 0.11.0
代码设计与实现
说明:为了更好的表达主题,代码中数据采集部分暂且采用data
变量替代。
基于官方SDK
Gauge
Metric为例
view视图实现
CustomExporters.url_exporter_views.UrlExporterView
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Create your views here.
from django.http import HttpResponse
from django.views.generic import View
from prometheus_client import CollectorRegistry, Gauge, generate_latest
import logging
import traceback
logger = logging.getLogger('mylogger')
REGISTRY = CollectorRegistry()
LABELS = ['req_status', 'req_method', 'req_url'] # 标签定义
# 指标定义
g_requests_total = Gauge('requests_total', 'url request num each minute', LABELS, registry=REGISTRY)
g_avg_response_time_seconds = Gauge('avg_response_time_seconds', 'url avg response time of one minute', LABELS, registry=REGISTRY)
class UrlExporterView(View):
def get(self, request, *args, **kwargs):
try:
data = {
'count': 34,
'method': 'get',
'status': 200,
'url': 'url',
'avg_rt':50
}
g_requests_total.labels(data.get('status'),data.get('method'),data.get('url')).set(data.get('count')) #set设定值
g_avg_response_time_seconds.labels(data.get('status'),data.get('method'),data.get('url')).set(data.get('avg_rt'))
return HttpResponse(generate_latest(REGISTRY),status=200, content_type="text/plain")
except Exception:
error_msg = '%s' % traceback.format_exc()
logger.error(error_msg)
return HttpResponse('# HELP Error occured', status=500, content_type="text/plain")
注意:通过官方SDK无法向普罗米修斯暴露数据生成时间(非采集时间),以上实现方式无法满足这种需求
项目URL路由配置
CustomPrometheusExporters.CustomPrometheusExporters.urls.py
from django.contrib import admin
from django.urls import path, re_path, include
urlpatterns = [
re_path(r'^exporters/', include('CustomExporters.urls')),
path('admin/', admin.site.urls),
]
应用urls.py url路由配置
CustomExporters.urls.py
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from django.urls import path,re_path
from CustomExporters.url_exporter_views import UrlExporterView
urlpatterns = [
re_path(r'url-exporter/metrics$', UrlExporterView.as_view(), name='url-exporter')
]
查看运行结果
浏览器中访问 http://127.0.0.1:8000/exporters/url-exporter/metrics
,输出如下:
# HELP requests_total url request num each minute
# TYPE requests_total gauge
requests_total{req_method="get",req_status="200",req_url="url"} 34.0
# HELP avg_response_time_seconds url avg response time of one minute
# TYPE avg_response_time_seconds gauge
avg_response_time_seconds{req_method="get",req_status="200",req_url="url"} 50.0
不基于官方SDK
view视图实现
CustomExporters.url_exporter_views.UrlExporterView
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Create your views here.
from django.http import HttpResponse
from django.views.generic import View
from prometheus_client.utils import floatToGoString
import logging
import traceback
logger = logging.getLogger('mylogger')
class UrlExporterView(View):
def get(self, request, *args, **kwargs):
try:
data = {
'count': 34,
'method': 'get',
'status': 200,
'url': 'url',
'avg_rt':50,
'timestamp': 1634099490000
}
requests_total_line_list = ['# HELP requests_total The total requests number of url to req_service, req_method, status
'] # 存放 requests_total指标输出
avg_response_time_line_list = ['# HELP avg_response_time_milseconds average request response time for url correspond to req_service, req_method, status
'] # 存放 avg_response_time_seconds指标输出
line_template = '%(metric_name)s{req_method="%(req_method)s",req_status="%(req_status)s",req_url="%(req_url)s"} %(label_value)s %(timestamp)s
'
requests_total_line_list.append(line_template % {
'metric_name':'requests_total',
'req_method':data.get('method'),
'req_status':data.get('status'),
'req_url':data.get('url'),
'label_value':floatToGoString(data.get('count')),
'timestamp':data.get('timestamp')
})
avg_response_time_line_list.append(line_template % {
'metric_name':'avg_response_time_milseconds',
'req_method':data.get('method'),
'req_status':data.get('status'),
'req_url':data.get('url'),
'label_value':floatToGoString(data.get('avg_rt')),
'timestamp':data.get('timestamp')
})
output_list = []
output_list.extend(requests_total_line_list)
output_list.append('
')
output_list.extend(avg_response_time_line_list)
return HttpResponse(''.join(output_list).encode('utf-8'), status=200, content_type="text/plain")
except Exception:
error_msg = '%s' % traceback.format_exc()
logger.error(error_msg)
return HttpResponse('# HELP Error occured', status=500, content_type="text/plain")
查看运行结果
浏览器中访问 http://127.0.0.1:8000/exporters/url-exporter/metrics
,输出如下:
# HELP requests_total The total requests number of url to req_service, req_method, status
requests_total{req_method="get",req_status="200",req_url="url"} 34.0 1634099490000
# HELP avg_response_time_milseconds average request response time for url correspond to req_service, req_method, status
avg_response_time_milseconds{req_method="get",req_status="200",req_url="url"} 50.0 1634099490000
样本数据格式说明
普罗米修斯基于文本的(text-based
)格式是面向行的。行由换行符(
)分隔。最后一行必须以换行字符结尾。空行将被忽略
在一行中,tokens
可以由任意数量的空格和/
或制表符分隔(如果它们与前一个令牌合并,则必须至少由一个空格分隔)。忽略行收尾随空格。
以 #
作为首个非空白字符的行,被当作注释,且除非#
后面第一个token为HELP
、TYPE
,形如 # HELP
、# TYPE
,否则罗米修斯会自动忽略该行。
如果token为HELP
,则至少需要1个token,该token为Metric
名称,剩余所有token为该属性的文档字符串说明(dockstring
)。HELP
行可以是任意UTF-8序列字符,如果包含反斜杠 、 换行符
字符,需要进行显示转义,形如 \
,
如果token为TYPE
,则至少需要2个token,第一个token为Metric
名称,第二个为counter
,gauge
, histogram
, summary
, 或者 untyped
,定义名称指定的Metric
的类型。针对同一个给定的Metric
名称,只能存在一种Type
。TYPE
行必须位于该Metric
的第一行数据样本行之前。如果该Metric
没有定义对应的TYPE
行,则默认TYPE
为untyped
。
剩余的行描述样本(每行对应一个数据样本)使用以下格式
metric_name[{label_name1="label_value",label_name2="label_value",..,label_nameN="label_valueN"}] value [timestamp]
metric_name
和label_name
遵守普罗米修斯惯用的语言表达式限制label_value
可以是任意UTF-8序列字符,如果包含反斜杠、双引号
"
、 换行符\
,"
,value
代表浮点数,正如GoParseFloat()
所需参数。此外,除标准数值外,NaN
、+Inf
和-Inf
分别表示非数字、正无穷大和负无穷大的有效值timestamp
数据自身生成时间,为64整数(1970-01-01 00:00:00 UTC到现在的毫秒数) ,正如GoParseInt()
所需参数