以下是详细讲解“使用 prometheus python 库编写自定义指标的方法（完整代码）”的攻略，包含两条示例说明。

1. 引言

Prometheus 是一种流行的开源监控系统，使用一种基于 HTTP/HTTPS 协议的 pull 模型，从被监控服务中收集指标数据。Prometheus Python 库是一种使用 Python 语言编写的 Prometheus 监控库，提供了一种简单、易于使用的方式来收集和公开指标数据，这使它成为 Python 语言中开发自定义指标的绝佳工具。

2. 安装 prometheus-client 库

首先我们需要安装 prometheus-client 库，这可以通过 pip 工具来完成。在终端中运行以下命令：

pip install prometheus-client

3. 创建指标

为了创建自定义指标，我们首先需要创建一个 MetricFamily 对象。MetricFamily 是一种用于代表指标名称、指标描述以及指标类型的 Python 对象。

我们可以使用 prometheus_client 中的 Gauge，Counter 和 Summary 三种指标类型，它们分别对应于 Prometheus 中的 Gauge、Counter 和 Summary 指标类型。

在这里，我们将展示如何使用 Gauge 类型创建一个自定义指标，该指标简单地记录 Python 程序的运行状态。对于其他指标类型的使用方法，请参考 prometheus_client 的官方文档。

以下是示例代码：

from prometheus_client import Gauge

my_gauge = Gauge('my_gauge', 'Gauge example')

在这个示例中，我们创建了一个名为 my_gauge 的指标。'Gauge example' 是该指标的描述信息。

4. 注册指标

注册指标是将指标添加到 Prometheus 中公开的过程。我们可以使用 prometheus_client 中的特定函数来注册指标。在这里，我们使用 start_http_server() 函数来启动一个内置的 HTTP 服务器，从而提供指标数据的访问入口。该函数使用的默认端口为 8000，可以通过传递端口号来指定其他端口。

以下是示例代码：

from prometheus_client import start_http_server

start_http_server(8000)

在这个示例中，我们启动了一个 HTTP 服务器，监听 8000 端口。现在，我们可以将我们的自定义指标添加到 Prometheus 中：

my_gauge.set(10)

在这个示例中，我们设置了 MetricFamily 对象的值为 10。这意味着我们的自定义指标的值为 10。

5. 自定义指标示例

接下来，我们将给出一个更复杂的例子，该例子展示了如何使用 prometheus_client 库创建自定义指标和注册指标。

在这个示例中，我们将编写一个简单的 Python 程序来模拟一个工作站，该工作站接收用户请求，执行计算任务，并返回计算结果。我们将使用 Prometheus 监控系统来跟踪一些指标数据：

• 请求计数器 - 请求计数器将记录我们工作站上的所有请求。
• 请求耗时统计 - 请求耗时统计指标将监视我们每个请求的处理时间。
• 请求错误计数器 - 请求错误计数器将记录工作站上的所有出错请求。

以下是示例代码：

import time
import random
from prometheus_client import start_http_server, Counter, Gauge, Histogram

REQUESTS = Counter('http_requests_total', 'Total HTTP requests')
REQUESTS_ERRORS = Counter('http_requests_errors_total', 'Total HTTP request errors')
REQUEST_TIME = Histogram('http_request_duration_seconds', 'HTTP request duration')
WORKLOAD = Gauge('workload', 'The current workload')

def handle_request():
    """模拟计算任务并返回结果"""
    REQUESTS.inc()  # 增加请求计数器

    start_time = time.time()
    time.sleep(random.uniform(0.5, 1.5))  # 模拟计算任务的处理时间
    duration = time.time() - start_time

    REQUEST_TIME.observe(duration)  # 记录请求耗时统计指标

    if random.random() > 0.8:  # 模拟随机错误请求
        REQUESTS_ERRORS.inc()  # 增加请求错误计数器
        return '500 Internal Server Error', None

    WORKLOAD.inc()  # 增加当前工作负载指标
    return '200 OK', f'{duration:.2f} seconds'

if __name__ == '__main__':
    start_http_server(8000)

    while True:
        _, result = handle_request()
        if result is not None:
            print(result)
        WORKLOAD.dec()  # 减少当前工作负载指标

在这个示例中，我们定义了三个 MetricFamily 对象: REQUESTS, REQUESTS_ERRORS 和 REQUEST_TIME。WORKLOAD 没有在 HTTP 请求处理代码中使用，但它可以用于跟踪程序的当前工作负载。

值得注意的是，我们提供了一些不同的指标类型：

• 计数器（Counter）：传递给它的值将一直增加，直到它被重置或 Prometheus 服务被重启。
• 直方图（Histogram）：使用指定的桶来记录值的出现次数，并计算值的总数和平均值。
• 计量器（Gauge）：计量器用于记录应该随时间变化的任何值，例如程序中可能的并发请求数。

6. 总结

在这个攻略中，我们介绍了如何使用 prometheus_client 库创建自定义指标，并将它们添加到 Prometheus 监控系统中。我们还提供了两个示例程序来演示如何使用这个库来跟踪计算指标。请记住，在实际使用过程中应该将这些指标与 Prometheus 数据库一起使用，以便可以轻松地访问和查询历史指标数据。

本文链接：http://task.lmcjl.com/news/15590.html