prometheus自定义监控指标

最新推荐文章于 2025-10-07 23:45:45 发布

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最新推荐文章于 2025-10-07 23:45:45 发布 · 1.1k 阅读

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#kubernetes #自动化 #运维开发

prometheus自定义监控指标

pushgateway添加为服务方式启动

vim /usr/lib/systemd/system/pushgateway.service
							
[Unit]
Description=pushgateway
After=network.target

[Service]
ExecStart=/opt/pushgateway/pushgateway
Restart=on-failure

[Install]
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【监控】prometheus自定义指标 exporter

m0_62856417的博客

05-31

1774

说一下prometheus如何自定义指标

Prometheus监控- 第7天

qq_26825559的博客

08-26

1096

每一个 Prometheus 资源，Operator 都会在相同 namespace 下部署成一个正确配置的 StatefulSet，Prometheus 的 Pod 都会挂载一个名为的 Secret，里面包含了 Prometheus 的配置。调整配置ingress-nginx的配置文件，打开service及pod的10254端口。使用CRD做prometheus配置，“匹配” 是一个很重要的细节，详细匹配关系如图，任何地方匹配失败会导致转化成的标配prometheus文件无法识别到targets。

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Prometheus添加自定义监控

LebronQiu的博客

08-30

1468

Prometheus添加自定义监控，监控Django项目

Prometheus监控：自定义指标采集实践

最新发布

nSwe9Z3s2的博客

10-07

302

Prometheus通过客户端库或Exporter暴露的HTTP端点采集指标。自定义指标需要遵循Prometheus数据格式规范，通常以的形式呈现。使用Prometheus官方客户端库（如Go/Python/Java）创建HTTP服务暴露指标。

Prometheus实现自定义指标监控

YIYIYI

06-30

6841

Prometheus实现自定义指标监控

prometheus使用三（自定义监控指标实现）

u012472094的博客

07-15

525

p90或p99 histogram_quantile(0.9, sum(rate(histogram_bucket[5m])) by (le)) 等等。prometheus提供了一系列的export帮助采集各种容器和中间件的运行指标，但有时我们还需要更灵活的监控指标，介绍一下自定义监控指标。然后在prometheus的prometheus.yml上配置一个job，参数prometheus二中方法配置即可。本文用来监控dubbo的服务提供者的被调用指标，包括调用次数，p99等。service层如下。

prometheus自定义监控(pushgateway和blackbox)和远端存储VictoriaMetrics

qq_73797346的博客

03-16

1350

黑盒监控：黑盒监控是面向现象的，关注的是系统当前的状态，而不是预测未来会发生的问题。比如，当系统出现故障时，黑盒监控会发出警报**白盒监控：**白盒监控则更深入，依赖于对系统内部信息的检测，如系统日志、HTTP节点等。它不仅能检测到当前的问题，还能预测到即将发生的问题，甚至那些被重试掩盖的问题Prometheus基于blackbox进行黑盒监控blackbox_exporter概述。

prometheus自定义监控指标——实战

weixin_30251587的博客

06-29

5023

上一节介绍了pushgateway的作用、优劣以及部署使用，本机通过几个实例来重温一下自定义监控指标是如何使用的。一、监控容器启动时间（shell）　　使用prometheus已经两个月了，但从未找到容器运行时间的指标（有一个类似的指标是容器创建时间）。学会自定义监控指标后，第一个实例就应该来搞定它。　　前提条件是，部署好pushagateway！　　在被监控机器上（linux...

prometheus自定义监控项（no）

asufeiya的博客

08-01

4221

Prometheus Operator默认的监控指标并不能完全满足实际的监控需求，这时候就需要我们自己根据业务添加自定义监控。添加一个自定义监控的步骤如下： 1、创建一个ServiceMonitor对象，用于Prometheus添加监控项 2、为ServiceMonitor对象关联metrics数据接口的Service对象 3、确保Services对象可以正确获取到metrics数据演示如何添加etcd集群的监控 1.etcd证书对于etcd集群一般情况下，为了安全都是开启https认证方式，所以要

Go实现自定义prometheus的exporter

但行好事，莫问前程

03-27

2293

自定义一个prometheus的exporter

可以自定义指标的监控工具 - Prometheus的安装部署

微光点亮星辰

04-04

2087

本文关键字：监控、安装、Prometheus、普罗米修斯、配置。Prometheus 是一款开源的监控系统，方便之处在于高度自定义和集成性，可以自定义监控指标，通过可视化的方式查看。

Prometheus实现自定义脚本监控

Hu_wen的专栏

04-10

2873

在监控工作过程中经常会收到大量的定制化的监控需求，Prometheus就提供了一个很强大的组件 --> Pushgateway，他不仅是网关的用途接收exporter的数据，还可以接收自定义的监控指标数据，再由Prometheus server主动去拉取Pushgateway数据。当然他也存在一些缺点，比如：单点问题、监控数据下线但是pushgateway还是会被拉取到旧数据等问题。

Prometheus监控实战之自定义metrics

sre救赎之路

02-19

2540

Prometheus监控实战之自定义metrics

Prometheus自定义PostgreSQL监控指标

neweastsun的专栏

10-26

2081

提供默认指标，它们非常有用。但也支持灵活地使用yaml文件添加自定义指标。metrics:它的结构非常简单，每个部分都需要了解一些注意事项：metric_name：与你想要的度量名称一样简单。master：在复制环境中，这个值经常与Leader主机混淆。但它真正的意思是查询将只在DATA_SOURCE_NAME参数中配置的数据库中执行。cache_seconds：再次运行查询之前保留最后值的时间。如果度量数据不经常更改，请考虑添加此参数。

2025，每天10分钟，跟我学K8S（四十六）- Prometheus（三）添加自定义监控项

devopser6的专栏

04-14

866

上一章，我们学习了Prometheus添加系统监控项，那如何添加自定义监控项呢？例如etcd或者其他自己运行的pod？这一章节就来讲解这个问题。

Prometheus监控Spring Boot应用，自定义应用监控指标

我的博客

09-05

1377

前面我们在Spring Boot项目中集成Actuator和Micrometer实现了Spring Boot应用监控，基本上覆盖 JVM 各个层间的参数指标，并且配合 Grafana Dashboard 模板基本可以满足我们日常对Spring Boot应用的监控。但是，对于核心业务改是否也能够监控它们的执行情况呢？答案是肯定的，Micrometer支持自定义监控指标，实现业务方面的数据监控。例如统计访问某一个 API 接口的请求数，统计实时在线人数、统计实时接口响应时间等。

prometheus 自定义监控数据

qq_41616955的博客

03-24

1542

prometheus 要监控自定义数据，那就要遵守metrics数据格式，不管你用什么语言写的，只要返回metrics的数据，接口提供给prometheus，Prometheus会拉取数据存入到数据库。开始，prometheus监控招行黄金，这里我用的与市场差价来写的，python 语言。这里像不像exporter的客户端，这里可以相当如一个exporter。运行得到的接口是127.0.0.1:5000/metrics。我们就可以正常的操作prometheus了，配置文件。配置grafana图标。

Prometheus Operator自定义监控项

运维相关技术闲聊，专业背锅内容媒体

11-30

1652

Prometheus Operator默认的监控指标并不能完全满足实际的监控需求，这时候就需要我们自己根据业务添加自定义监控。添加一个自定义监控的步骤如下： 1、创建一个ServiceMonitor对象，用于Prometheus添加监控项 2、为ServiceMonitor对象关联metrics数据接口的Service对象 3、确保Services对象可以正确获取到metrics数据下面本文将以如何添加redis监控为例部署redis k8s-redis-and-exporter-deployment.

使用Prometheus对微服务性能自定义指标监控

gjtao1130的专栏

10-25

1224

利用HTTP的拦截器添加Prometheus的监控指标，首先创建一个拦截器CustomInterceptor 实现HandlerInterceptor接口，然后重写里面的前置处理、后置处理；//耗时//api调用次数。//汇总率//这里使用的时SpringUtil获取Bean，没有用@Autowired注解，Autowired会因为加载时机问题导致拿不到；SpringUtil.getBean网上实现有很多，可以自行搜索；@Override//记录接口开始调用的时间。

Prometheus自定义监控

09-16

Prometheus自定义监控可通过不同场景和技术实现，以下是一些相关方法和指南： ### 基于Python HTTP服务的自定义监控在微服务架构中，对于HTTP服务的监控，Prometheus可结合Python开发的自定义Exporter实现全面观测。Prometheus采用Pull模型与灵活的指标体系，利用Python自定义Exporter能对HTTP服务性能、可用性及业务指标进行监控。具体而言，可通过Python代码开发Exporter，将HTTP服务相关指标暴露给Prometheus进行采集，从而实现对HTTP服务的自定义监控 [^2]。 ### 基于Spring Boot应用的自定义监控在电商平台的订单服务这类Spring Boot应用场景中，为了精细化监控业务指标，如订单处理时长、并发提交量、下单失败率等，可在Spring Boot应用中自定义指标，并推送到Prometheus进行存储和告警。技术选型上，可利用Spring Boot Actuator提供的可扩展监控指标接口（其内置常见JVM、HTTP等指标），结合Actuator底层度量库Micrometer（支持多种监控后端），将自定义指标暴露给Prometheus这个流行的时序数据库进行抓取。同时，可使用Grafana进行可视化展示和告警管理，它支持PromQL语法 [^3]。以下为一个简单的Python自定义Exporter示例代码： ```python from prometheus_client import start_http_server, Gauge import random import time # 自定义一个指标 custom_metric = Gauge('custom_http_requests', 'Custom metric for HTTP requests') def generate_metric(): while True: # 模拟生成指标值 value = random.randint(0, 100) custom_metric.set(value) time.sleep(1) if __name__ == '__main__': # 启动HTTP服务，暴露指标 start_http_server(8000) generate_metric() ``` ### 通用指南要快速上手并构建完善的监控体系，需了解Prometheus的基本概念、安装方法、配置步骤及其与Grafana的集成。通过学习这些内容，能更好地实现自定义监控。例如，在配置Prometheus时，要明确如何配置数据采集任务，使其能够准确采集自定义指标；在与Grafana集成时，要掌握如何使用PromQL语法进行查询和展示，以实现对自定义监控指标的有效可视化 [^1]。