python编写Prometheus exporter

1 Counter

counter指标类型只能增加,重启时置零,可以使用计数器来表示所服务的请求数,已完成的任务或错误。

from prometheus_client import start_http_server, Counter
import random
import time

a = Counter('a', 'Description of Counter')
b = Counter('b', 'Description of Counter',['label1','lable2'])

def process_request(t):
    """A dummy function that takes some time."""
    a.inc() # Increment by 1

    b.labels(label1='k1', lable2='f1').inc(1.6) # Increment by given value
    b.labels(label1='k1', lable2='f2')
Prometheus exporter是一种将应用程序指标公开为Prometheus所能够接受的格式的服务。它是由Prometheus社区维护的开放源代码软件。可以使用各种编程语言和库来编写Exporter,以便在Prometheus上监视应用程序的所有方面。Exporter将应用程序的度量标准转换为Prometheus所需的格式,使得Prometheus能够定期抓取度量标准,进行存储和查询。以下是使用Python编写Prometheus exporter的一个例子: ```python from prometheus_client import start_http_server, Metric, REGISTRY import random import time class CustomCollector(object): def __init__(self): pass def collect(self): # 模拟获取应用程序指标 metric = Metric('custom_metric', 'Custom metric description', 'gauge') metric.add_sample('custom_metric', value=random.randint(0, 10), labels={}) yield metric if __name__ == '__main__': start_http_server(8000) REGISTRY.register(CustomCollector()) while True: time.sleep(1) ``` 上述Python代码中,我们定义了一个名为CustomCollector的类来生成我们自己的指标。稍后,我们将该类注册到Prometheus的默认注册表中。在collect()函数中,我们模拟生成一个名为custom_metric的指标。我们使用gauge类型来定义它,并添加了一些随机值。在主函数中,我们启动了一个HTTP服务器,监听端口号8000。然后,我们注册我们的CustomCollector类,并定期地生成一些随机的度量标准,以便Prometheus可以抓取和存储。最后,我们进入了一个无限循环,防止程序退出,以便我们可以继续生成度量标准。
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