prometheus exporter

最新推荐文章于 2025-11-15 18:04:09 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-15 18:04:09 发布 · 533 阅读

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本文深入探讨了Prometheus监控系统中的Exporter概念，包括其来源、运行方式及规范，详细介绍了社区提供的各种Exporter，并阐述了如何自定义Exporter以满足特定监控需求。

广义上讲所有可以向Prometheus提供监控样本数据的程序都可以被称为一个Exporter。而Exporter的一个实例称为target，如下所示，Prometheus通过轮训的方式定期从这些target中获取样本数据:

Exporter的来源

从Exporter的来源上来讲，主要分为两类：

社区提供的

Prometheus社区提供了丰富的Exporter实现，涵盖了从基础设施，中间件以及网络等各个方面的监控功能。这些Exporter可以实现大部分通用的监控需求。下表列举一些社区中常用的Exporter：

范围	常用Exporter
数据库	MySQL Exporter, Redis Exporter, MongoDB Exporter, MSSQL Exporter等
硬件	Apcupsd Exporter，IoT Edison Exporter， IPMI Exporter, Node Exporter等
消息队列	Beanstalkd Exporter, Kafka Exporter, NSQ Exporter, RabbitMQ Exporter等
存储	Ceph Exporter, Gluster Exporter, HDFS Exporter, ScaleIO Exporter等
HTTP服务	Apache Exporter, HAProxy Exporter, Nginx Exporter等
API服务	AWS ECS Exporter， Docker Cloud Exporter, Docker Hub Exporter, GitHub Exporter等
日志	Fluentd Exporter, Grok Exporter等
监控系统	Collectd Exporter, Graphite Exporter, InfluxDB Exporter, Nagios Exporter, SNMP Exporter等
其它	Blockbox Exporter, JIRA Exporter, Jenkins Exporter， Confluence Exporter等

用户自定义的

除了直接使用社区提供的Exporter程序以外，用户还可以基于Prometheus提供的Client Library创建自己的Exporter程序，目前Promthues社区官方提供了对以下编程语言的支持：Go、Java/Scala、Python、Ruby。同时还有第三方实现的如：Bash、C++、Common Lisp、Erlang,、Haskeel、Lua、Node.js、PHP、Rust等。

Exporter的运行方式:

从Exporter的运行方式上来讲，又可以分为：

独立使用的
集成到应用中的

Exporter规范:

所有的Exporter程序都需要按照Prometheus的规范，返回监控的样本数据。以Node Exporter为例，当访问/metrics地址时会返回以下内容：

# HELP node_cpu Seconds the cpus spent in each mode.
# TYPE node_cpu counter
node_cpu{cpu="cpu0",mode="idle"} 362812.7890625
# HELP node_load1 1m load average.
# TYPE node_load1 gauge
node_load1 3.0703125

Exporter返回的样本数据，主要由三个部分组成：样本的一般注释信息（HELP），样本的类型注释信息（TYPE）和样本。

# HELP 当前的指标名称以及相应的说明信息

# TYPE 当前的指标名称以及指标类型:

TYPE注释行必须出现在指标的第一个样本之前。如果没有明确的指标类型需要返回为untyped

除了# 开头的所有行都会被视为是监控样本数据。

每一行样本需要满足以下格式规范:

metric_name [
  "{" label_name "=" `"` label_value `"` { "," label_name "=" `"` label_value `"` } [ "," ] "}"
] value [ timestamp ]

其中metric_name和label_name必须遵循PromQL的格式规范要求

需要特别注意的是对于histogram和summary类型的样本。需要按照以下约定返回样本数据：

类型为summary或者histogram的指标x，该指标所有样本的值的总和需要使用一个单独的x_sum指标表示。
类型为summary或者histogram的指标x，该指标所有样本的总数需要使用一个单独的x_count指标表示。
对于类型为summary的指标x，其不同分位数quantile所代表的样本，需要使用单独的x{quantile="y"}表示。
对于类型histogram的指标x为了表示其样本的分布情况，每一个分布需要使用x_bucket{le="y"}表示，其中y为当前分布的上位数。同时必须包含一个样本x_bucket{le="+Inf"}，并且其样本值必须和x_count相同。
对于histogram和summary的样本，必须按照分位数quantile和分布le的值的递增顺序排序。

以下是类型为histogram和summary的样本输出示例：

# A histogram, which has a pretty complex representation in the text format:
# HELP http_request_duration_seconds A histogram of the request duration.
# TYPE http_request_duration_seconds histogram
http_request_duration_seconds_bucket{le="0.05"} 24054
http_request_duration_seconds_bucket{le="0.1"} 33444
http_request_duration_seconds_bucket{le="0.2"} 100392
http_request_duration_seconds_bucket{le="+Inf"} 144320
http_request_duration_seconds_sum 53423
http_request_duration_seconds_count 144320

# Finally a summary, which has a complex representation, too:
# HELP rpc_duration_seconds A summary of the RPC duration in seconds.
# TYPE rpc_duration_seconds summary
rpc_duration_seconds{quantile="0.01"} 3102
rpc_duration_seconds{quantile="0.05"} 3272
rpc_duration_seconds{quantile="0.5"} 4773
rpc_duration_seconds_sum 1.7560473e+07
rpc_duration_seconds_count 2693

对于某些Promtheus还没有提供支持的编程语言，用户只需要按照以上规范返回响应的文本数据即可。