使用Prometheus監控你的容器化應用程序！

如果你正在使用Docker或Kubernetes等容器化技術來運行你的應用程序，那么監控它們的性能和狀態就特別重要。 Prometheus是一種開源的監控系統，可以幫助你收集和分析應用程序的指標，并提供警報和可視化工具，以便快速診斷問題。

在本文中，我們將介紹如何設置一個基本的Prometheus服務器和使用它來監控一個簡單的Docker容器應用程序。

安裝和啟動Prometheus服務器

首先，我們需要安裝Prometheus服務器。你可以通過訪問Prometheus的官方網站來獲取最新的版本。在本文中，我們將使用v2.22.0版本。

首先，下載二進制文件：

$ wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.22.0/prometheus-2.22.0.linux-amd64.tar.gz

接下來，解壓縮文件并進入解壓后的目錄：

$ tar -zxvf prometheus-2.22.0.linux-amd64.tar.gz$ cd prometheus-2.22.0.linux-amd64/

Prometheus服務器需要一個配置文件來指定它需要監控的目標和規則。在本例中，我們將創建一個簡單的配置文件，以便Prometheus可以監控本地運行的應用程序。創建一個名為prometheus.yml的文件，并添加以下內容：

yaml

global:

scrape_interval: 15s

scrape_configs:

- job_name: 'prometheus'

static_configs:

- targets: ['localhost:9090']

- job_name: 'my-app'

static_configs:

- targets: ['localhost:8080']

這里的配置文件指定了兩個目標：prometheus和my-app。prometheus是Prometheus服務器自己的指標，而my-app是我們將要運行的應用程序。接下來，我們需要啟動Prometheus服務器。通過運行以下命令來啟動它：

$ ./prometheus --config.file=prometheus.yml

現在，你應該可以通過瀏覽器訪問Prometheus服務器的Web界面(http://localhost:9090/)了。在這個界面上，你可以使用PromQL查詢語言來查詢你的指標，并使用內置的可視化工具來顯示它們。創建一個簡單的Docker應用程序現在，我們將創建一個簡單的Docker容器應用程序，并將其添加到Prometheus監視列表中。我們將使用Python Flask框架來創建一個簡單的Web應用程序。在終端中輸入以下命令來安裝Flask：

$ pip install Flask

現在，創建一個名為app.py`的Python文件，并添加以下內容：`pythonfrom flask import Flaskimport randomimport timeapp = Flask(__name__)@app.route('/')def hello():    return 'Hello, World!'@app.route('/random')def random_number():    time.sleep(1) # simulate a slow request    return str(random.randint(1, 100))if __name__ == '__main__':    app.run(debug=True, host='0.0.0.0')

這個應用程序有兩個路由：`/和/random`。前者只是返回一個簡單的“Hello, World!”消息，而后者會等待一秒鐘并返回一個1到100之間的隨機數。

現在，我們可以使用Docker來構建和運行它。我們將使用Dockerfile來定義我們的Docker鏡像。創建一個名為Dockerfile的文件，并添加以下內容：

dockerfile

FROM python:3.9-slim-buster

WORKDIR /app

COPY . /app

RUN pip install Flask

EXPOSE 8080

CMD ["python", "app.py"]

這個Dockerfile從Python 3.9鏡像開始，并將我們的應用程序復制到容器中。然后，它使用pip來安裝Flask，并在端口8080上暴露我們的應用程序。最后，它使用CMD指令來運行我們的應用程序。現在，我們可以使用Docker來構建和運行它。先構建鏡像：

$ docker build -t my-app .

然后運行鏡像：

$ docker run -p 8080:8080 my-app

現在，通過訪問http://localhost:8080/和http://localhost:8080/random，你應該可以訪問我們的應用程序了。將應用程序添加到Prometheus監視列表中最后一步是將我們的應用程序添加到我們的Prometheus監控列表中。為此，我們需要在我們的應用程序中添加一個Prometheus客戶端庫，并告訴它在哪里暴露指標。在Python中，我們可以使用prometheus_client庫來實現這一點。我們可以使用pip來安裝它：

$ pip install prometheus_client

接下來，我們需要修改app.py`文件，以使用Prometheus客戶端庫來暴露我們的指標。將以下內容添加到文件頂部：`pythonfrom prometheus_client import start_http_server, Counter

然后，在__main__函數中添加以下代碼：

python

# Start Prometheus HTTP server

start_http_server(8000)

# Define a counter metric for HTTP requests

REQUEST_COUNT = Counter('http_requests_total', 'Total HTTP Requests')

# Increment the counter for each incoming request

@app.route('/')

def hello():

REQUEST_COUNT.inc()

return 'Hello, World!'

# Define a counter metric for random number requests

RANDOM_COUNT = Counter('random_number_requests_total', 'Total Random Number Requests')

# Increment the counter for each incoming request

@app.route('/random')

def random_number():

RANDOM_COUNT.inc()

time.sleep(1) # simulate a slow request

return str(random.randint(1, 100))

在這里，我們使用start_http_server函數在8000端口上啟動一個Prometheus HTTP服務器。然后，我們定義了兩個計數器指標：http_requests_total和random_number_requests_total。這些指標將跟蹤我們應用程序的HTTP請求計數。最后，我們在每個路由函數中使用inc方法來增加計數器的值。現在，重新構建和運行我們的Docker容器，并將其暴露在8080端口上：

$ docker build -t my-app .

$ docker run -p 8080:8080 -p 8000:8000 my-app

現在，訪問http://localhost:8080/和http://localhost:8080/random，并刷新一些頁面。然后，通過訪問http://localhost:8000/metrics`，你可以看到Prometheus服務器正在收集我們應用程序的指標了。

結論

在本文中，我們介紹了如何設置一個基本的Prometheus服務器，并將一個簡單的Docker容器應用程序添加到監視列表中。我們還使用Prometheus客戶端庫來暴露應用程序的指標，并使用PromQL查詢語言和內置的可視化工具來可視化和分析指標。這是一個開始，你可以繼續擴展設置和添加更復雜的指標和規則，以滿足你的需要。

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