go语言开发Prometheus Exporter（DM数据库）

一、介绍

源码步骤基于dameng_exporter源码讲解，看完本篇文章可以直接进行二次开发。
dameng exporter的开源地址：点击跳转（可直接对接prometheus+grafana 提供表盘）
开发一个exporter 其实就是写一个 Metric格式的接口页面，等待prometheus访问就可以了。
Metric（指标）是用于描述和记录系统、应用程序或服务状态的量化数据。Metric提供了对系统运行状态和性能的可量化度量，帮助监控系统的健康状况、性能表现和行为模式。

1. Metric 的主要特征包括

名称（Name）：指标的唯一标识符，用于在监控系统中识别和区分不同的指标。
标签（Labels）：用于附加到指标的键值对元数据，可以提供更详细的上下文信息。标签使得指标能够根据不同维度进行分组和过滤。
值（Value）：指标的具体数值或测量结果，反映了被度量对象的某种状态、计数或度量。
时间戳（Timestamp）：记录指标值的时间点或时间范围，用于分析指标变化的趋势和时间相关性。

2. Metric 的分类

Metrics 可以按照不同的维度进行分类，主要包括以下几类：

计数器（Counter）：计数器用于累计某个事件发生的次数或增量。它通常只能递增，不能减少。例如，HTTP请求数、任务完成数等。
计量器（Gauge）：计量器表示一个可变的数值，它可以增加或减少。通常用于表示系统状态或资源利用率，如内存使用量、CPU利用率等。
直方图（Histogram）：直方图用于统计和分析观察值的分布情况。它将观察值按照预定义的桶（Bucket）范围进行分组统计，并记录每个桶中的观察值数量。
摘要（Summary）：摘要类似于直方图，但是它除了统计桶中的观察值数量外，还会记录观察值的总和、计数和其他分位数（如中位数、95th百分位数等）。

二、简化版的Metric

最简易版的Counter类型指标方式，只有这么几行代码。
主要是三个函数也就是三步骤

1） prometheus.NewCounter(）声明一个自己的指标
2） prometheus.MustRegister() 将自定义的指标注册到prometheus
3) http.Handle(“/metrics”, promhttp.Handler()) 把prometheus的handler交给接口即可

var (requestsTotal = prometheus.NewCounter(prometheus.CounterOpts{Name: "http_requests_total",Help: "Total number of HTTP requests processed",},)
)func main() {// 注册指标prometheus.MustRegister(requestsTotal)// 模拟请求处理http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {requestsTotal.Inc() // 每次请求增加计数器fmt.Fprintf(w, "Hello, World!")})// 启动 HTTP 服务，暴露指标http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))
}

三、标准版的Metric

1. 目录结构

collector//注册类collector.godb_sessions_collector.go
//启动类
dameng_exporter.go

2. main函数(dameng_exporter.go)

注：这里使用的是自己的Registry，特别重要。并且注册指标方式不同

func main() {// 创建一个新的注册器，如果使用系统自带的Registry,会多余出很多默认的go指标reg := prometheus.NewRegistry()//注册指标,这里的collector是我的项目目录collector.RegisterCollectors(reg)//设置metric路径http.Handle("/metrics", promhttp.HandlerFor(reg, promhttp.HandlerOpts{}))}

3. 注册指标(collector.go)

这里为什么声明MetricCollector接口，附录章节写原因

// MetricCollector 接口
type MetricCollector interface {Describe(ch chan<- *prometheus.Desc)Collect(ch chan<- prometheus.Metric)
}var (collectors  []prometheus.CollectorregisterMux sync.Mutex
)//注册指标
func RegisterCollectors(reg *prometheus.Registry) {//加锁registerMux.Lock()defer registerMux.Unlock()//连接DM数据库db, err := sql.Open("dm", "dm://SYSDBA:SYSDBA@localhost:5236?autoCommit=true")//将指标存放到collectors数组中collectors = append(collectors, NewDBSessionsCollector(db))//把collectors数组中指标注册for _, collector := range collectors {reg.MustRegister(collector)}}

4.指标采集器（db_sessions_collector.go）

实现MetricCollector的两个接口 Describe 和 Collect， Describe传的channel，Collect是采集逻辑
Collect函数我是直接连接DM数据库执行SQL采集指标
NewDBSessionsCollector中的返回值就是我们的metric指标的格式。四个参数已经在代码中标明了，这里只是声明lable的标签并不赋值
Collect函数的prometheus.MustNewConstMetric()函数，这步是给事先定义的标签赋值，需要一一对应才行。
Collect函数的prometheus.MustNewConstMetric()函数的prometheus.GaugeValue这个参数指定就是Metric的分类

package collectorimport ("context""dameng_exporter/config""dameng_exporter/logger""database/sql""github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
)type DBSessionsCollector struct {db         *sql.DBmetricDesc *prometheus.Desc
}func NewDBSessionsCollector(db *sql.DB) MetricCollector {return &DBSessionsCollector{db: db,metricDesc: prometheus.NewDesc("db_sessions", //key便签值"Number of database sessions",//辅助信息[]string{"host_name"}, // 添加标签nil,),}
}func (c *DBSessionsCollector) Describe(ch chan<- *prometheus.Desc) {ch <- c.metricDesc
}func (c *DBSessionsCollector) Collect(ch chan<- prometheus.Metric) {// ping 一下判断连接是否有问题if err := checkDBConnection(c.db); err != nil {return}//设置超时时间的ctx对象ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), timeout)defer cancel()var value float64err := c.db.QueryRowContext(ctx, "SELECT COUNT(*) FROM v$sessions").Scan(&value)if err != nil {handleDbQueryError(err)return}logger.Logger.Debugf("DBSessionsCollector: %v", value)ch <- prometheus.MustNewConstMetric(c.metricDesc, prometheus.GaugeValue, value, config.GetHostName())
}

四、附录

为什么声明MetricCollector接口？

prometheus注册需要reg.MustRegister函数需要传Collector类型
Collector有两个接口Describe(chan<- *Desc)以及Collect(chan<- Metric)
因为要传这个所以先定义同接口的MetricCollector类型
写的每一个指标都需要实现这两个接口

在这里插入图片描述

如何连接DM数据库

大概如下，具体的参考DM官网：https://eco.dameng.com/document/dm/zh-cn/app-dev/go_dm.html

// 引用Go标准库sql和dm驱动包，后面的示例不再赘述
import (
"database/sql"
_ "dm"
)
db, err := sql.Open("dm", "dm://SYSDBA:SYSDBA@localhost:5236?autoCommit=true")