前言
Opentelemetry
分散式鏈路跟蹤（ Distributed Tracing ）的概念最早是由 Google 提出來的，發展至今技術已經比較成熟，也是有一些協議標準可以參考。目前在 Tracing 技術這塊比較有影響力的是兩大開源技術框架：Netflix 公司開源的 OpenTracing 和 Google 開源的 OpenCensus。兩大框架都擁有比較高的開發者群體。為形成統一的技術標準，兩大框架最終磨合成立了 OpenTelemetry 專案，簡稱 otel。otel 有鏈路追蹤和監控告警兩大塊，關於監控告警，可以檢視另一篇文章：Go 鏈路追蹤入門 Opentelemetry
Prometheus
Prometheus 源自 SoundCloud，擁有一整套開源系統監控和警報工具包，是支援 OpenTelemetry 的系統之一，是 CNCF 的第二個專案。
Grafana
Grafana 是一個開源的分析和視覺化平臺，它允許你查詢、視覺化和警報來自各種資料來源的資料。它提供了一個使用者友好的介面，用於建立和共享儀表板、圖表和警報。Grafana 支援廣泛的資料來源，其中就包括 Prometheus
基礎概念
這裡為了簡單入門，儘量簡單的介紹一些抽象概念，結合著程式碼理解，如果不能理解也沒關係，程式碼寫著寫著自然就明白了：
Meter Provider
用於介面化管理全域性的 Meter 建立，相當於全域性的監控指標管理工廠。
Meter
用於介面化建立並管理全域性的 Instrument，不同的 Meter 可以看做是不同的程式元件。
Instrument
用於管理不同元件下的各個不同型別的指標，例如 http.server.request.total
Measurements
對應指標上報的具體的 DataPoint 指標資料，是一系列的數值項。
Metric Reader
用於實現對指標的資料流讀取，內部定義了具體操作指標的資料結構。OpenTelemetry 官方社群提供了多種靈活的 Reader 實現，例如 PeridRader、ManualReader 等。
Metric ExporterExporter 用於暴露本地指標到對應的第三方廠商，例如：Promtheus、Zipkin 等。
指標型別
OpenTelemetry metrics 有許多不同指標型別，可以把它想象成類似於 int, float 這種的變數型別：
Counter：只增不減的指標，比如 http 請求總數，位元組大小；
Asynchronous Counter：非同步 Counter；
UpDownCounter：可增可減的指標，比如 http 活動連線數；
Asynchronous UpDownCounter：非同步 Counter；
Gauge：可增可減的指標，瞬時計量的值，比如 CPU 使用，它是非同步的；
Histogram：分組聚合指標，這個較為難以理解一些，可以移步此處檢視，當然，後文也會有一個詳細的例子來使用它。
實戰：採集指標
廢話了一堆，終於可以實戰了。我們先以 http 請求總數為例來走一遍整個採集指標流程。安裝擴充套件：
go get github.com/prometheus/client_golang
go get go.opentelemetry.io/otel/exporters/prometheus
go get go.opentelemetry.io/otel/metric
go get go.opentelemetry.io/otel/sdk/metric開啟 main.go，編寫以下程式碼：
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"net/http"
"os"
"os/signal"
"github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
"go.opentelemetry.io/otel/exporters/prometheus"
api "go.opentelemetry.io/otel/metric"
"go.opentelemetry.io/otel/sdk/metric"
)
const meterName = "oldme_prometheus_testing"
var (
requestHelloCounter api.Int64Counter
)
func main() {
ctx := context.Background()
// 建立 prometheus 匯出器
exporter, err := prometheus.New()
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
// 建立 meter
provider := metric.NewMeterProvider(metric.WithReader(exporter))
meter := provider.Meter(meterName)
// 建立 counter 指標型別
requestHelloCounter, err = meter.Int64Counter("requests_hello_total")
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
go serveMetrics()
ctx, _ = signal.NotifyContext(ctx, os.Interrupt)
<-ctx.Done()
}
func serveMetrics() {
log.Printf("serving metrics at localhost:2223/metrics")
http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
http.Handle("/index", http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
// 記錄 counter 指標
requestHelloCounter.Add(r.Context(), 1)
_, _ = w.Write([]byte("Hello, Otel!"))
}))
err := http.ListenAndServe(":2223", nil) //nolint:gosec // Ignoring G114: Use of net/http serve function that has no support for setting timeouts.
if err != nil {
fmt.Printf("error serving http: %v", err)
return
}
}在我們的程式碼中，我們定義一個名字為 requests_hello_total 的 Int64Counter 指標型別，Int64Counter 代表這是一個只增不減的 int64 數值，用作記錄請求總數正好合適。執行我們的程式，如果不出錯的話，訪問 http://localhost:2223/index 可以看到 Hello, Otel!。並且我們訪問 http://localhost:2223/metrics 可以看到指標資料：
這裡資料還沒有進行視覺化，我們先把流程走通，多訪問幾次 http://localhost:2223/index 可以看到 requests_hello_total 會增加：
Histogram
接下來我們採集一下 Histogram 指標，統計在 0.1, 0.2, 0.5, 1, 2, 5 秒以內的 http 請求數，在 main.go 中加上相關程式碼，可以直接複製過去：
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"math/rand"
"net/http"
"os"
"os/signal"
"time"
"github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
"go.opentelemetry.io/otel/exporters/prometheus"
api "go.opentelemetry.io/otel/metric"
"go.opentelemetry.io/otel/sdk/metric"
)
const meterName = "oldme_prometheus_testing"
var (
requestHelloCounter api.Int64Counter
requestDurationHistogram api.Float64Histogram
)
func main() {
ctx := context.Background()
// 建立 prometheus 匯出器
exporter, err := prometheus.New()
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
// 建立 meter
provider := metric.NewMeterProvider(metric.WithReader(exporter))
meter := provider.Meter(meterName)
// 建立 counter 指標型別
requestHelloCounter, err = meter.Int64Counter("requests_hello_total")
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
// 建立 Histogram 指標型別
requestDurationHistogram, err = meter.Float64Histogram(
"request_hello_duration_seconds",
api.WithDescription("記錄 Hello 請求的耗時統計"),
api.WithExplicitBucketBoundaries(0.1, 0.2, 0.5, 1, 2, 5),
)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
go serveMetrics()
go goroutineMock()
ctx, _ = signal.NotifyContext(ctx, os.Interrupt)
<-ctx.Done()
}
func serveMetrics() {
log.Printf("serving metrics at localhost:2223/metrics")
http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
http.Handle("/index", http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
// 記錄 counter 指標
requestHelloCounter.Add(r.Context(), 1)
// 計算請求處理時間
startTime := time.Now()
// 模擬請求處理時間
time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(3)) * time.Second)
defer func() {
duration := time.Since(startTime).Seconds()
requestDurationHistogram.Record(r.Context(), duration)
}()
_, _ = w.Write([]byte("Hello, Otel!"))
}))
err := http.ListenAndServe(":2223", nil) //nolint:gosec // Ignoring G114: Use of net/http serve function that has no support for setting timeouts.
if err != nil {
fmt.Printf("error serving http: %v", err)
return
}
}
// 隨機模擬若干個協程
func goroutineMock() {
for {
go func() {
// 等待若干秒
var s = time.Duration(rand.Intn(10))
time.Sleep(s * time.Second)
}()
time.Sleep(1 * time.Millisecond)
}
}走到這裡，程式碼層面結束了，已經成功一半了，程式碼開源在 Github。之後我們就可以安裝 Prometheus 服務端和 Grafana 來進行資料視覺化。
安裝 Prometheus
Prometheus 有多種安裝方式，我這裡依舊採用 Docker 安裝，當然，你也可以使用其他方式安裝，具體安裝方式可以參考其他文章，後續 Grafana 同理，不在贅述，在 Prometheus.yml 中填寫 targets 我們的地址：
scrape_configs:
- job_name: "prometheus"
static_configs:
- targets: ["localhost:2223"]Prometheus 會自動去 {{target}}/metrics 中拉取我們的指標。之後在瀏覽器開啟 Promethues 的地址，例如我的是：http://localhost:9090，如果全部正常的話可以在 status:targets 中看見我們的指標：
在 Promethues 的首頁查詢 requests_hello_total 指標可以看到視覺化的圖表：
安裝 Grafana
我的 Grafana 安裝好了，登入進去後是這樣的（我更改後預設顏色）：
在 Data source 中新增 Prometheus 伺服器，然後在 Dashboard 中新增我們想要監控的指標，即可看到更美觀的圖表：
