【prometheus】Pushgateway安装和使用

Pushgateway是prometheus的一个组件，prometheus server默认是通过exporter主动获取数据（默认采取pull拉取数据），pushgateway则是通过被动方式推送数据到prometheus server，用户可以写一些自定义的监控脚本把需要监控的数据发送给pushgateway，然后pushgateway再把数据发送给Prometheus server。

开着拖拉机回家

2487人浏览 · 2024-05-06 08:48:18

开着拖拉机回家 · 2024-05-06 08:48:18 发布

3.2 prometheus添加pushgateway

3.3 推送指定的数据格式到pushgateway

1.添加单条数据

2.添加复杂数据

3.SDk-prometheus-client使用

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一、Pushgateway概述

1.1 Pushgateway简介

Pushgateway是prometheus的一个组件，prometheus server默认是通过exporter主动获取数据（默认采取pull拉取数据），pushgateway则是通过被动方式推送数据到prometheus server，用户可以写一些自定义的监控脚本把需要监控的数据发送给pushgateway，然后pushgateway再把数据发送给Prometheus server。

1.2 Pushgateway优点

Prometheus 默认采用定时pull 模式拉取targets数据，但是如果不在一个子网或者防火墙，prometheus就拉取不到targets数据，所以可以采用各个target往pushgateway上push数据，然后prometheus去pushgateway上定时pull数据
在监控业务数据的时候，需要将不同数据汇总, 汇总之后的数据可以由pushgateway统一收集，然后由 Prometheus 统一拉取。

1.3 pushgateway缺点

Prometheus拉取状态只针对 pushgateway, 不能对每个节点都有效；
Pushgateway出现问题，整个采集到的数据都会出现问题
监控下线，prometheus还会拉取到旧的监控数据，需要手动清理 pushgateway不要的数据。

二、测试环境

IP	主机名
192.168.2.139	master1
192.168.40.140	node1

三、安装测试

3.1 pushgateway安装

在node1节点操作

docker pull prom/pushgateway
docker run -d --name pushgateway -p 9091:9091 prom/pushgateway

在浏览器访问192.168.2.140:9091出现如下ui界面

3.2 prometheus添加pushgateway

修改prometheus-cfg.yaml文件

- job_name: 'pushgateway'
      scrape_interval: 5s
      static_configs:
      - targets: ['192.168.2.140:9091']
   honor_labels: true

更新

kubectl apply -f prometheus-alertmanager-cfg.yaml
kubectl delete -f prometheus-alertmanager-deploy.yaml
kubectl apply  -f prometheus-alertmanager-deploy.yaml

登录prometheus http://192.168.2.139:30242/targets

3.3 推送指定的数据格式到pushgateway

1.添加单条数据

# 向 {job="test_job"} 添加单条数据：
echo " metric 3.6" | curl --data-binary @- http://192.168.2.140:9091/metrics/job/test_job

这里需要注意的是将<key & value>推送给pushgateway，curl --data-binary是将HTTP POST请求中的数据发送给HTTP服务器（pushgateway），和用户提交THML表单时浏览器的行为是一样的，HTTP POST请求中的数据为纯二进制数据。

prometheus web中查询

2.添加复杂数据

# 添加复杂数据
cat <<EOF | curl --data-binary @- http://192.168.2.140:9091/metrics/job/test_job/instance/test_instance
# TYPE node_memory_usage gauge
node_memory_usage 26
# TYPE memory_total gauge
node_memory_total 26000
EOF

这条连接主要分为三个部分：

http://192.168.2.143:9091/metrics/job/test_job：这是URL的主location，发送到哪个URL
job/test_job：表示是推送到哪个prometheus定义的job里面，上面我们定义的job_name为pushgateway
instance/test_instance：表示推送后显示的主机名称是什么，从上面pushgateway图也可以看出

如下是删除某个实例

# 删除某个组下某个实例的所有数据
curl -X DELETE http://192.168.2.140:9091/metrics/job/test_job/instance/test_instance

# 删除某个组下的所有数据：
curl -X DELETE http://192.168.2.140:9091/metrics/job/test_job

3.SDk-prometheus-client使用

python安装 prometheus_client

使用 pip 工具可以非常方便地安装 prometheus_client：

测试脚本

# -*- coding: utf-8 -*-

# 导入所需的库
from prometheus_client import CollectorRegistry, Gauge, push_to_gateway


if __name__ == '__main__':
    # 定义和注册指标
    registry = CollectorRegistry()
    labels = ['req_status', 'req_method', 'req_url']
    g_one = Gauge('requests_total', 'url请求次数', labels, registry=registry)
    g_two = Gauge('avg_response_time_seconds', '1分钟内的URL平均响应时间', labels, registry=registry)

    # 收集和记录指标数据
    g_one.labels('200','GET', '/test/url').set(1) #set设定值
    g_two.labels('200','GET', '/test/api/url/').set(10) #set设定值

    # 推送指标数据到Pushgateway
    push_to_gateway('http://192.168.2.140:9091', job='SampleURLMetrics', registry=registry)

在这个示例中，我们定义了一个名为requests_total的指标，记录了一个值为1和10的示例数据，并将指标数据推送到了名为example_job的job中。