在CSDN学Golang云原生（监控解决方案Prometheus）

在golang云原生中，通常使用日志库记录应用程序的日志。其中比较常见的有logrus、zap等日志库。这些库一般支持自定义的输出格式和级别，可以根据需要进行配置。

对于云原生应用程序，我们通常会采用容器化技术将其部署到容器集群中。为了方便管理和监控应用程序的运行状态，我们需要将其日志输出到标准输出流或者标准错误流，并且按照一定的规则格式化输出内容。例如Kubernetes就规定了Container Logging Best Practices，在此基础上提供了多种处理日志的方式，如Fluentd、Elasticsearch+Kibana等。

在golang云原生中，我们可以通过以下方式配置记录规则：

1. 使用第三方日志库

在使用第三方日志库时，可以通过设置Formatter属性来指定输出格式和级别。例如，在使用logrus时，我们可以设置：

import (
    "github.com/sirupsen/logrus"
)

func main() {
    log := logrus.New()

    // 设置Formatter
    formatter := &logrus.JSONFormatter{
        TimestampFormat: "2006-01-02 15:04:05",
    }
    log.Formatter = formatter

    // 设置Level
    log.Level = logrus.DebugLevel

    // 输出日志
    log.Info("hello world")
}

1. 直接使用标准包

如果不想使用第三方包，则可以直接使用golang标准库中的log包进行日志输出。例如：

import (
    "log"
)

func main() {
    // 输出到标准错误流
    log.SetOutput(os.Stderr)

    // 设置前缀和标记
    log.SetPrefix("[myapp] ")
    log.SetFlags(log.Ldate | log.Ltime | log.Lmicroseconds)

    // 输出日志
    log.Println("hello world")
}

log.PanicLevellog.FatalLevel

1. 配置容器日志

对于Kubernetes集群来说，我们可以通过修改PodSpec中的配置项来指定应用程序的日志输出规则。例如，在Deployment或者StatefulSet对象的yaml文件中加入以下内容：

apiVersion: apps/v1beta2
kind: Deployment
metadata:
  name: myapp-deployment
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp
    spec:
      containers:
      - name: myapp-container
        image: myregistry/myapp:v1.0.0
        ports:
        - containerPort: 8080
        
        # 配置容器日志输出规则 
        volumeMounts:
          - name: logs-volume  
            mountPath: /var/log/myapp
        
        # 定义volume以便将日志文件挂载到宿主机上        
        volumes:
          - name: logs-volume   
            emptyDir: {}

logs-volume/var/log/myapp

最后，在应用程序中，可以通过直接向标准输出流或者标准错误流输出日志，即可将日志记录到位于宿主机上的日志文件中：

import (
    "log"
)

func main() {
    // 输出到标准错误流
    log.SetOutput(os.Stderr)

    // 设置前缀和标记
    log.SetPrefix("[myapp] ")
    log.SetFlags(log.Ldate | log.Ltime | log.Lmicroseconds)

    // 输出日志
    log.Println("hello world")
}

需要注意的是，Kubernetes支持多种处理容器日志的方式，例如使用Fluentd、Elasticsearch+Kibana等工具对容器日志进行收集和分析。因此，在实际应用中还需要根据实际情况进行相应的配置。

二，报警规则配置

在golang云原生应用中，我们通常使用监控系统对应用程序进行实时监控，并且在出现异常情况时触发报警。常见的监控系统包括Prometheus、Zabbix等。

以下是一些常见的报警规则配置方法：

1. Prometheus

Prometheus是一个开源的监控和报警工具，可以通过其提供的Alertmanager组件进行报警。Alertmanager可以根据Prometheus收集到的指标数据和用户定义的告警规则来判断是否需要发送告警信息。

首先，需要定义一条或多条告警规则，并将其保存在rules文件中。例如：

groups:
- name: myapp.rules
  rules:
  - alert: HighErrorRate
    expr: sum(rate(http_request_duration_seconds_count{job="myapp"}[5m])) by (handler) > 0.5
    for: 10m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "High request latency"
      description: "{{ $labels.handler }} has high request latency"

HighErrorRate

然后，在Prometheus配置文件中，我们需要将该rules文件引入进来，并且设置相应的alerting_rules属性。例如：

rule_files:
  - /etc/prometheus/rules/*.rules

alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets: ['localhost:9093']

最后，在Alertmanager配置文件中，我们需要定义告警规则与报警接收方式之间的映射关系。例如：

route:
  group_by: ['alertname']
  receiver: 'default'
receivers:
- name: 'default'
  email_configs:
  - to: 'admin@example.com'

admin@example.com

1. Zabbix

Zabbix是一款开源的企业级监控系统，也可以用于进行告警。通过在Zabbix Server中创建相应的监控项和触发器，当监控项的值满足触发器条件时就会触发告警。

首先，在Zabbix Web界面中创建一个新的触发器，并设置相应的条件和阈值。例如：

{myapp.server1:http_requests.avg(5m)}>10

http_requests

然后，在Zabbix Server端创建一个新的Action并指定相应的通知方式。例如：

• Name: Send message to Admins
• Conditions: Trigger value = PROBLEM
• Operations: Send message to user "Admin", with subject "MyApp alert" and body "{TRIGGER.NAME}: {TRIGGER.STATUS}"
• Recovery operations: Send message to user "Admin", with subject "MyApp recovery" and body "{TRIGGER.NAME} recovered"

Admin

需要注意的是，Zabbix支持多种通知方式，如邮件、短信等。因此，在实际应用中还需要根据实际情况进行相应的配置。

三，PromQL查询语句

PromQL是Prometheus的查询语言，可以用于从Prometheus中查询和分析数据。以下是一些常见的Golang云原生PromQL查询语句：

1. 查询CPU使用率

sum(rate(process_cpu_seconds_total{job="myapp"}[5m])) by (instance)

process_cpu_seconds_total

1. 查询内存使用量

sum(container_memory_usage_bytes{image!="", container_name!=""}) by (container_name)

container_memory_usage_bytes

1. 查询HTTP请求情况

rate(http_requests_total{job="myapp", handler="/api/v1/users"}[5m])

/api/v1/usershttp_requests_total

1. 查询响应时间分布情况

histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket{job="myapp"}[1m])) by (le))

http_request_duration_seconds_bucket

需要注意的是，PromQL语法较为复杂，以上查询语句仅供参考。在实际使用中，还需结合具体场景进行相应的调整和优化。

四，influxdb远程数据中心配置

在Golang云原生应用中使用InfluxDB进行数据存储，如果需要实现远程数据中心配置，则需要进行以下步骤：

1. 在InfluxDB服务器上创建数据库。

influx

1. 安装InfluxDB Go客户端库。

在Golang项目中，使用InfluxDB Go客户端库可以方便地进行与InfluxDB的交互。可以通过以下命令来安装该库：

go get github.com/influxdata/influxdb-client-go

1. 配置连接信息

在Golang应用程序中，通过如下方式设置连接信息：

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/influxdata/influxdb-client-go"
)

func main() {
    // 设置连接信息
    client := influxdb2.NewClientWithOptions("http://my-remote-influx-server:8086", "my-token",
      influxdb2.DefaultOptions().SetBatchSize(2000).SetFlushInterval(10000))

    defer client.Close()

    // 连接到指定数据库
    writeAPI := client.WriteAPIBlocking("", "my-database")

    // 写入数据
    p := influxdb2.NewPoint("my-measurement",
        map[string]string{"key": "value"},
        map[string]interface{}{"field1": 1.0, "field2": int64(5)},
        time.Now())
    writeAPI.WritePoint(context.Background(), p)

}

其中，第一行代码指定了要连接到的远程数据中心InfluxDB服务器的地址和端口号；第二行代码使用访问令牌进行身份验证。

1. 写入数据

WriteAPI

p := influxdb2.NewPoint("my-measurement",
    map[string]string{"key": "value"},
    map[string]interface{}{"field1": 1.0, "field2": int64(5)},
    time.Now())
writeAPI.WritePoint(context.Background(), p)

my-measurement

需要注意的是，在生产环境下，还需考虑诸如重试机制、错误处理等因素。

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五，报警信息配置管理

在Golang云原生应用程序中，可以使用Prometheus作为监控和报警的工具，通过配置Prometheus告警规则文件以及Alertmanager配置文件来实现报警信息的管理。下面是一个简单的示例：

1. 配置Prometheus告警规则

prometheus.rules.yml

groups:
- name: my-rules
  rules:
  - alert: HighRequestRate
    expr: sum(rate(http_requests_total{job="my-service"}[5m])) > 100
    for: 1m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "High request rate detected"
      description: "The HTTP request rate is too high ({{ $value }} requests/minute)."

上述代码表示当5分钟内HTTP请求速率超过100个/分钟时触发告警，并在持续1分钟后自动解除。同时，该告警级别为warning。

1. 配置Alertmanager

alertmanager.yml

global:
  resolve_timeout: 5m

route:
  group_by: ['alertname', 'severity']
  group_wait: 30s
  group_interval: 5m
  repeat_interval: 12h

receivers:
- name: 'slack-webhook'
  slack_configs:
    - channel: '#alerts'
      send_resolved: true
      title_link: 'http://prometheus-server:9090/'
      username: 'Prometheus'
      api_url: 'https://hooks.slack.com/services/T00000000/B00000000/XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX'

slack-webhookapi_url

1. 在Golang应用程序中引入Prometheus客户端库

在Golang应用程序中，通过如下方式引入Prometheus客户端库：

import "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"

1. 在Golang应用程序中添加监控指标

通过Prometheus客户端库，可以方便地向Prometheus服务器注册监控指标。例如：

httpRequestsTotal := prometheus.NewCounterVec(prometheus.CounterOpts{
    Name: "http_requests_total",
    Help: "The total number of HTTP requests.",
}, []string{"method", "status"})

prometheus.MustRegister(httpRequestsTotal)

http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    // 处理HTTP请求
    httpRequestsTotal.WithLabelValues(r.Method, strconv.Itoa(statusCode)).Inc()
})

http_requests_total

1. 启动Alertmanager和Prometheus服务器

最后，在启动Alertmanager和Prometheus服务器时，需要分别指定前面创建的配置文件路径。例如：

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

在启动后，Prometheus服务器将会按照规则文件中的设置进行监控，并在满足告警条件时向Alertmanager发送报警信息。Alertmanager收到报警信息后，将根据配置文件中的设置将其发送至指定接收器中。

六，自定义应用程序指标

在Golang云原生应用程序中，可以使用Prometheus客户端库来定义自定义的监控指标。下面是一个简单的示例：

1. 引入Prometheus客户端库

在Golang应用程序中引入Prometheus客户端库：

import (
    "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
    "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promauto"
)

1. 定义自定义监控指标

promauto.NewCounterVec()

var (
    myCustomMetric = promauto.NewCounterVec(prometheus.CounterOpts{
        Name: "my_custom_metric",
        Help: "This is my custom metric.",
    }, []string{"status_code"})
)

my_custom_metricstatus_code

1. 在应用程序中更新监控指标

在应用程序处理请求或其他相关操作时，通过调用监控指标的相应方法来更新其值。例如：

http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    // 处理HTTP请求
    statusCode := 200 // 假设返回状态码为200
    myCustomMetric.WithLabelValues(strconv.Itoa(statusCode)).Inc()
})

上述代码表示在处理HTTP请求时，根据实际情况更新了自定义的监控指标值。

1. 启动Prometheus服务器

最后，在启动Prometheus服务器时，需要注册之前定义的自定义监控指标。例如：

prometheus.MustRegister(myCustomMetric)

http://localhost:9090/metrics