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Prometheus代码中如何实现自定义 scrape job？

在当今数字化时代，监控和收集系统性能数据对于维护和优化系统至关重要。Prometheus 作为一款强大的开源监控和告警工具，已经成为许多开发者和运维人员的选择。在 Prometheus 中，自定义 scrape job 是实现数据收集的关键步骤。本文将深入探讨 Prometheus 代码中如何实现自定义 scrape job，帮助您更好地利用 Prometheus 进行系统监控。

一、什么是 scrape job？

Scrape job 是 Prometheus 中的一个重要概念，它定义了 Prometheus 如何从目标（如服务器、容器等）收集数据。每个 scrape job 都包含以下元素：

目标列表：指定 Prometheus 需要从哪些目标收集数据。
抓取配置：定义抓取目标的参数，如抓取路径、抓取间隔等。
抓取模板：用于解析目标返回的数据。

二、自定义 scrape job 的步骤

创建 scrape 配置文件

Prometheus 使用 YAML 格式的配置文件来定义 scrape job。首先，在 Prometheus 配置目录下创建一个新的配置文件，例如 custom_scrape_job.yml。
```
global:

  scrape_interval: 15s



scrape_configs:

  - job_name: 'custom_job'

    static_configs:

      - targets:

        - '192.168.1.1:9090'

        - '192.168.1.2:9090'
```
在上述配置中，job_name 指定了 scrape job 的名称，static_configs 定义了目标列表。
配置抓取路径

在 custom_scrape_job.yml 文件中，我们需要指定抓取路径。这可以通过 scrape_configs 中的 metrics_path 参数实现。
```
scrape_configs:

  - job_name: 'custom_job'

    static_configs:

      - targets:

        - '192.168.1.1:9090'

        - '192.168.1.2:9090'

    metrics_path: '/metrics'
```
在此示例中，我们假设目标返回的 metrics 数据位于 /metrics 路径。

配置抓取模板

Prometheus 支持使用抓取模板来自定义抓取目标返回的数据。在 custom_scrape_job.yml 文件中，我们可以使用 relabel_configs 参数来定义抓取模板。

scrape_configs:

  - job_name: 'custom_job'

    static_configs:

      - targets:

        - '192.168.1.1:9090'

        - '192.168.1.2:9090'

    metrics_path: '/metrics'

    relabel_configs:

      - source_labels: [__address__]

        target_label: instance

        regex: (.*):9090

        replacement: $1

在此示例中，我们使用正则表达式将目标地址中的 IP 地址提取出来，并将其作为 instance 标签。

启动 Prometheus

在配置好自定义 scrape job 后，重启 Prometheus 服务以应用新的配置。

三、案例分析

假设我们有一个基于 Node.js 的应用，需要收集其性能数据。以下是一个简单的 Prometheus 配置示例：

scrape_configs:

  - job_name: 'nodejs_app'

    static_configs:

      - targets:

        - '192.168.1.1:3000'

        - '192.168.1.2:3000'

    metrics_path: '/metrics'

    relabel_configs:

      - source_labels: [__address__]

        target_label: instance

        regex: (.*):3000

        replacement: $1

在 Node.js 应用中，我们可以使用 prom-client 库来暴露 metrics 数据：

const client = require('prom-client');



const metrics = new client.Registry();



const upGauge = new client.Gauge({

  name: 'nodejs_up',

  help: 'Node.js application up status',

});



metrics.registerMetric('nodejs_up', upGauge);



// 在应用启动时，设置 upGauge 的值为 1

upGauge.set(1);



// 在应用关闭时，设置 upGauge 的值为 0

process.on('SIGINT', () => {

  upGauge.set(0);

  metrics.unregisterMetric('nodejs_up');

});

通过以上配置，Prometheus 将能够收集 Node.js 应用的性能数据，并将其存储在时序数据库中。

四、总结

自定义 scrape job 是 Prometheus 中实现数据收集的关键步骤。通过配置 scrape 配置文件、抓取路径和抓取模板，我们可以轻松地从各种目标收集性能数据。本文详细介绍了 Prometheus 代码中如何实现自定义 scrape job，并提供了案例分析，希望对您有所帮助。