监控面板的使用相关-Grafuna

global:
  scrape_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: "prometheus"
    static_configs:
      - targets: ['docker.for.mac.localhost:9090']
  - job_name: "push-metrics"
    static_configs:
      - targets: ['docker.for.mac.localhost:9091']
        labels:
          instance: pushgateway
  - job_name: 'node'
    static_configs:
      - targets: ['docker.for.mac.localhost:9100']
  - job_name: go_get_prometheus_qps
    static_configs:
      - targets: ['docker.for.mac.localhost:9000']

// 添加用于公开Prometheus指标的路由，WrapH 是 Gin 框架提供的一个函数，用于将标准库 http.Handler 包装成 Gin 的 gin.HandlerFunc
	r.GET("/metrics", gin.WrapH(promhttp.Handler()))

- job_name: go_get_prometheus_qps
    static_configs:
      - targets: ['docker.for.mac.localhost:9000']

const (
	PrometheusUrl          = "http://127.0.0.1:9091" //Prometheus PushGateway 的地址，用于推送指标数据。
	PrometheusJob          = "go_get_prometheus_qps" //Prometheus job 名称，用于标识这个应用程序的任务。,需要和yaml的job_name一致
	PrometheusNamespace    = "go_get_data"           //Prometheus 指标的命名空间。
	EndpointsDataSubsystem = "endpoints"             //Prometheus 指标的子系统，用于更细粒度地标识指标
)

var (
	Pusher *push.Pusher //Prometheus pusher，用于将指标数据推送到 Prometheus PushGateway。

	//一个 Counter 向量，用于记录接口 QPS 的统计信息.用于记录每个接口的请求数量。
	EndpointsQPSMonitor = prometheus.NewCounterVec(
		prometheus.CounterOpts{
			Namespace: PrometheusNamespace,    //命名空间
			Subsystem: EndpointsDataSubsystem, //子系统
			Name:      "QPS_statistic",        //指标名称
			Help:      "统计QPS数据",              //帮助信息
		}, []string{EndpointsDataSubsystem}, //用于标识不同的接口
	)
	//一个 Histogram 向量，用于记录接口耗时的统计信息。用于记录每个接口的耗时。
	EndpointsLantencyMonitor = prometheus.NewHistogramVec(
		prometheus.HistogramOpts{
			Namespace: PrometheusNamespace,                                      //命名空间
			Subsystem: EndpointsDataSubsystem,                                   //子系统
			Name:      "lantency_statistic",                                     //指标名称
			Help:      "统计耗时数据",                                                 //帮助信息
			Buckets:   []float64{1, 5, 10, 20, 50, 100, 500, 1000, 5000, 10000}, //耗时区间，如果一个请求的耗时在某个区间内，就会被记录到对应的桶中。
		}, []string{EndpointsDataSubsystem}, //用于标识不同的接口
	)
)

// 初始化指标
func Init() {
	// 创建一个新的pusher实例，使用PrometheusUrl和PrometheusJob进行配置
	Pusher = push.New(PrometheusUrl, PrometheusJob)

	// 使用prometheus.MustRegister函数注册两个监控指标，分别是EndpointsQPSMonitor和EndpointsLantencyMonitor
	prometheus.MustRegister(
		EndpointsQPSMonitor,
		EndpointsLantencyMonitor,
	)

	// 将EndpointsQPSMonitor和EndpointsLantencyMonitor添加到Pusher实例中的收集器列表中
	Pusher.Collector(EndpointsQPSMonitor)
	Pusher.Collector(EndpointsLantencyMonitor)
}

func PushGateway() {
	// 每15秒上报一次数据
	for range time.Tick(15 * time.Second) {
		if err := Pusher.Add(); err != nil {
			log.Println(err)
		}
		log.Println("push ")
	}
}

// 用于在接口被调用时递增相应的 QPS 计数器，并将 endpoint 作为 label。
func HandleEndpointQps() gin.HandlerFunc {
	return func(c *gin.Context) {
		//获取当前请求的接口路径
		endpoint := c.Request.URL.Path
		fmt.Println(endpoint)
		//递增 QPS 计数器，将当前请求的 endpoint 作为 label。然后，通过 Inc 方法递增 QPS 计数器。
		// 排除 /metrics 路由
		// if endpoint != "/metrics" {
		metrics.EndpointsQPSMonitor.With(prometheus.Labels{metrics.EndpointsDataSubsystem: endpoint}).Inc()
		// }
		c.Next()
	}
}

func HandleEndpointLantency() gin.HandlerFunc {
	return func(c *gin.Context) {
		// 获取当前请求的接口路径
		endpoint := c.Request.URL.Path
		// 记录当前时间，作为请求处理开始的时间点
		start := time.Now()
		defer func(c *gin.Context) {
			// 计算请求处理耗时
			lantency := time.Since(start)
			// 将耗时直接转换为毫秒，保留三位小数
			lantencyFloat64 := float64(lantency.Nanoseconds()) / 1e6

			fmt.Printf("请求接口:%v，请求处理耗时：%f ms\n", endpoint, lantencyFloat64)
			// 将当前请求的 endpoint 作为 label。然后通过 Observe 方法记录耗时。
			metrics.EndpointsLantencyMonitor.With(prometheus.Labels{metrics.EndpointsDataSubsystem: endpoint}).Observe(lantencyFloat64)
		}(c)
		c.Next()
	}
}