Pushgateway 是 Prometheus 生态中一个重要工具，使用它的原因主要是：
Prometheus 采用 pull 模式，可能由于不在一个子网或者防火墙原因，导致 Prometheus 无法直接拉取各个 target 数据。
在监控业务数据的时候，需要将不同数据汇总, 由 Prometheus 统一收集。
由于以上原因，不得不使用 pushgateway，但在使用之前，有必要了解一下它的一些弊端：
将多个节点数据汇总到 pushgateway, 如果 pushgateway 挂了，受影响比多个 target 大。
Prometheus 拉取状态
up只针对 pushgateway, 无法做到对每个节点有效。Pushgateway 可以持久化推送给它的所有监控数据。
因此，即使你的监控已经下线，prometheus 还会拉取到旧的监控数据，需要手动清理 pushgateway 不要的数据。
拓扑图如下：
二、基于Docker 安装
使用 prom/pushgateway 的 Docker 镜像
docker pull prom/pushgateway
接下来启动Push Gateway：
docker run -d \
--name=pg \
-p 9091:9091 \
prom/pushgateway
访问url：
http://192.168.91.132:9091/
效果如下：
在上一篇文章 https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9930517.html 中，已经搭建好了Prometheus
要使Push Gateway正常工作，必须要在prometheus中配置对应的job才行
修改配置文件
vim /opt/prometheus/prometheus.yml
添加Push Gateway，完整内容如下：
global:
scrape_interval: 60s
evaluation_interval: 60s
scrape_configs:
- job_name: prometheus
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
labels:
instance: prometheus
- job_name: linux
static_configs:
- targets: ['192.168.91.132:9100']
labels:
instance: localhost
- job_name: pushgateway
static_configs:
- targets: ['192.168.91.132:9091']
labels:
instance: pushgateway
由于prometheus.yml是外部加载的，docker在前面已经后台运行了。无法及时生效！
使用 docker ps 命令查看当前docker进程
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
59ae7d9c8c3a prom/prometheus "/bin/prometheus -..." 16 minutes ago Up 16 minutes 0.0.0.0:9090->9090/tcp awesome_mcnulty
d907d0240018 prom/pushgateway "/bin/pushgateway" 36 minutes ago Up 36 minutes 0.0.0.0:9091->9091/tcp pg
6b06f3b354cb grafana/grafana "/run.sh" About an hour ago Up About an hour 0.0.0.0:3000->3000/tcp grafana3
62a0f435ea08 prom/node-exporter "/bin/node_exporter" 2 hours ago Up 2 hours happy_galileo
重启prometheus的docker容器
docker restart 59ae7d9c8c3a
访问targets，等待1分钟，等待pushgateway状态为UP
三、数据管理
正常情况我们会使用 Client SDK 推送数据到 pushgateway, 但是我们还可以通过 API 来管理, 例如：
shell脚本
向 {job="some_job"} 添加单条数据：
echo "some_metric 3.14" | curl --data-binary @- http://pushgateway.example.org:9091/metrics/job/some_job
--data-binary 表示发送二进制数据，注意：它是使用POST方式发送的！
添加更多更复杂数据，通常数据会带上 instance, 表示来源位置：
cat <<EOF | curl --data-binary @- http://pushgateway.example.org:9091/metrics/job/some_job/instance/some_instance
# TYPE some_metric counter
some_metric{label="val1"} 42
# TYPE another_metric gauge
# HELP another_metric Just an example.
another_metric 2398.283
EOF
注意：必须是指定的格式才行！
删除某个组下的某实例的所有数据：
curl -X DELETE http://pushgateway.example.org:9091/metrics/job/some_job/instance/some_instance
删除某个组下的所有数据：
curl -X DELETE http://pushgateway.example.org:9091/metrics/job/some_job
可以发现 pushgateway 中的数据我们通常按照 job 和 instance 分组分类，所以这两个参数不可缺少。
因为 Prometheus 配置 pushgateway 的时候，也会指定 job 和 instance, 但是它只表示 pushgateway 实例，不能真正表达收集数据的含义。所以在 prometheus 中配置 pushgateway 的时候，需要添加 honor_labels: true 参数， 从而避免收集数据本身的 job 和 instance 被覆盖。
注意，为了防止 pushgateway 重启或意外挂掉，导致数据丢失，我们可以通过 -persistence.file 和 -persistence.interval 参数将数据持久化下来。
本文参考链接：
https://songjiayang.gitbooks.io/prometheus/content/pushgateway/how.html
python脚本
安装模块
pip3 install flask
pip3 install prometheus_client
Metrics
Prometheus提供4种类型Metrics：Counter, Gauge, Summary和Histogram
Counter
Counter可以增长，并且在程序重启的时候会被重设为0，常被用于任务个数，总处理时间，错误个数等只增不减的指标。
示例代码：
import prometheus_client
from prometheus_client import Counter
from prometheus_client.core import CollectorRegistry
from flask import Response, Flask
app = Flask(__name__)
requests_total = Counter("request_count", "Total request cout of the host")
@app.route("/metrics")
def requests_count():
requests_total.inc()
# requests_total.inc(2)
return Response(prometheus_client.generate_latest(requests_total),
mimetype="text/plain")
@app.route('/')
def index():
requests_total.inc()
return "Hello World"
if __name__ == "__main__":
app.run(host="0.0.0.0")
运行该脚本，访问youhost:5000/metrics
# HELP request_count Total request cout of the host# TYPE request_count counterrequest_count 3.0
Gauge
Gauge与Counter类似，唯一不同的是Gauge数值可以减少，常被用于温度、利用率等指标。
示例代码：
import random
import prometheus_client
from prometheus_client import Gauge
from flask import Response, Flask
app = Flask(__name__)
random_value = Gauge("random_value", "Random value of the request")
@app.route("/metrics")
def r_value():
random_value.set(random.randint(0, 10))
return Response(prometheus_client.generate_latest(random_value),
mimetype="text/plain")
if __name__ == "__main__":
app.run(host="0.0.0.0")
运行该脚本，访问youhost:5000/metrics
# HELP random_value Random value of the request# TYPE random_value gaugerandom_value 3.0
Summary/Histogram
Summary/Histogram概念比较复杂，一般exporter很难用到，暂且不说。
PLUS
LABELS
使用labels来区分metric的特征
示例代码：
from prometheus_client import Counter
c = Counter('requests_total', 'HTTP requests total', ['method', 'clientip'])
c.labels('get', '127.0.0.1').inc()
c.labels('post', '192.168.0.1').inc(3)
c.labels(method="get", clientip="192.168.0.1").inc()
REGISTRY
示例代码：
from prometheus_client import Counter, Gauge
from prometheus_client.core import CollectorRegistry
REGISTRY = CollectorRegistry(auto_describe=False)
requests_total = Counter("request_count", "Total request cout of the host", registry=REGISTRY)
random_value = Gauge("random_value", "Random value of the request", registry=REGISTRY)
本文参考链接：
https://blog.csdn.net/huochen1994/article/details/76263078
举例:(网卡流量)
先访问这篇文章《python 获取网卡实时流量》：
http://www.py3study.com/Article/details/id/347.html
下面这段python脚本，主要是参考上面文章的基础上修改的
发送本机网卡流量
import prometheus_client
from prometheus_client import Counter
from prometheus_client import Gauge
from prometheus_client.core import CollectorRegistry
import psutil
import time
import requests
import socket
def get_key():
key_info = psutil.net_io_counters(pernic=True).keys()
recv = {}
sent = {}
for key in key_info:
recv.setdefault(key, psutil.net_io_counters(pernic=True).get(key).bytes_recv)
sent.setdefault(key, psutil.net_io_counters(pernic=True).get(key).bytes_sent)
return key_info, recv, sent
def get_rate(func):
import time
key_info, old_recv, old_sent = func()
time.sleep(1)
key_info, now_recv, now_sent = func()
net_in = {}
net_out = {}
for key in key_info:
# float('%.2f' % a)
# net_in.setdefault(key, float('%.2f' %((now_recv.get(key) - old_recv.get(key)) / 1024)))
# net_out.setdefault(key, float('%.2f' %((now_sent.get(key) - old_sent.get(key)) / 1024)))
# 计算流量
net_in.setdefault(key, now_recv.get(key) - old_recv.get(key))
net_out.setdefault(key, now_sent.get(key) - old_sent.get(key))
return key_info, net_in, net_out
# def get_host_ip():
# """
# 查询本机ip地址,针对单网卡
# :return: ip
# """
# try:
# s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
# s.connect(('8.8.8.8', 80))
# ip = s.getsockname()[0]
# finally:
# s.close()
# return ip
# 打印多网卡 mac 和 ip 信息
def PrintNetIfAddr():
dic = psutil.net_if_addrs()
net_dic = {}
net_dic['no_ip'] = [] # 无ip的网卡列表
for adapter in dic:
snicList = dic[adapter]
mac = '无 mac 地址'
ipv4 = '无 ipv4 地址'
ipv6 = '无 ipv6 地址'
for snic in snicList:
if snic.family.name in {'AF_LINK', 'AF_PACKET'}:
mac = snic.address
elif snic.family.name == 'AF_INET':
ipv4 = snic.address
elif snic.family.name == 'AF_INET6':
ipv6 = snic.address
# print('%s, %s, %s, %s' % (adapter, mac, ipv4, ipv6))
# 判断网卡名不在net_dic中时,并且网卡不是lo
if adapter not in net_dic and adapter != 'lo':
if not ipv4.startswith("无"): # 判断ip地址不是以无开头
net_dic[adapter] = ipv4 # 增加键值对
else:
net_dic['no_ip'].append(adapter) # 无ip的网卡
# print(net_dic)
return net_dic
key_info, net_in, net_out = get_rate(get_key)
# ip=get_host_ip() # 本机ip
hostname = socket.gethostname() # 主机名
REGISTRY = CollectorRegistry(auto_describe=False)
input = Gauge("network_traffic_input", hostname,['adapter_name','unit','ip','instance'],registry=REGISTRY) # 流入
output = Gauge("network_traffic_output", hostname,['adapter_name','unit','ip','instance'],registry=REGISTRY) # 流出
for key in key_info:
net_addr = PrintNetIfAddr()
# 判断网卡不是lo(回环网卡)以及 不是无ip的网卡
if key != 'lo' and key not in net_addr['no_ip']:
# 流入和流出
input.labels(ip=net_addr[key],adapter_name=key, unit="Byte",instance=hostname).inc(net_in.get(key))
output.labels(ip=net_addr[key],adapter_name=key, unit="Byte",instance=hostname).inc(net_out.get(key))
requests.post("http://192.168.91.132:9091/metrics/job/network_traffic",data=prometheus_client.generate_latest(REGISTRY))
print("发送了一次网卡流量数据")
执行脚本，它会发送1次数据给Push Gateway
取到的流量没有除以1024，所以默认是字节
注意：发送的链接，约定成俗的格式如下：
http://Pushgateway地址:9091/metrics/job/监控项目比如监控etcd，地址就是这样的
http://Pushgateway地址:9091/metrics/job/etcd
必须使用POST方式发送数据！
代码解释
关键代码，就是这几行
REGISTRY = CollectorRegistry(auto_describe=False)
input = Gauge("network_traffic_input", hostname,['adapter_name','unit','ip','instance'],registry=REGISTRY) # 流入
output = Gauge("network_traffic_output", hostname,['adapter_name','unit','ip','instance'],registry=REGISTRY) # 流出
input.labels(ip=net_addr[key],adapter_name=key, unit="Byte",instance=hostname).inc(net_in.get(key))
output.labels(ip=net_addr[key],adapter_name=key, unit="Byte",instance=hostname).inc(net_out.get(key))
1、自定义的指标收集类都必须到CollectorRegistry进行注册， 指标数据通过CollectorRegistry类的方法或者函数，返回给Prometheus.
2、CollectorRegistry必须提供register()和unregister()函数，一个指标收集器可以注册多个CollectorRegistry.
3、客户端库必须是线程安全的
代码第一行，声明了CollectorRegistry
input和output是流入流出的流量。Metrics使用的是Gauge
input = Gauge("network_traffic_input", hostname,['adapter_name','unit','ip','instance'],registry=REGISTRY) # 流入
network_traffic_input表示键值，它必须唯一。因为在grafana图表中，要用这个键值绘制图表。
"" 为空，它其实对应的是描述信息。为了避免数据冗长，一般不写它。
['adapter_name','unit','ip','instance'] ，它是一个列表，里面每一个元素都是labels，它是用来区分metric的特征
registry=REGISTRY 把数据注册到REGISTRY中
input.labels(ip=net_addr[key],adapter_name=key, unit="Byte",instance=hostname).inc(net_in.get(key))
这里定义了input的labels，括号里面有3个键值对。注意：这3个键值对必须在['adapter_name','unit','ip'] 列表中。
如果labels中要增加键值对，那么上面的列表中，也要增加对应的元素。否则会报错！
inc表示具体值。它对应的是input
刷新Push Gateway页面
展开数据，这里就是流入流出的数据了
进入grafana页面，新建一个图表
添加网络 流入和流出指标
更改
设置liunx任务计划，每分钟执行一次
* * * * * python3 /opt/test.py
效果如下：
如果服务器没有流量的话，可以造点流量
写一个脚本，持续访问某张图片
import requestswhile True:
requests.get("http://192.168.91.128/Netraffic/dt.jpg") print('正在访问图片')
如果需要监控Mysql，参考这篇文章
https://www.jianshu.com/p/27b979554ef8
注意：它使用的是用flask暴露了一个Metrics，用来给Prometheus提供数据。
那么就需要在 Prometheus的配置文件中，添加对应的job才能收集到数据。
它会定期访问暴露的http链接，获取数据。
总结：
使用Prometheus监控，有2中方式
1. 暴露http方式的Metrics，注意：需要在Prometheus的配置文件中添加job
2. 主动发送数据到Pushgateway，注意：只需要添加一个Pushgateway就可以了。它相当于一个API，无论有多少个服务器，发送到统一的地址。
生产环境中，一般使用Pushgateway，简单，也不需要修改Prometheus的配置文件！
