快来为你的 .NET 应用加个监控吧!

导读

CZGL.ProcessMetrics 是一个 Metrics 库,能够将程序的 GC、CPU、内存、机器网络、磁盘空间等信息记录下来,使用 Prometheus 采集信息,然后使用 Grafana 显示。

视频地址:

https://www.bilibili.com/video/BV18y4y1K7Ax/

效果图预览:

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安装 ProcsssMetrics

只需要通过 Nuget 安装一个库,即可快速为程序添加资源监视,ProcssMetrics 同时支持 Winform、Wpf、ASP.NET Core 等。
CZGL.ProcessMetrics 支持 .NET Standard 2.0 和 .NET Core 3.1,但是在 .NET Standard 2.0 中,因为缺少部分 Core API,所以有部分信息是无法获取的,这部分信息如下:

标识 .NET Core API 说明
gc_memory_info GC.GetGCMemoryInfo() 获取 GC 内存信息
total_allocated_bytes GC.GetTotalAllocatedBytes() 总分配量
dotnet_lock_contention_total Monitor.LockContentionCount 线程池竞争数量

新建一个应用, Nuget 中搜索 CZGL.ProcessMetrics 直接引用即可。

Nuget 地址:https://www.nuget.org/packages/CZGL.ProcessMetrics

有两种方式使用 Metrics,第一种是使用内置的 HttpListener,不需要放到 Web 中即可独立提供 URL 访问,适合 winform、wpf 或纯 控制台等应用。但是使用 HttpListener,需要使用管理员方式启动应用才能正常运行。

使用方法:

using CZGL.ProcessMetrics;
... ...
MetricsServer metricsServer = new MetricsServer("http://*:1234/metrics/");
metricsServer.Start();

另外一种是使用 ASP.NET Core,Metrics 作为中间件加入到 Web 应用中,此时使用的是 kestrel 。

在 Nuget 中,搜索 CZGL.ProcessMetrics.ASPNETCore 包,然后使用中间件生成 Metrics 端点。

            app.UseEndpoints(endpoints =>
            {
                endpoints.MapControllers();
                endpoints.ProcessMetrices("/metrics");
            });

但是目前无论哪种,都必须让暴露端口出去,让 Prometheus 能够访问到 API。后期会增加支持不需要暴露 API 、提供 Web 服务,即可直接推送监控信息到 Prometheus 的功能。

访问相应的 URL,可以看到有很多信息输出,这些都是 Prometheus 数据的格式。

http://127.0.0.1:1234/metrics

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搭建 Prometheus/Grafana

这里我们使用 Docker 来搭建监控平台。

拉取镜像:

docker pull prom/prometheus
docker pull grafana/grafana 

/opt/prometheus 目录下,新建一个 prometheus.yml 文件,其内容如下:

# my global config
global:
  scrape_interval:     15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
  evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).

# Alertmanager configuration
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
      # - alertmanager:9093

# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"

# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: 'prometheus'

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
    - targets: ['localhost:9090']


  - job_name: 'processmetrice'
    metrics_path: '/metrics'
    static_configs:
    - targets: ['123.123.123.123:1234']

请替换最后一行的 IP。

使用容器启动 Prometheus:

docker run  -d   -p 9090:9090   -v /opt/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml    prom/prometheus

使用容器启动 Grafana:

mkdir /opt/grafana-storage
chmod 777 -R /opt/grafana-storage
docker run -d   -p 3000:3000   --name=grafana   -v /opt/grafana-storage:/var/lib/grafana   grafana/grafana

打开 9090 端口,在菜单栏中打开 Status-Targets,可以看到有相关记录。

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接着,访问 3000 端口,打开 Grafana,初始账号密码都是 admin 。

配置 Grafana

首先我们要为 Grafana 获取 Prometheus 中的监控数据,我们要添加一个数据源。

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选择 Prometheus,按照提示,填写好 HTTP-URL 即可。

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接着,下载笔者定制好的 Jsom Model,文件名为 CZGL.ProcessMetrics.json

下载地址:
https://github.com/whuanle/CZGL.SystemInfo/releases/tag/v1.0

然后导入模型文件。

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即可看到监控界面。

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