学习笔记：带你十天轻松搞定 Go 微服务系列（八）- 服务监控

1、学习课程

带你十天轻松搞定 Go 微服务系列（八）- 服务监控

今天是学习 go 微服务的第八天，我们继续接着昨天的步骤，搭建服务监控

2、添加服务

2.1 添加 user api 服务 Prometheus 配置

$ vim mall/service/user/api/etc/user.yaml

Name: User
Host: 0.0.0.0
Port: 8000

...

Prometheus:
  Host: 0.0.0.0
  Port: 9080
  Path: /metrics

2.2 添加 user rpc 服务 Prometheus 配置

$ vim mall/service/user/rpc/etc/user.yaml

Name: user.rpc
ListenOn: 0.0.0.0:9000

...

Prometheus:
  Host: 0.0.0.0
  Port: 9090
  Path: /metrics

2.3 添加 product api 服务 Prometheus 配置

$ vim mall/service/product/api/etc/product.yaml

Name: Product
Host: 0.0.0.0
Port: 8001

...

Prometheus:
  Host: 0.0.0.0
  Port: 9081
  Path: /metrics

2.4 添加 product rpc 服务 Prometheus 配置

$ vim mall/service/product/rpc/etc/product.yaml

Name: product.rpc
ListenOn: 0.0.0.0:9001

...

Prometheus:
  Host: 0.0.0.0
  Port: 9091
  Path: /metrics

2.5 添加 order api 服务 Prometheus 配置

$ vim mall/service/order/api/etc/order.yaml

Name: Order
Host: 0.0.0.0
Port: 8002

...

Prometheus:
  Host: 0.0.0.0
  Port: 9082
  Path: /metrics

2.6 添加 order rpc 服务 Prometheus 配置

$ vim mall/service/order/rpc/etc/order.yaml

Name: order.rpc
ListenOn: 0.0.0.0:9002

...

Prometheus:
  Host: 0.0.0.0
  Port: 9092
  Path: /metrics

2.7 添加 pay api 服务 Prometheus 配置

$ vim mall/service/pay/api/etc/pay.yaml

Name: Pay
Host: 0.0.0.0
Port: 8003

...

Prometheus:
  Host: 0.0.0.0
  Port: 9083
  Path: /metrics

2.8 添加 pay rpc 服务 Prometheus 配置

$ vim mall/service/pay/rpc/etc/pay.yaml

Name: pay.rpc
ListenOn: 0.0.0.0:9003

...

Prometheus:
  Host: 0.0.0.0
  Port: 9093
  Path: /metrics

提示：配置修改后，需要重启服务才会生效。

3、修改 Prometheus 配置

在 第一章 环境搭建 中我们集成了 Prometheus 服务，在prometheus 目录下有个 prometheus.yml 的配置文件，我们现在需要修改这个配置文件。

# 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"]

  # 我们自己的商城项目配置
  - job_name: 'mall'
    static_configs:
      # 目标的采集地址
      - targets: ['golang:9080']
        labels:
          # 自定义标签
          app: 'user-api'
          env: 'test'

      - targets: ['golang:9090']
        labels:
          app: 'user-rpc'
          env: 'test'

      - targets: ['golang:9081']
        labels:
          app: 'product-api'
          env: 'test'

      - targets: ['golang:9091']
        labels:
          app: 'product-rpc'
          env: 'test'

      - targets: ['golang:9082']
        labels:
          app: 'order-api'
          env: 'test'

      - targets: ['golang:9092']
        labels:
          app: 'order-rpc'
          env: 'test'

      - targets: ['golang:9083']
        labels:
          app: 'pay-api'
          env: 'test'

      - targets: ['golang:9093']
        labels:
          app: 'pay-rpc'
          env: 'test'

4、重启容器

配置文件修改好后，需要重启服务容器才能生效。

systemctl restart docker

5、启动所有服务

通过 exec 命令对指定的容器执行 bash，我是

docker exec -it 13258ded6d62  /bin/bash

然后在容器内开启所有服务

cd mall/service/user/rpc
go run user.go -f etc/user.yaml

cd mall/service/user/api
go run user.go -f etc/user.yaml

cd mall/service/product/rpc
go run product.go -f etc/product.yaml

cd mall/service/product/api
go run product.go -f etc/product.yaml

cd mall/service/order/rpc
go run order.go -f etc/order.yaml

cd mall/service/order/api
go run order.go -f etc/order.yaml

cd mall/service/pay/rpc
go run pay.go -f etc/pay.yaml

cd mall/service/pay/api
go run pay.go -f etc/pay.yaml

6、访问 Prometheus 可视化界面

在 第一章 环境搭建 中我们集成了 Prometheus 服务，并为其端口号9090 做了宿主机端口 3000 的映射关系，所以在浏览器中输入 http://你的IP:3000/ 访问 Prometheus 界面。

选择 Status -> Targets 菜单，即可看到我们配置的采集目标的状态和自定义的标签。

我们多次访问 api 服务的接口后，选择 Graph 菜单，在查询输入框中输入 {path="api接口地址"} 或者 {method="rpc接口方法"} 指令，即可查看监控指标。

7、使用 Grafana 可视化 Prometheus 指标数据

7.1 添加 Prometheus 数据源

在 第一章 环境搭建 中我们集成了 Grafana 服务，并为其端口号3000 做了宿主机端口 4000 的映射关系，所以在浏览器中输入 http://你的IP:4000/ 访问 Grafana 界面。登录的账号密码都是admin，点击左侧边栏 Configuration -> Data Source -> Add data source 进行数据源添加。

然后选择 Prometheus 数据源

填写 HTTP 配置中 URL 地址（我这里的 IP地址 是 Prometheus 所在容器的 IP地址）

然后点击 Save & test 按钮，上方会提示 Data source is working，说明我们数据源添加成功且正常工作。

7.2 添加 Variables 用于服务筛选

点击左侧边栏 Dashboard 选择右上角 Dashboard settings 按钮，在 Settings 页面选择 Variables -> Add variable 添加变量，方便针对不同的标签进行过滤筛选。

分别添加 api_app 、API服务名称，rpc_app 、RPC服务名称等 变量，用于不同服务的筛选。变量数据源选择 Prometheus 数据源，使用正则表达式提取出对应的 app 标签。

7.3 添加 api 接口 qps 仪表盘

回到 Dashboard 页面选择右上角 Add panel 按钮，然后再选择 Add an empty panel 添加一个空的面板。

面板编辑页，修改面板标题为 API接口QPS，在 Metrics 中输入 sum(rate(http_server_requests_duration_ms_count{app="$api_app"}[5m])) by (path) 以 path 维度统计 api 接口的 qps

7.4 添加 rpc 接口 Qps 仪表盘

再新建一个面板，修改面板标题为 RPC接口QPS，在 Metrics 中输入 sum(rate(rpc_server_requests_duration_ms_count{app="$rpc_app"}[5m])) by (method) 以 method 维度统计 rpc 接口的 qps

7.5 添加 api 接口状态码仪表盘

再新建一个面板，修改面板标题为 API接口状态码，在 Metrics 中输入 sum(rate(http_server_requests_code_total{app="$api_app"}[5m])) by (code) 以 code 维度统计 api 接口的状态码

7.6 添加 rpc 接口状态码仪表盘

再新建一个面板，修改面板标题为 RPC接口状态码，在 Metrics 中输入 sum(rate(rpc_server_requests_code_total{app="$rpc_app"}[5m])) by (code) 以 code 维度统计 rpc 接口的状态码

7.7 保存仪表盘

调整下面板位置，选择右上角 Save dashboard 按钮保存仪表盘。

8、测试

在 postman 测试用户注册接口，每次进行操作仪表盘就会反应