Prometheus 是一个托管于 CNCF 的开源系统监控和警报工具包，许多公司和组织都采用了 Prometheus 作为监控告警工具。
eKuiper 的规则是一个持续运行的流式计算任务。规则用于处理无界的数据流，正常情况下，规则启动后会一直运行，不断产生运行状态数据。直到规则被手动停止或出现不可恢复的错误后停止。eKuiper 中的规则提供了状态 API，可获取规则的运行指标。同时，eKuiper 整合了 Prometheus，可方便地通过后者监控各种状态指标。
本教程面向已经初步了解 eKuiper 的用户，将介绍规则状态指标以及如何通过 Prometheus 监控特定的指标。
规则状态指标
使用 eKuiper 创建规则并运行成功后，用户可以通过 CLI、REST API 或者管理控制台查看规则的运行状态指标。例如，已有规则 rule1，可通过 curl -X GET " 获取 JSON 格式的规则运行指标，如下所示：
{
"status": "running",
"source_demo_0_records_in_total": 265,
"source_demo_0_records_out_total": 265,
"source_demo_0_process_latency_us": 0,
"source_demo_0_buffer_length": 0,
"source_demo_0_last_invocation": "2022-08-22T17:19:10.979128",
"source_demo_0_exceptions_total": 0,
"source_demo_0_last_exception": "",
"source_demo_0_last_exception_time": 0,
"op_2_project_0_records_in_total": 265,
"op_2_project_0_records_out_total": 265,
"op_2_project_0_process_latency_us": 0,
"op_2_project_0_buffer_length": 0,
"op_2_project_0_last_invocation": "2022-08-22T17:19:10.979128",
"op_2_project_0_exceptions_total": 0,
"op_2_project_0_last_exception": "",
"op_2_project_0_last_exception_time": 0,
"sink_mqtt_0_0_records_in_total": 265,
"sink_mqtt_0_0_records_out_total": 265,
"sink_mqtt_0_0_process_latency_us": 0,
"sink_mqtt_0_0_buffer_length": 0,
"sink_mqtt_0_0_last_invocation": "2022-08-22T17:19:10.979128",
"sink_mqtt_0_0_exceptions_total": 0,
"sink_mqtt_0_0_last_exception": "",
"sink_mqtt_0_0_last_exception_time": 0
}运行指标主要包括两个部分，一部分是 status，用于标示规则是否正常运行，其值可能为 running, stopped manually 等。另一部分为规则每个算子的运行指标。规则的算子根据规则的 SQL 生成，每个规则可能会有所不同。在此例中，规则 SQL 为最简单的 SELECT * FROM demo, action 为 MQTT，其生成的算子为 [source_demo, op_project, sink_mqtt] 3 个。每一种算子都有相同数目的运行指标，与算子名字合起来构成一条指标。例如，算子 source_demo_0 的输入数量 records_in_total 的指标为 source_demo_0_records_in_total。
运行指标
每个算子的运行指标是相同的，主要有以下几种：
- records_in_total：读入的消息总量，表示规则启动后处理了多少条消息。
- records_out_total：输出的消息总量，表示算子正确处理的消息数量。
- process_latency_us：最近一次处理的延时，单位为微妙。该值为瞬时值，可了解算子的处理性能。整体规则的延时一般由延时最大的算子决定。
- buffer_length：算子缓冲区长度。由于算子之间计算速度会有差异，各个算子之间都有缓冲队列。缓冲区长度较大的话说明算子处理较慢，赶不上上游处理速度。
- last_invocation：算子的最后一次运行的时间。
- exceptions_total：异常总量。算子运行中产生的非不可恢复的错误，例如连接中断，数据格式错误等均计入异常，而不会中断规则。
在 1.6.1 版本以后，我们又添加了两个异常相关指标，方便异常的调试处理。
- last_exception：最近一次的异常的错误信息。
- last_exception_time：最近一次异常的发生时间。
这些运行指标中的数值类型指标均可使用 Prometheus 进行监控。下一节我们将描述如何配置 eKuiper 中的 Prometheus 服务。
配置 eKuiper 的 Prometheus 服务
eKuiper 中自带 Prometheus 服务，但是默认为关闭状态。用户可修改 etc/kuiper.yaml 中的配置打开该服务。其中，prometheus 为布尔值，修改为 true 可打开服务；prometheusPort 配置服务的访问端口。
prometheus: true
prometheusPort: 20499若使用 Docker 启动 eKuiper，也可通过配置环境变量启用服务。
docker run -p 9081:9081 -d --name ekuiper MQTT_SOURCE__DEFAULT__SERVER="$MQTT_BROKER_ADDRESS" KUIPER__BASIC__PROMETHEUS=true lfedge/ekuiper:$tag在启动的日志中，可以看到服务启动的相关信息，例如:
time="2022-08-22 17:16:50" level=info msg="Serving prometheus metrics on port file="server/prome_init.go:60"
Serving prometheus metrics on port 点击提示中的地址 http://localhost:20499/metrics ，可查看到 Prometheus 中搜集到的 eKuiper 的原始指标信息。eKuiper 有规则正常运行之后，可以在页面中搜索到类似 kuiper_sink_records_in_total 等的指标。用户可以配置 Prometheus 接入 eKuiper，进行更丰富的展示。
使用 Prometheus 查看状态
上文我们已经实现了将 eKuiper 状态输出为 Prometheus 指标的功能，接下来我们可以配置 Prometheus 接入这一部分指标，并完成初步的监控。
安装和配置
到 Prometheus 官方网站 下载所需要的系统版本然后解压。
修改配置文件，使其监控 eKuiper。打开 prometheus.yml，修改 scrape_configs 部分，如下所示：
global:
scrape_interval: 15s
evaluation_interval: 15s
rule_files:
# - "first.rules"
# - "second.rules"
scrape_configs:
- job_name: ekuiper
static_configs:
- targets: ['localhost:20499']此处定义了监控任务名为 eKuiper, targets 指向上一节启动的服务的地址。配置完成后，启动 Prometheus 。
./prometheus --config.file=prometheus.yml启动成功后，打开 http://localhost:9090/ 可进入管理控制台。
简单监控
监控所有规则的 sink 接收到的消息数目变化。可以在如图的搜索框中输入需要监控的指标名称，点击 Execute 即可生成监控表。选择 Graph 可切换为折线图等展示方式。
点击 Add Panel，通过同样的配置方式，可监控更多的指标。
总结
本文介绍了 eKuiper 中的规则状态指标以及如何使用 Prometheus 简单地监控这些状态指标。用户可以基于此进一步探索 Prometheus 的更多高级功能，更好地实现 eKuiper 的运维。
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原文链接：https://www.emqx.com/zh/blog/use-prometheus-to-monitor-ekuiper-rules-status