[1228]Python prometheus-client使用方式

github：https://github.com/prometheus/client_python

安装 prometheus_client

使用 pip 工具可以非常方便地安装 prometheus_client：

pip install prometheus-client

基本使用介绍

prometheus_client 提供了丰富的 API，可以用于定义和注册 metrics，并根据需要暴露这些 metrics 的接口。

from prometheus_client import Counter, Gauge, Summary, Histogram, start_http_server

# 定义和注册 metric
c = Counter('test_counter', '测试计数器')
g = Gauge('test_gauge', '测试仪表盘')
s = Summary('test_summary', '测试摘要')
h = Histogram('test_histogram', '测试直方图', buckets=(1, 2, 3))

# 计数器自增
c.inc()

# 仪表盘设置值
g.set(42)

# 摘要和直方图设置数值
s.observe(1.2)
h.observe(4.2)

# 启动 HTTP 服务器，暴露 metrics 接口
start_http_server(8080)

以上代码中，我们首先定义了四个不同类型的 metric（计数器、仪表盘、摘要和直方图），然后分别对它们进行了操作，比如计数器进行了自增操作，仪表盘设置了值，摘要和直方图设置了观察值。最后，我们调用了 start_http_server() 函数，将 metrics 接口暴露出来，以便外部程序可以访问。

应用实例

收集 CPU 使用率指标

下面的示例代码可以用来收集 CPU 的使用率指标：

from prometheus_client import Counter, Gauge, Summary, Histogram, start_http_server
import psutil
import time

# 定义和注册指标
cpu_percent = Gauge('cpu_percent', 'CPU 使用率百分比')
cpu_freq_current = Gauge('cpu_freq_current', 'CPU 当前频率')
cpu_freq_min = Gauge('cpu_freq_min', 'CPU 最小频率')
cpu_freq_max = Gauge('cpu_freq_max', 'CPU 最大频率')

# 获取 CPU 频率信息
cpu_freq = psutil.cpu_freq()

# 设置初始值
cpu_freq_current.set(cpu_freq.current)
cpu_freq_min.set(cpu_freq.min)
cpu_freq_max.set(cpu_freq.max)

# 启动 HTTP 服务器，暴露 metrics 接口
start_http_server(8080)

while True:
    # 收集 CPU 使用率指标
    cpu_percent.set(psutil.cpu_percent())

    # 收集 CPU 频率指标
    cpu_freq = psutil.cpu_freq()
    cpu_freq_current.set(cpu_freq.current)

    # 等待 1 秒钟，再次进行收集
    time.sleep(1)

在以上代码中，我们使用 psutil 库获取 CPU 使用率和频率等信息，并将它们作为指标进行收集。每次循环执行时，我们都会将当前的指标值设置到相应的 metric 中，并等待一秒钟之后再次收集。

收集自定义指标

prometheus_client 不仅可以收集系统级别的指标，还可以方便地收集自定义的指标。

下面的示例代码演示了如何收集一个随机数指标：

from prometheus_client import Gauge, start_http_server
import random

# 定义和注册指标
random_value = Gauge('random_value', '随机数指标')

# 启动 HTTP 服务器，暴露 metrics 接口
start_http_server(8080)

while True:
    # 生成 0 到 100 的随机数，并设置到指标中
    random_value.set(random.randint(0, 100))

    # 等待 5 秒钟，再次进行收集
    time.sleep(5)

以上代码中，我们定义了一个随机数指标，每隔 5 秒钟会生成一个随机数，并将其设置到指标中。然后，我们又将这个指标通过 start_http_server() 接口暴露出来，以便其他程序可以方便地访问。

通过以上两个示例，我们可以看到 prometheus_client 灵活的 API，可以轻松地实现各种不同类型和不同维度的指标收集和暴露。

Python封装

• monitor.py

# encoding: utf-8
from prometheus_client import Counter, Gauge, Summary
from prometheus_client.core import CollectorRegistry
from prometheus_client.exposition import choose_encoder


class Monitor:
    def __init__(self):
    # 注册收集器&最大耗时map
    self.collector_registry = CollectorRegistry(auto_describe=False)
    self.request_time_max_map = {}

    # 接口调用summary统计
    self.http_request_summary = Summary(name="http_server_requests_seconds",
                                   documentation="Num of request time summary",
                                   labelnames=("method", "code", "uri"),
                                   registry=self.collector_registry)
    # 接口最大耗时统计
    self.http_request_max_cost = Gauge(name="http_server_requests_seconds_max",
                                  documentation="Number of request max cost",
                                  labelnames=("method", "code", "uri"),
                                  registry=self.collector_registry)

    # 请求失败次数统计
    self.http_request_fail_count = Counter(name="http_server_requests_error",
                                      documentation="Times of request fail in total",
                                      labelnames=("method", "code", "uri"),
                                      registry=self.collector_registry)

    # 模型预测耗时统计
    self.http_request_predict_cost = Counter(name="http_server_requests_seconds_predict",
                                        documentation="Seconds of prediction cost in total",
                                        labelnames=("method", "code", "uri"),
                                        registry=self.collector_registry)
    # 图片下载耗时统计
    self.http_request_download_cost = Counter(name="http_server_requests_seconds_download",
                                         documentation="Seconds of download cost in total",
                                         labelnames=("method", "code", "uri"),
                                         registry=self.collector_registry)

    # 获取/metrics结果
    def get_prometheus_metrics_info(self, handler):
        encoder, content_type = choose_encoder(handler.request.headers.get('accept'))
        handler.set_header("Content-Type", content_type)
        handler.write(encoder(self.collector_registry))
        self.reset_request_time_max_map()

    # summary统计
    def set_prometheus_request_summary(self, handler):
        self.http_request_summary.labels(handler.request.method, handler.get_status(), handler.request.path).observe(handler.request.request_time())
        self.set_prometheus_request_max_cost(handler)

    # 自定义summary统计
    def set_prometheus_request_summary_customize(self, method, status, path, cost_time):
        self.http_request_summary.labels(method, status, path).observe(cost_time)
        self.set_prometheus_request_max_cost_customize(method, status, path, cost_time)

    # 失败统计
    def set_prometheus_request_fail_count(self, handler, amount=1.0):
        self.http_request_fail_count.labels(handler.request.method, handler.get_status(), handler.request.path).inc(amount)

    # 自定义失败统计
    def set_prometheus_request_fail_count_customize(self, method, status, path, amount=1.0):
        self.http_request_fail_count.labels(method, status, path).inc(amount)

    # 最大耗时统计
    def set_prometheus_request_max_cost(self, handler):
        requset_cost = handler.request.request_time()
        if self.check_request_time_max_map(handler.request.path, requset_cost):
            self.http_request_max_cost.labels(handler.request.method, handler.get_status(), handler.request.path).set(requset_cost)
            self.request_time_max_map[handler.request.path] = requset_cost

    # 自定义最大耗时统计
    def set_prometheus_request_max_cost_customize(self, method, status, path, cost_time):
        if self.check_request_time_max_map(path, cost_time):
            self.http_request_max_cost.labels(method, status, path).set(cost_time)
            self.request_time_max_map[path] = cost_time

    # 预测耗时统计
    def set_prometheus_request_predict_cost(self, handler, amount=1.0):
        self.http_request_predict_cost.labels(handler.request.method, handler.get_status(), handler.request.path).inc(amount)

    # 自定义预测耗时统计
    def set_prometheus_request_predict_cost_customize(self, method, status, path, cost_time):
        self.http_request_predict_cost.labels(method, status, path).inc(cost_time)

    # 下载耗时统计
    def set_prometheus_request_download_cost(self, handler, amount=1.0):
        self.http_request_download_cost.labels(handler.request.method, handler.get_status(), handler.request.path).inc(amount)

    # 自定义下载耗时统计
    def set_prometheus_request_download_cost_customize(self, method, status, path, cost_time):
        self.http_request_download_cost.labels(method, status, path).inc(cost_time)

    # 校验是否赋值最大耗时map
    def check_request_time_max_map(self, uri, cost):
        if uri not in self.request_time_max_map:
            return True
        if self.request_time_max_map[uri] < cost:
            return True
        return False

    # 重置最大耗时map
    def reset_request_time_max_map(self):
        for key in self.request_time_max_map:
            self.request_time_max_map[key] = 0.0

调用

import tornado
import tornado.ioloop
import tornado.web
import tornado.gen
from datetime import datetime
from tools.monitor import Monitor

global g_monitor

class ClassifierHandler(tornado.web.RequestHandler):
    def post(self):
        # TODO Something you need
        # work....
        # 统计Summary，包括请求次数和每次耗时
        g_monitor.set_prometheus_request_summary(self)
        self.write("OK")


class PingHandler(tornado.web.RequestHandler):
    def head(self):
        print('INFO', datetime.now(), "/ping Head.")
        g_monitor.set_prometheus_request_summary(self)
        self.write("OK")

    def get(self):
        print('INFO', datetime.now(), "/ping Get.")
        g_monitor.set_prometheus_request_summary(self)
        self.write("OK")


class MetricsHandler(tornado.web.RequestHandler):
    def get(self):
        print('INFO', datetime.now(), "/metrics Get.")
		g_monitor.set_prometheus_request_summary(self)
		# 通过Metrics接口返回统计结果
    	g_monitor.get_prometheus_metrics_info(self)
    

def make_app():
    return tornado.web.Application([
        (r"/ping?", PingHandler),
        (r"/metrics?", MetricsHandler),
        (r"/work?", ClassifierHandler)
    ])

if __name__ == "__main__":
    g_monitor = Monitor()
	
	app = make_app()
    app.listen(port)
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

Metrics返回结果实例

参考：https://pythonjishu.com/ldkilffcsapzipi/
https://www.cnblogs.com/alioth01/p/14363574.html