微服务从代码到k8s部署应有尽有系列（十三、服务监控）
5 / 0 / 创建于 3年前
kevwan 的个人博客
我们用一个系列来讲解从需求到上线、从代码到 k8s 部署、从日志到监控等各个方面的微服务完整实践。
整个项目使用了 go-zero 开发的微服务，基本包含了 go-zero 以及相关 go-zero 作者开发的一些中间件，所用到的技术栈基本是 go-zero 项目组的自研组件，基本是 go-zero 全家桶了。
实战项目地址：github.com/Mikaelemmmm/go-zero-loo...
1、概述#
好的服务一定是可以被及时监控的，在 go-zero-looklook 中我们使用目前比较流行的 prometheus 来作为监控工具，然后使用 grafana 来显示
go-zero 已经在代码中给我们集成好了 prometheus
// StartAgent starts a prometheus agent.
func StartAgent(c Config) {
if len(c.Host) == 0 {
return
}
once.Do(func() {
enabled.Set(true)
threading.GoSafe(func() {
http.Handle(c.Path, promhttp.Handler())
addr := fmt.Sprintf("%s:%d", c.Host, c.Port)
logx.Infof("Starting prometheus agent at %s", addr)
if err := http.ListenAndServe(addr, nil); err != nil {
logx.Error(err)
}
})
})
}无论当我们启动 api、rpc 都会额外启动一个 goroutine 提供 prometheus 的服务
【注】如果像我们之前 order-mq 这种使用 serviceGroup 管理的服务，在启动文件 main 中要显式调用一下才可以，api、rpc 不需要，配置都一样
package main
.....
func main() {
....
// log、prometheus、trace、metricsUrl.
if err := c.SetUp(); err != nil {
panic(err)
}
......
}2、实现#
2.1 配置 prometheus 与 grafana#
在项目下的 docker-compose-env.yml 文件中
我们来 deploy/prometheus/server/prometheus.yml 看看 prometheus 配置文件
global:
scrape_interval:
external_labels:
monitor: 'codelab-monitor'
# 这里表示抓取对象的配置
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'
scrape_interval: 5s #重写了全局抓取间隔时间，由15秒重写成5秒
static_configs:
- targets: ['127.0.0.1:9090']
- job_name: 'order-api'
static_configs:
- targets: ['order-api:9091']
labels:
job: order-api
app: order-api
env: dev
- job_name: 'order-rpc'
static_configs:
- targets: ['order-rpc:9091']
labels:
job: order-rpc
app: order-rpc
env: dev
- job_name: 'order-mq'
static_configs:
- targets: ['order-mq:9091']
labels:
job: order-mq
app: order-mq
env: dev
- job_name: 'usercenter-api'
static_configs:
- targets: ['usercenter-api:9091']
labels:
job: usercenter-api
app: usercenter-api
env: dev
- job_name: 'usercenter-rpc'
static_configs:
- targets: ['usercenter-rpc:9091']
labels:
job: usercenter-rpc
app: usercenter-rpc
env: dev
- job_name: 'travel-api'
static_configs:
- targets: ['travel-api:9091']
labels:
job: travel-api
app: travel-api
env: dev
- job_name: 'travel-rpc'
static_configs:
- targets: ['travel-rpc:9091']
labels:
job: travel-rpc
app: travel-rpc
env: dev
- job_name: 'payment-api'
static_configs:
- targets: ['payment-api:9091']
labels:
job: payment-api
app: payment-api
env: dev
- job_name: 'payment-rpc'
static_configs:
- targets: ['payment-rpc:9091']
labels:
job: payment-rpc
app: payment-rpc
env: dev
- job_name: 'mqueue-rpc'
static_configs:
- targets: ['mqueue-rpc:9091']
labels:
job: mqueue-rpc
app: mqueue-rpc
env: dev
- job_name: 'message-mq'
static_configs:
- targets: ['message-mq:9091']
labels:
job: message-mq
app: message-mq
env: dev
- job_name: 'identity-api'
static_configs:
- targets: ['identity-api:9091']
labels:
job: identity-api
app: identity-api
env: dev
- job_name: 'identity-rpc'
static_configs:
- targets: [ 'identity-rpc:9091' ]
labels:
job: identity-rpc
app: identity-rpc
env: dev2.2 业务配置#
实现上我们业务也不需要添加任何代码（除了 serviceGroup 管理的服务）
我们只需要在业务配置文件中配置即可，我们拿 usercenter 来举例
1）api
2）rpc
3）mq（serviceGroup）
【注】（再强调一次）如果像我们之前 order-mq 这种使用 serviceGroup 管理的服务，在启动文件 main 中要显示调用一下才可以，api、rpc 不需要
package main
.....
func main() {
....
// log、prometheus、trace、metricsUrl.
if err := c.SetUp(); err != nil {
panic(err)
}
......
}2.3 查看#
访问 127.0.0.1:9090/ ， 点击上面菜单 “Status”，再点击 Targets , 蓝色的就是启动成了，红色就是没启动成功
2.4 配置 grafana#
访问 http://127.0.0.1:3001， 默认账号、密码都是 admin
配置数据源是 prometheus
然后配置
【注】这里是在 docker 中配置的，所以 http 的 url 不能写 127.0.0.1
查看是否配置成功
配置 dashboard
然后点击第一个
我们添加一个 cpu 指标，在下方输入 cpu 选择
然后我们就可以看到我们想要看的监控指标
3、结尾#
这里只演示了一个指标，其他想看的指标自己配置就可以了，同时你也可以在 grafana 添加 alert 报警配置，这个就不作为演示了自行整理
项目地址#
欢迎使用 go-zero 并 star 支持我们！
微信交流群#
关注『微服务实践』公众号并点击 交流群 获取社区群二维码。
本作品采用《CC 协议》，转载必须注明作者和本文链接
关于 LearnKu
粤公网安备 44030502004330号
推荐文章：