prometheus上报自定义数据

Prometheus是一个开源的监控系统，它通过拉取方式从各个目标（例如应用程序、服务、数据库等）收集指标数据，并提供了强大的查询语言和可视化界面。要上报自定义数据到Prometheus，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 在你的应用程序中，引入Prometheus客户端库。Prometheus提供了多种语言的客户端库，你可以选择适合你应用程序的库进行使用。

2. 在应用程序中定义自定义指标。你可以使用Prometheus客户端库提供的API来创建和注册自定义指标。自定义指标可以是计数器（Counter）、测量值（Gauge）、直方图（Histogram）或摘要（Summary）等类型。

3. 在适当的位置，根据业务逻辑更新自定义指标的值。例如，在某个请求处理函数中，你可以增加计数器的值，记录某个操作的耗时等。

4. 配置和启动Prometheus服务器。在Prometheus的配置文件中，你需要添加你的应用程序作为一个目标，并配置抓取间隔等参数。

5. 在Prometheus服务器中配置和定义你的自定义指标。在Prometheus的配置文件中，你可以添加你的自定义指标的名称、标签等信息。

6. 启动Prometheus服务器，并访问Prometheus的Web界面。在Web界面中，你可以使用PromQL查询语言来查询和可视化你的自定义指标。

通过以上步骤，你就可以成功上报自定义数据到Prometheus，并通过Prometheus的查询和可视化功能来监控和分析这些数据了。

相关问题

python调用prometheus

Python调用Prometheus，通常使用Prometheus Client库。该库提供了许多功能，可以用于编写自定义指标及时序数据库的查询。

首先，需要使用pip或conda安装prometheus_client库。导入库：from prometheus_client import CollectorRegistry, Gauge，创建一个指标收集器对象：

registry = CollectorRegistry()

然后，通过Gauge对象创建一个度量指标：

g = Gauge('my_metric', 'This is my metric description', registry=registry)

可以使用set方法设置度量指标值：

g.set(2.5)

也可以使用inc/dec方法递增/递减指标值：

g.inc()
g.dec()

最后，将注册表传递到HTTPHandler中，启动HTTP服务器：

from prometheus_client import make_wsgi_app
from wsgiref.simple_server import make_server

app = make_wsgi_app(registry)
httpd = make_server('', 8000, app)
httpd.serve_forever()

访问http://localhost:8000/metrics，即可看到目前记录的度量指标值。

总之，Python调用Prometheus主要利用prometheus_client库，通过创建指标收集器对象、度量指标对象和HTTPHandler，实现上报和查询度量数据的目的。

prometheus 中 metrics_path

在Prometheus 中，`metrics_path` 是一个可配置的参数，它定义了 Prometheus 客户端（如 Prometheus 自身、目标监控系统或代理）上报指标数据到 Prometheus Server 的路径。默认情况下，这个路径通常是 `/metrics`。当你有一个非标准的指标收集路径，例如服务提供者内部自定义了一个不同的接口来获取度量，你可以通过修改 `prometheus.yml` 配置文件中的 `scrape_configs` 或 `remote_read` 部分，设置 `job_name` 对应的目标 URL 中的 `path` 参数为你的 `metrics_path`。

举个例子：

- job_name: 'my-service'
  static_configs:
    - targets: ['localhost:9090/metrics']

在这个配置中，Prometheus 将从 `localhost:9090/metrics` 接口收集指标。如果`metrics_path`不同，你需要根据实际的服务配置将其替换为正确的值。这样可以让 Prometheus 去正确的位置查询和接收监控数据。