部署Prometheus并监控Caddy

普罗米修斯（Prometheus） 是一套开源的监控系统，可以用来监控并存储软件程序运行中的各项指标。

部署

下载、解压。

修改文件夹中的 prometheus.yml，配置对自身指标的监控：

prometheus.yml
global:
  scrape_interval:     15s # By default, scrape targets every 15 seconds.

  # Attach these labels to any time series or alerts when communicating with
  # external systems (federation, remote storage, Alertmanager).
  external_labels:
    monitor: 'codelab-monitor'

# 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=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: 'prometheus'

    # Override the global default and scrape targets from this job every 5 seconds.
    scrape_interval: 5s

    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

运行 prometheus，默认服务端口号即为 9090，已经可以通过 WEB 查看服务。

查看指标

通过表达式（expression） 筛选想要查询的内容，例如 prometheus_target_interval_length_seconds 用来查询普罗米修斯对系统每次指标采集的间隔。

条件筛选

表达式{key="value"} 的方式筛选，例如 {job="prometheus", quantile="0.99"}，表示采集任务是 prometheus（监控自己），获得其中 0.99 分位数的指标（即 99% 的数据延迟都低于该值）。

监控Caddy

Caddy 中的 admin 服务已经按照普罗米修斯指标标准实现了一套监控指标，只需在全局选项中打开：

{
    servers {
        metrics
    }
}

然后在普罗米修斯中添加任务：

prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: caddy
    static_configs:
      - targets: ['localhost:2019']

之后就能用表达式查看 caddy 提供的数据，例如这样的：go_gc_duration_seconds{job="caddy"}。

简单总结

指标监控是各种系统中都非常常见的一项需求，而普罗米修斯提供了一套标准化的解决方案。

至于能否在生产环境中满足具体项目的指标要求，则还是需要在项目开始前对具体情况进行考察和测试。