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Exporter

zll大约 5 分钟

export

简单来讲，能够向 sever 提供数据的程序，就可以称为exporter，在server的视角下，它即为一个target

官方提供的https://github.com/orgs/prometheus/repositories?q=exporter

使用

以下引用自网络

  • 独立使用的

    以我们已经使用过的Node Exporter为例，由于操作系统本身并不直接支持Prometheus，同时用户也无法通过直接从操作系统层面上提供对Prometheus的支持。因此，用户只能通过独立运行一个程序的方式，通过操作系统提供的相关接口，将系统的运行状态数据转换为可供Prometheus读取的监控数据。 除了Node Exporter以外，比如MySQL Exporter、Redis Exporter等都是通过这种方式实现的。 这些Exporter程序扮演了一个中间代理人的角色。

  • 集成到应用中的

    为了能够更好的监控系统的内部运行状态，有些开源项目如Kubernetes，ETCD等直接在代码中使用了Prometheus的Client Library，提供了对Prometheus的直接支持。这种方式打破的监控的界限，让应用程序可以直接将内部的运行状态暴露给Prometheus，适合于一些需要更多自定义监控指标需求的项目。

白盒监控

白盒监控（White-box monitoring）是指对系统内部运行机制、逻辑、状态进行深入监控的一种方式。它依赖于系统内部的指标和日志，可以提供系统内部运行的详细视图，比如应用程序的性能指标、数据库查询性能、系统调用的统计信息等。白盒监控需要对被监控系统有较深的理解，通过收集系统的内部指标来分析系统的健康状况和性能问题。

Prometheus通过以下几个方面实现白盒监控：

  • 指标收集

    Prometheus客户端库提供了一套丰富的指标收集接口，支持各种语言的应用程序。开发者可以在应用程序中直接使用这些库来暴露出内部状态的指标（比如HTTP请求延迟、数据库查询次数等），Prometheus服务器定期从这些暴露出的指标中抓取数据。

  • 自定义指标

    除了利用客户端库提供的标准指标类型（如Counter、Gauge、Histogram和Summary）外，用户还可以根据需要定义自己的指标，更细致地监控应用程序的内部状态。

  • 服务发现

    Prometheus支持多种服务发现机制（包括静态配置、DNS、Consul、Kubernetes等），这使得它可以自动发现并监控新的服务实例，适用于动态变化的环境。

  • 查询语言

    Prometheus提供了一种强大的查询语言（PromQL），它允许用户通过表达式来检索和处理时间序列数据，非常适合对内部指标进行深入分析。

  • 告警规则

    用户可以基于收集到的指标设置告警规则，一旦满足告警条件，Prometheus就会触发告警。这种机制可以及时发现系统内部的异常状态。

常见的Exporter均为白盒监控

黑盒监控

在黑盒监控中，监控系统将被监控的服务视为一个黑盒子，只通过外部接口来检测系统的状态和性能，例如通过模拟用户请求来检测网站的可用性和响应时间。黑盒监控侧重于从用户的角度监控服务，重点关注服务是否可用、响应时间是否符合预期等。

黑盒监控是以故障为导向。当故障发生时，黑盒监控能快速发现故障，而白盒监控则侧重于主动发现或者预测潜在的问题。

Prometheus本身专注于白盒监控，即收集和分析应用程序内部的指标数据。然而，它可以通过集成黑盒监控工具，如Blackbox Exporter，来实现黑盒监控。它能够对外部系统执行各种检查，包括：

HTTP、HTTPS：检查网页的可用性、证书有效性、页面加载时间等。

TCP：检查TCP端口的可访问性。

ICMP (Ping)：检查网络的连通性。

DNS：检查DNS查询的响应。

安装

https://github.com/prometheus/blackbox_exporter/releases

配置

安装包默认配置文件。（在Blackbox Exporter每一个探针配置称为一个module，并且以YAML配置文件的形式提供给Blackbox Exporter。
）

modules:
  http_2xx:
    prober: http
    http:
      preferred_ip_protocol: "ip4"
  http_post_2xx:
    prober: http
    http:
      method: POST

访问http://127.0.0.1:9115/probe?module=http_2xx&target=baidu.com
对baidu.com进行探测

集成

在Prometheus下配置对Blockbox Exporter实例的采集任务即可

- job_name: baidu_http2xx_probe
  params:
    module:
    - http_2xx
    target:
    - baidu.com
  metrics_path: /probe
  static_configs:
  - targets:
    - 127.0.0.1:9115
- job_name: prometheus_http2xx_probe
  params:
    module:
    - http_2xx
    target:
    - prometheus.io
  metrics_path: /probe
  static_configs:
  - targets:
    - 127.0.0.1:9115

当我们需要对doge站点进行采集时，一个个配置，显然不太现实。所以可以采用Relabling的方式对这些配置进行简化。

scrape_configs:
  - job_name: 'blackbox'
    metrics_path: /probe
    params:
      module: [http_2xx]
    static_configs:
      - targets:
        - http://prometheus.io    # Target to probe with http.
        - https://prometheus.io   # Target to probe with https.
        - http://example.com:8080 # Target to probe with http on port 8080.
    relabel_configs:
      - source_labels: [__address__]
        target_label: __param_target
      - source_labels: [__param_target]
        target_label: instance
      - target_label: __address__
        replacement: 127.0.0.1:9115
  1. 根据Target实例的地址，写入__param_target标签中。__param_<name>形式的标签表示，在采集任务时会在请求目标地址中添加<name>参数，等同于params的设置；
  2. 获取__param_target的值，并覆写到instance标签中；
  3. 覆写Target实例的__address__标签值为BlockBox Exporter实例的访问地址

http探针

待补充

valid_http_versions

valid_status_codes

自定义exporter

待补充

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