1、学习课程
带你十天轻松搞定 Go 微服务系列（八）- 服务监控
明天是学习 go 微服务的第八天，咱们持续接着昨天的步骤，搭建服务监控
2、增加服务
2.1 增加 user api 服务 Prometheus 配置
$ vim mall/service/user/api/etc/user.yamlName: UserHost: 0.0.0.0Port: 8000...Prometheus: Host: 0.0.0.0 Port: 9080 Path: /metrics2.2 增加 user rpc 服务 Prometheus 配置
$ vim mall/service/user/rpc/etc/user.yamlName: user.rpcListenOn: 0.0.0.0:9000...Prometheus: Host: 0.0.0.0 Port: 9090 Path: /metrics2.3 增加 product api 服务 Prometheus 配置
$ vim mall/service/product/api/etc/product.yamlName: ProductHost: 0.0.0.0Port: 8001...Prometheus: Host: 0.0.0.0 Port: 9081 Path: /metrics2.4 增加 product rpc 服务 Prometheus 配置
$ vim mall/service/product/rpc/etc/product.yamlName: product.rpcListenOn: 0.0.0.0:9001...Prometheus: Host: 0.0.0.0 Port: 9091 Path: /metrics2.5 增加 order api 服务 Prometheus 配置
$ vim mall/service/order/api/etc/order.yamlName: OrderHost: 0.0.0.0Port: 8002...Prometheus: Host: 0.0.0.0 Port: 9082 Path: /metrics2.6 增加 order rpc 服务 Prometheus 配置
$ vim mall/service/order/rpc/etc/order.yamlName: order.rpcListenOn: 0.0.0.0:9002...Prometheus: Host: 0.0.0.0 Port: 9092 Path: /metrics2.7 增加 pay api 服务 Prometheus 配置
$ vim mall/service/pay/api/etc/pay.yamlName: PayHost: 0.0.0.0Port: 8003...Prometheus: Host: 0.0.0.0 Port: 9083 Path: /metrics2.8 增加 pay rpc 服务 Prometheus 配置
$ vim mall/service/pay/rpc/etc/pay.yamlName: pay.rpcListenOn: 0.0.0.0:9003...Prometheus: Host: 0.0.0.0 Port: 9093 Path: /metrics提醒：配置批改后，须要重启服务才会失效。
3、批改 Prometheus 配置
在 第一章 环境搭建 中咱们集成了 Prometheus 服务，在prometheus 目录下有个 prometheus.yml 的配置文件，咱们当初须要批改这个配置文件。
# my global configglobal: scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute. evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute. # scrape_timeout is set to the global default (10s).# Alertmanager configurationalerting: alertmanagers: - static_configs: - targets: # - alertmanager:9093# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'. rule_files: # - "first_rules.yml" # - "second_rules.yml"# 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" # metrics_path defaults to '/metrics' # scheme defaults to 'http'. static_configs: - targets: ["localhost:9090"] # 咱们本人的商城我的项目配置 - job_name: 'mall' static_configs: # 指标的采集地址 - targets: ['golang:9080'] labels: # 自定义标签 app: 'user-api' env: 'test' - targets: ['golang:9090'] labels: app: 'user-rpc' env: 'test' - targets: ['golang:9081'] labels: app: 'product-api' env: 'test' - targets: ['golang:9091'] labels: app: 'product-rpc' env: 'test' - targets: ['golang:9082'] labels: app: 'order-api' env: 'test' - targets: ['golang:9092'] labels: app: 'order-rpc' env: 'test' - targets: ['golang:9083'] labels: app: 'pay-api' env: 'test' - targets: ['golang:9093'] labels: app: 'pay-rpc' env: 'test'4、重启容器
配置文件批改好后，须要重启服务容器能力失效。
systemctl restart docker5、启动所有服务
通过 exec 命令对指定的容器执行 bash，我是
docker exec -it 13258ded6d62 /bin/bash而后在容器内开启所有服务
cd mall/service/user/rpcgo run user.go -f etc/user.yamlcd mall/service/user/apigo run user.go -f etc/user.yamlcd mall/service/product/rpcgo run product.go -f etc/product.yamlcd mall/service/product/apigo run product.go -f etc/product.yamlcd mall/service/order/rpcgo run order.go -f etc/order.yamlcd mall/service/order/apigo run order.go -f etc/order.yamlcd mall/service/pay/rpcgo run pay.go -f etc/pay.yamlcd mall/service/pay/apigo run pay.go -f etc/pay.yaml6、拜访 Prometheus 可视化界面
在 第一章 环境搭建 中咱们集成了 Prometheus 服务，并为其端口号9090 做了宿主机端口 3000 的映射关系，所以在浏览器中输出 http://你的IP:3000/ 拜访 Prometheus 界面。
抉择 Status -> Targets 菜单，即可看到咱们配置的采集指标的状态和自定义的标签。
咱们屡次拜访 api 服务的接口后，抉择 Graph 菜单，在查问输入框中输出 {path="api接口地址"} 或者 {method="rpc接口办法"} 指令，即可查看监控指标。
7、应用 Grafana 可视化 Prometheus 指标数据
7.1 增加 Prometheus 数据源
在 第一章 环境搭建 中咱们集成了 Grafana 服务，并为其端口号3000 做了宿主机端口 4000 的映射关系，所以在浏览器中输出 http://你的IP:4000/ 拜访 Grafana 界面。登录的账号密码都是admin，点击左侧边栏 Configuration -> Data Source -> Add data source 进行数据源增加。
而后抉择 Prometheus 数据源
填写 HTTP 配置中 URL 地址（我这里的 IP地址 是 Prometheus 所在容器的 IP地址）
而后点击 Save & test 按钮，上方会提醒 Data source is working，阐明咱们数据源增加胜利且失常工作。
7.2 增加 Variables 用于服务筛选
点击左侧边栏 Dashboard 抉择右上角 Dashboard settings 按钮，在 Settings 页面抉择 Variables -> Add variable 增加变量，不便针对不同的标签进行过滤筛选。
别离增加 api_app 、API服务名称，rpc_app 、RPC服务名称等 变量，用于不同服务的筛选。变量数据源抉择 Prometheus 数据源，应用正则表达式提取出对应的 app 标签。
7.3 增加 api 接口 qps 仪表盘
回到 Dashboard 页面抉择右上角 Add panel 按钮，而后再抉择 Add an empty panel 增加一个空的面板。
面板编辑页，批改面板题目为 API接口QPS，在 Metrics 中输出 sum(rate(http_server_requests_duration_ms_count{app="$api_app"}[5m])) by (path) 以 path 维度统计 api 接口的 qps
7.4 增加 rpc 接口 Qps 仪表盘
再新建一个面板，批改面板题目为 RPC接口QPS，在 Metrics 中输出 sum(rate(rpc_server_requests_duration_ms_count{app="$rpc_app"}[5m])) by (method) 以 method 维度统计 rpc 接口的 qps
7.5 增加 api 接口状态码仪表盘
再新建一个面板，批改面板题目为 API接口状态码，在 Metrics 中输出 sum(rate(http_server_requests_code_total{app="$api_app"}[5m])) by (code) 以 code 维度统计 api 接口的状态码
7.6 增加 rpc 接口状态码仪表盘
再新建一个面板，批改面板题目为 RPC接口状态码，在 Metrics 中输出 sum(rate(rpc_server_requests_code_total{app="$rpc_app"}[5m])) by (code) 以 code 维度统计 rpc 接口的状态码
7.7 保留仪表盘
调整下面板地位，抉择右上角 Save dashboard 按钮保留仪表盘。
8、测试
在 postman 测试用户注册接口，每次进行操作仪表盘就会反馈