咱们用一个系列来解说从需要到上线、从代码到k8s部署、从日志到监控等各个方面的微服务残缺实际。
整个我的项目应用了go-zero开发的微服务，根本蕴含了go-zero以及相干go-zero作者开发的一些中间件，所用到的技术栈根本是go-zero项目组的自研组件，根本是go-zero全家桶了。
实战我的项目地址：https://github.com/Mikaelemmm...
1、概述
好的服务肯定是能够被及时监控的，在go-zero-looklook中咱们应用目前比拟风行的prometheus来作为监控工具，而后应用grafana来显示
go-zero曾经在代码中给咱们集成好了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) } }) })}无论当咱们启动api、rpc都会额定启动一个goroutine 提供prometheus的服务
【注】如果像咱们之前order-mq这种应用serviceGroup治理的服务，在启动文件main中要显式调用一下才能够，api、rpc不须要，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
在我的项目下的docker-compose-env.yml文件中
咱们来deploy/prometheus/server/prometheus.yml看看prometheus配置文件
global: scrape_interval: external_labels: monitor: 'codelab-monitor'# 这里示意抓取对象的配置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
实现上咱们业务也不须要增加任何代码（除了serviceGroup治理的服务）
咱们只须要在业务配置文件中配置即可，咱们拿usercenter来举例
1）api
2）rpc
3）mq（serviceGroup）
【注】（再强调一次）如果像咱们之前order-mq这种应用serviceGroup治理的服务，在启动文件main中要显示调用一下才能够，api、rpc不须要
package main.....func main() { .... // log、prometheus、trace、metricsUrl. if err := c.SetUp(); err != nil { panic(err) } ......}2.3 查看
拜访 http://127.0.0.1:9090/ ， 点击下面菜单“Status”，再点击Targets ,蓝色的就是启动成了，红色就是没启动胜利
2.4 配置grafana
拜访http://127.0.0.1:3001， 默认账号、明码都是admin
配置数据源是prometheus
而后配置
【注】这里是在docker中配置的，所以http的url不能写127.0.0.1
查看是否配置胜利
配置dashboard
而后点击第一个
咱们增加一个cpu指标，在下方输出cpu抉择
而后咱们就能够看到咱们想要看的监控指标
3、结尾
这里只演示了一个指标，其余想看的指标本人配置就能够了，同时你也能够在grafana增加alert报警配置，这个就不作为演示了自行整顿
我的项目地址
https://github.com/zeromicro/go-zero
欢送应用 go-zero 并 star 反对咱们！
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