Prometheus pushgateway的使用详解

目录

• 1.介绍
• 2.安装
• 3.数据推送
• 3.1 向 {job=“some_job”} 添加单条数据：
• 3.2添加更多更复杂数据，通常数据会带上 instance, 表示来源位置：
• 3.3删除某个组下的某实例的所有数据：
• 4.集成prometheus
• 总结

1.介绍

由于网络问题或者安全问题，可能我们的数据无法直接暴露出一个entrypoint 给prometheus采集。 这个时候可能就需要一个pushgateway来作为中间者完成中转工作。 prometheus还是采用pull方式来采集pushgateway的数据，我们的采集端通过push方式把数据push给pushgateway，来完成数据的上报。

2.安装

docker pull prom/pushgateway

docker run -d -p 9091:9091 prom/pushgateway

3.数据推送

正常情况我们会使用 Client SDK 推送数据到 pushgateway, 但是我们还可以通过 API 来管理, 例如：

3.1 向 {job=“some_job”} 添加单条数据：

echo "some_metric 3.14" | curl --data-binary @- http://10.6.8.184:9091/metrics/job/some_job

3.2添加更多更复杂数据，通常数据会带上 instance, 表示来源位置：

cat <<EOF | curl --data-binary @- http://10.6.8.184:9091/metrics/job/some_job/instance/some_instance
some_metric{label="val1"} 42
another_metric 2398.283
EOF

3.3删除某个组下的某实例的所有数据：

curl -X DELETE http://10.6.8.184:9091/metrics/job/some_job/instance/some_instance

curl -X DELETE http://10.6.8.184:9091/metrics/job/some_job

4.集成prometheus

修改prometheus.yml 加入如下片段

- job_name: "custom-memory-pushgateway"
    #honor_labels: true
    static_configs:
    - targets: ["10.6.8.184:9091"]

总结

可以发现 pushgateway 中的数据我们通常按照 job 和 instance 分组分类，所以这两个参数不可缺少。

因为 Prometheus 配置 pushgateway 的时候，也会指定 job 和 instance, 但是它只表示 pushgateway 实例，不能真正表达收集数据的含义。所以在 prometheus 中配置 pushgateway 的时候，需要添加 honor_labels: true 参数，
从而避免收集数据本身的 job 和 instance 被覆盖。

注意，为了防止 pushgateway 重启或意外挂掉，导致数据丢失，我们可以通过 -persistence.file 和 -persistence.interval 参数将数据持久化下来。

到此这篇关于Prometheus pushgateway的使用的文章就介绍到这了,更多相关Prometheus pushgateway使用内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！