演示服务¶

为了尽可能详细地给大家演示 PromQL 指标查询，这里我们将 Fork 一个开源的 Prometheus 演示服务来进行查询，这样可以让我们更加灵活地对指标数据进行控制，项目仓库地址：https://github.com/cnych/prometheus_demo_service，这是一个 Go 语言开发的服务，我们可以自己构建应用。

首先准备 golang 环境：

☸ ➜ wget https://golang.org/dl/go1.16.3.linux-amd64.tar.gz
☸ ➜ rm -rf /usr/local/go && tar -C /usr/local -xzf go1.16.3.linux-amd64.tar.gz
# 配置环境变量，可以将下面命令添加到 /etc/profile 中
☸ ➜ export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin
# 执行go命令验证
☸ ➜ go version
go version go1.16.3 linux/amd64

然后 clone 代码构建：

# 首先clone代码(建议使用ssh模式，你懂的~)
☸ ➜ git clone https://github.com/cnych/prometheus_demo_service
☸ ➜ cd prometheus_demo_service
# 配置 GOPROXY 代理
☸ ➜ export GOPROXY=https://goproxy.cn
# 构建
☸ ➜ env GOOS=linux GOARCH=amd64 go build -o prometheus_demo_service

构建完成后启动 3 个服务，分别监听 10000、10001、10002 端口：

☸ ➜ ps -aux |grep demo
root      15224  2.9  0.1 834120 14836 pts/0    Sl   10:39   0:00 ./prometheus_demo_service --listen-address=:10000
root      15333  3.0  0.2 899656 16888 pts/0    Sl   10:39   0:00 ./prometheus_demo_service --listen-address=:10001
root      15353  2.7  0.1 907596 14896 pts/0    Sl   10:39   0:00 ./prometheus_demo_service --listen-address=:10002

上面 3 个服务都在 /metrics 端点暴露了一些指标数据，我们可以把这 3 个服务配置到 Prometheus 抓取任务中，这样后续就可以使用这几个服务来进行 PromQL 查询说明了。

完整的 prometheus.yml 配置文件如下所示：

global:
  scrape_interval: 5s # 抓取频率

scrape_configs:
  - job_name: "prometheus"
    static_configs:
      - targets: ["localhost:9090"]
  # 配置demo抓取任务
  - job_name: demo
    scrape_interval: 15s
    scrape_timeout: 10s
    static_configs:
      - targets:
          - demo-service-0:10000
          - demo-service-1:10001
          - demo-service-2:10002

这里我们将 3 个服务配置到名为 demo 的抓取任务中，为了看上去更加清晰，这里我们使用 demo-service-<index> 来代替服务地址，直接在 Prometheus 所在节点的 /etc/hosts 文件中添加上对应服务的映射：

☸ ➜ cat /etc/hosts
......
192.168.31.46 demo-service-0
192.168.31.46 demo-service-1
192.168.31.46 demo-service-2

Prometheus 演示服务

配置完成后直接启动 Prometheus 服务即可（可以参考前面的安装配置章节）：

☸ ➜ ./prometheus

启动后可以在 /targets 页面查看是否在正确抓取监控指标：

Prometheus Targets

该演示服务模拟了一些用于我们测试的监控指标，包括：

暴露请求计数和响应时间（以 path、method 和响应状态码为标签 key）的 HTTP API 服务
一个定期的批处理任务，它暴露了最后一次成功运行的时间戳和处理的字节数
有关 CPU 数量及其使用情况的综合指标
有关内存使用情况的综合指标
有关磁盘总大小及其使用情况的综合指标
其他指标......

我们将在后面查询各个指标时了解更多关于它们的信息。