Prometheus là gì và tại sao bạn cần nó?  Prometheus là một hệ thống giám sát mạnh mẽ thu thập và xử lý dữ liệu số (số liệu) từ các ứng dụng. Nó giúp bạn theo dõi các chỉ số chính như:  Số lượng yêu cầu được dịch vụ của bạn xử lý.  Thời gian phản hồi cho mỗi yêu cầu.  Sử dụng bộ nhớ và CPU.  Số lượng lỗi xảy ra trong hệ thống.   Bằng cách sử dụng Prometheus, bạn có thể trả lời những câu hỏi quan trọng như:  "Dịch vụ của tôi có hoạt động hiệu quả không?"  "Những trở ngại về hiệu suất là gì?"  "Chúng ta có cần mở rộng cơ sở hạ tầng không?"   Và Prometheus thu thập số liệu như thế nào?  Có hai cách chính để Prometheus thu thập dữ liệu:    – Prometheus chủ động truy vấn các dịch vụ để lấy số liệu. Mô hình kéo    – Các dịch vụ đẩy số liệu của mình tới một bên trung gian, sau đó Prometheus sẽ thu thập dữ liệu này. Mô hình đẩy (Pushgateway)  Chúng ta hãy cùng phân tích chúng nhé.     Mô hình kéo  Trong   , Prometheus   số liệu từ ứng dụng của bạn qua HTTP (ví dụ:   ). mô hình kéo chủ động lấy http://your-service:8080/metrics  Đây là phương pháp mặc định và được sử dụng phổ biến nhất.   Thiết lập Prometheus với Golang (Mô hình kéo)   Cài đặt các thư viện cần thiết:   go get github.com/prometheus/client_golang/prometheus go get github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp    (ví dụ: đếm số yêu cầu HTTP): Xác định số liệu của bạn   import ( "github.com/prometheus/client_golang/prometheus" "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promauto" ) var httpRequestsTotal = promauto.NewCounter(prometheus.CounterOpts{ Name: "http_requests_total", Help: "Total number of HTTP requests", })    điểm cuối   : Hiển thị /metrics   import ( "net/http" "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp" ) func main() { http.Handle("/metrics", promhttp.Handler()) }    trong   : Cấu hình Prometheus để thu thập số liệu từ dịch vụ của bạn prometheus.yml   scrape_configs: - job_name: "example_service" static_configs: - targets: ["localhost:8080"]  Bây giờ, Prometheus sẽ tự động truy vấn   sau mỗi vài giây để thu thập dữ liệu. http://localhost:8080/metrics   Tại sao mô hình kéo lại được ưa chuộng?    – Prometheus kiểm soát lịch trình và tần suất thu thập dữ liệu. Tính đơn giản    – Không cần dịch vụ bổ sung để nhận số liệu. Ít điểm lỗi hơn    – Nếu một dịch vụ ngừng phản hồi, Prometheus chỉ cần ngừng nhận dữ liệu, tránh các số liệu cũ. Tự động dọn dẹp     Mô hình đẩy (Phương pháp tiếp cận Pushgateway)  Trong   , một dịch vụ   số liệu của mình đến một dịch vụ trung gian gọi là   , dịch vụ này sẽ lưu trữ số liệu cho đến khi Prometheus lấy được. mô hình đẩy sẽ gửi Pushgateway   Cách thức hoạt động (Mô hình đẩy)  Ứng dụng của bạn   lên Pushgateway: đẩy số liệu   import ( "github.com/prometheus/client_golang/prometheus" "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/push" ) func main() { registry := prometheus.NewRegistry() jobCounter := prometheus.NewCounter(prometheus.CounterOpts{ Name: "job_execution_count", Help: "Number of executed jobs", }) registry.MustRegister(jobCounter) jobCounter.Inc() err := push.New("http://localhost:9090", "my_service_or_job"). Collector(jobCounter). Grouping("instance", "worker_1"). Push() if err != nil { panic(err) } }  Cấu hình Prometheus để thu thập dữ liệu từ Pushgateway:   scrape_configs: - job_name: "pushgateway" static_configs: - targets: ["localhost:9091"]   Khi nào thì mô hình đẩy   hữu ích? thực sự    hoàn tất trước khi Prometheus có thể thu thập chúng. Các công việc tồn tại trong thời gian ngắn (tác vụ hàng loạt, công việc cron)    khiến Prometheus không thể truy cập trực tiếp vào dịch vụ. Hạn chế mạng    (thiết bị IoT, API bên ngoài) không thể thu thập trực tiếp. Nguồn dữ liệu bên ngoài   Bạn nên sử dụng mô hình nào?   Phương pháp   Tốt nhất cho...   Ưu điểm   Nhược điểm   Kéo (Khuyến nghị)  Dịch vụ web, API, ứng dụng chạy lâu dài  Thiết lập đơn giản, ít phụ thuộc hơn, tự động dọn dẹp  Không phù hợp cho các nhiệm vụ có thời gian thực hiện rất ngắn   Đẩy (Pushgateway)  Các công việc hàng loạt, nhiệm vụ không có quyền truy cập mạng ổn định  Cho phép đẩy dữ liệu từ các công việc tồn tại trong thời gian ngắn  Dữ liệu cũ, phức tạp hơn, nguy cơ tắc nghẽn   Tại sao mô hình đẩy không lý tưởng?  Mặc dù   giải quyết được một số vấn đề (ví dụ: các tiến trình tồn tại trong thời gian ngắn kết thúc trước khi Prometheus xóa chúng), nhưng nó   : Pushgateway lại gây ra một số vấn đề mới   Khó quản lý dữ liệu cũ  Nếu một dịch vụ ngừng hoạt động, số liệu cũ của dịch vụ đó vẫn sẽ nằm trong Pushgateway.  Prometheus không có cách nào để biết liệu dịch vụ có còn hoạt động hay không.  Bạn phải xóa thủ công các số liệu lỗi thời bằng cách sử dụng   hoặc cấu hình chính sách hết hạn. push.Delete(...)   Độ phức tạp bổ sung  Thay vì liên kết trực tiếp   , giờ đây bạn có   . Dịch vụ → Prometheus Dịch vụ → Pushgateway → Prometheus  Pushgateway là một phần phụ thuộc bổ sung, làm tăng chi phí bảo trì.   Những nút thắt tiềm ẩn  Nếu nhiều dịch vụ thường xuyên đẩy số liệu, Pushgateway có thể bị quá tải.  Không giống như các lệnh quét trực tiếp của Prometheus (phân phối tải), tất cả các yêu cầu đều truy cập vào một phiên bản Pushgateway duy nhất.   Các vấn đề về tính nhất quán của dữ liệu  Nếu nhiều dịch vụ đẩy số liệu có cùng tên nhưng giá trị khác nhau, dữ liệu có thể bị ghi đè, dẫn đến kết quả không chính xác.   Phần kết luận  Prometheus là một công cụ mạnh mẽ và đáng tin cậy để giám sát các dịch vụ. Đối với hầu hết các ứng dụng,   là lựa chọn tốt nhất—nó đơn giản, hiệu quả và đảm bảo dữ liệu mới mà không phức tạp thêm. Tuy nhiên, nếu bạn đang làm việc với   như hàm Lambda hoặc tác vụ hàng loạt,   thông qua Pushgateway có thể hữu ích để nắm bắt số liệu trước khi quy trình thoát. mô hình kéo các quy trình tồn tại trong thời gian ngắn mô hình đẩy  Việc lựa chọn phương pháp phù hợp sẽ đảm bảo khả năng quan sát và bảo trì hệ thống của bạn tốt hơn.  Bảo trọng!

This story contains AI-generated text. The author has used AI either for research, to generate outlines, or write the text itself. 

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

Read My Stories

Hire Me

Nghe bài viết này bằng Tiếng Anh, đọc bởi robot thông minh của HackerNoon

Giám sát dịch vụ Golang với Prometheus: Lựa chọn giữa mô hình kéo và đẩy

About Author

BÌNH LUẬN

chuyên mục

BÀI VIẾT NÀY CŨNG CÓ MẶT TẠI

Related Stories

85 Stories To Learn About Productivity Hacks

72 Stories To Learn About The Essays Of Adam Smith

178 Stories To Learn About Essay

85 Stories To Learn About Travel

85 Stories To Learn About Productivity Hacks

72 Stories To Learn About The Essays Of Adam Smith

178 Stories To Learn About Essay

85 Stories To Learn About Travel

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps