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Prometheus使用Pushgateway推送数据

news 2025/7/22 5:46:21

Pushgateway简介

Prometheus 的 Pushgateway 是一个简单的 HTTP 服务器，它允许数据被推送到该服务器，而不是通过拉取的方式获取。它的存在是为了让临时和批处理作业能够将其指标暴露给 Prometheus。由于这类作业可能存在的时长不足以被主动抓取，因此它们可以将指标推送到 Pushgateway。随后，Pushgateway 会将这些指标暴露给 Prometheus。

Pushgateway 作为中间件，保存推送的数据直到 Prometheus 抓取。它支持从多个来源推送指标，每个来源都通过唯一的 job 标签来标识，并且可以选择性地附加额外的标签。

Pushgateway GitHub 地址：https://github.com/prometheus/pushgateway

安装

要安装 Pushgateway，你可以下载二进制包或使用包管理器，但更推荐使用 Docker。你可以在任何机器上安装 Pushgateway，通常只需要一台 Pushgateway 服务器即可处理来自所有来源的指标。以下是使用 Docker 设置 Pushgateway 的方法：

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

向 Pushgateway 推送指标

向 Pushgateway 推送指标时，你可以使用 curl 命令行工具或者开发自定义应用程序发送 HTTP 请求。此外，还有适用于多种编程语言的第三方库，可简化向 Pushgateway 发送指标的过程。

使用 `curl`

以下是一个向 Pushgateway 推送单个指标的例子：

curl -X POST http://{pushgateway_server}:{port}/metrics/job/myjob/instance/myinstance \--data 'my_metric{label="value"} 1.0'

此命令推送了一个名为 my_metric 的指标，其值为 1.0 并带有一个 label 设置为 value 的标签。

使用第三方库

有若干第三方库可以帮助你将 Pushgateway 的功能整合到你的应用程序中。这些库提供了一个更高层次的 API 来发送指标，使得与 Pushgateway 的交互更加容易管理。

例如，在 Python 中，你可以使用 prometheus_client 库，下面是一段实现代码：

import csv
from prometheus_client import CollectorRegistry, Gauge, push_to_gatewayclass PrometheusPusher:def __init__(self, metric_name: str, description: str, job_name: str, pushgateway_url: str = 'localhost:9091'):"""Initialize an instance of PrometheusPusher.:param metric_name: The name of the metric.:param description: A description of the metric.:param job_name: Job name used to identify the source.:param pushgateway_url: URL of the Pushgateway service, default is localhost:9091."""self.metric_name = metric_nameself.description = descriptionself.job_name = job_nameself.pushgateway_url = pushgateway_urlself.registry = CollectorRegistry()self.gauge = Nonedef create_gauge(self, label_names: list):"""Create a gauge metric with labels.:param label_names: List of label names."""self.gauge = Gauge(self.metric_name, self.description, label_names, registry=self.registry)def push_metrics(self, label_values: list):"""Push the metric value to the Pushgateway.:param label_values: List of label values."""if not self.gauge:print('Error: Gauge is not created')returnself.gauge.labels(*label_values).set(1)try:push_to_gateway(self.pushgateway_url, job=self.job_name, registry=self.registry)print(f'Successfully pushed metrics for {label_values}')except Exception as e:print(f'Failed to push metrics for {label_values}. Error: {e}')def push_metrics_from_csv(self, csv_file_path: str):"""Read data from a CSV file and push metrics.:param csv_file_path: Path to the CSV file."""with open(csv_file_path, mode='r') as file:reader = csv.reader(file)# Get the label names (first row)label_names = next(reader)self.create_gauge(label_names)for row in reader:if len(row) != len(label_names):print(f"Warning: Ignoring row with incorrect number of columns: {row}")continueself.push_metrics(row)# Example CSV file format:
# label1, label2
# value1, value2
# ...# Main entry point
if __name__ == '__main__':# Set CSV file path and other parameterscsv_file_path = 'example_data.csv'metric_name = 'example_metric'description = 'An example metric for demonstration purposes.'job_name = "example_job"pushgateway_url = 'slcx-grafana.calix.local:9091'# Create an instance of PrometheusPusher and push data from CSV filepusher = PrometheusPusher(metric_name, description, job_name, pushgateway_url)pusher.push_metrics_from_csv(csv_file_path)