【监控指标】监控系统-prometheus、grafana。容器化部署。go语言 gin框架、gRPC框架的集成

以下是一个使用Docker容器化部署Prometheus、Grafana以及一个使用Go语言的Gin框架和gRPC框架的服务的基本示例。

首先，创建一个Gin应用和gRPC服务的基本框架：

// main.go (Gin Web服务器)
package main
 
import (
    "github.com/gin-gonic/gin"
    "google.golang.org/grpc"
    "net"
    "net/http"
)
 
func main() {
    r := gin.Default()
    // 设置路由
    r.GET("/ping", func(c *gin.Context) {
        c.String(http.StatusOK, "pong")
    })
 
    go startGrpcServer()
 
    // 启动Gin服务器
    r.Run()
}
 
func startGrpcServer() {
    // 启动gRPC服务器
    grpcServer := grpc.NewServer()
    // 注册服务
    // grpcServer.RegisterService(...)
    listener, _ := net.Listen("tcp", ":50051")
    grpcServer.Serve(listener)
}

接下来，创建Dockerfile来容器化你的服务：

# 使用Gin的基础镜像
FROM golang:1.16-alpine as gin-builder
 
WORKDIR /app
 
COPY . .
 
RUN go build -o /app
 
FROM alpine
 
WORKDIR /root/
 
# 从builder阶段复制已编译的二进制文件
COPY --from=gin-builder /app /root/app
 
EXPOSE 8080
 
CMD ["./app"]

然后，创建Prometheus和Grafana的docker-compose.yml文件：

version: '3'
 
services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus:v2.22.0
    volumes:
      - ./prometheus/:/etc/prometheus/
    command:
      - --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml
    ports:
      - "9090:9090"
 
  grafana:
    image: grafana/grafana:7.3.2
    ports:
      - "3000:3000"

在Prometheus目录中，创建配置文件prometheus.yml：

global:
  scrape_interval: 15s
 
scrape_configs:
  - job_name: 'gin-service'
    static_configs:
      - targets: ['gin-service:8080']

最后，在你的docker-compose.yml文件相同的目录下运行：

docker-compose up -d

这将启动你的Gin服务、gRPC服务、Prometheus和Grafana，并将它们在后台运行。你的Gin服务将会被Prometheus监控，并且你可以通过Grafana配置Prometheus数据源来可视化监控数据。