2019-12-12 16:24:04 +08:00
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# 服務監控
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2019-10-25 16:42:41 +08:00
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2019-12-12 16:24:04 +08:00
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微服務治理的一個核心需求便是服務可觀察性。作為微服務的牧羊人,要做到時刻掌握各項服務的健康狀態,並非易事。雲原生時代這一領域內湧現出了諸多解決方案。本元件對可觀察性當中的重要支柱遙測與監控進行了抽象,方便使用者與既有基礎設施快速結合,同時避免供應商鎖定。
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
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2019-12-12 16:24:04 +08:00
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## 安裝
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2019-10-25 16:42:41 +08:00
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2022-12-27 13:37:04 +08:00
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### 透過 Composer 安裝元件
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2019-10-25 16:42:41 +08:00
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```bash
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|
composer require hyperf/metric
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```
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|
2019-12-12 16:24:04 +08:00
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|
|
|
[hyperf/metric](https://github.com/hyperf/metric) 元件預設安裝了 [Prometheus](https://prometheus.io/) 相關依賴。如果要使用 [StatsD](https://github.com/statsd/statsd) 或 [InfluxDB](http://influxdb.com),還需要執行下面的命令安裝對應的依賴:
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2019-10-25 16:42:41 +08:00
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```bash
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2019-12-12 16:24:04 +08:00
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|
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# StatsD 所需依賴
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2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
composer require domnikl/statsd
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2019-12-12 16:24:04 +08:00
|
|
|
|
# InfluxDB 所需依賴
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2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
composer require influxdb/influxdb-php
|
|
|
|
|
```
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|
2019-12-12 16:24:04 +08:00
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|
|
|
### 增加元件配置
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2019-10-25 16:42:41 +08:00
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2019-12-12 16:24:04 +08:00
|
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如檔案不存在,可執行下面的命令增加 `config/autoload/metric.php` 配置檔案:
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2019-10-25 16:42:41 +08:00
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|
```bash
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|
|
php bin/hyperf.php vendor:publish hyperf/metric
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```
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## 使用
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### 配置
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2019-12-12 16:24:04 +08:00
|
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#### 選項
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2019-10-25 16:42:41 +08:00
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2019-12-12 16:24:04 +08:00
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|
|
|
`default`:配置檔案內的 `default` 對應的值則為使用的驅動名稱。驅動的具體配置在 `metric` 項下定義,使用與 `key` 相同的驅動。
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2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```php
|
2021-05-21 17:16:08 +08:00
|
|
|
|
'default' => env('METRIC_DRIVER', 'prometheus'),
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
2019-12-12 16:24:04 +08:00
|
|
|
|
* `use_standalone_process`: 是否使用 `獨立監控程序`。推薦開啟。關閉後將在 `Worker 程序` 中處理指標收集與上報。
|
2019-11-13 09:46:30 +08:00
|
|
|
|
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
```php
|
2019-10-27 00:36:55 +08:00
|
|
|
|
'use_standalone_process' => env('TELEMETRY_USE_STANDALONE_PROCESS', true),
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
2019-12-12 16:24:04 +08:00
|
|
|
|
* `enable_default_metric`: 是否統計預設指標。預設指標包括記憶體佔用、系統 CPU 負載以及 Swoole Server 指標和 Swoole Coroutine 指標。
|
2019-11-13 09:46:30 +08:00
|
|
|
|
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
```php
|
2019-10-27 00:36:55 +08:00
|
|
|
|
'enable_default_metric' => env('TELEMETRY_ENABLE_DEFAULT_TELEMETRY', true),
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
2019-12-12 16:24:04 +08:00
|
|
|
|
`default_metric_interval`: 預設指標推送週期,單位為秒,下同。
|
2019-10-27 03:09:22 +08:00
|
|
|
|
```php
|
2019-10-31 12:03:51 +08:00
|
|
|
|
'default_metric_interval' => env('DEFAULT_METRIC_INTERVAL', 5),
|
2019-10-27 03:09:22 +08:00
|
|
|
|
```
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
#### 配置 Prometheus
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|
2019-12-12 16:24:04 +08:00
|
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|
|
使用 Prometheus 時,在配置檔案中的 `metric` 項增加 Prometheus 的具體配置。
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```php
|
|
|
|
|
use Hyperf\Metric\Adapter\Prometheus\Constants;
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
return [
|
2021-05-21 17:16:08 +08:00
|
|
|
|
'default' => env('METRIC_DRIVER', 'prometheus'),
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
'use_standalone_process' => env('TELEMETRY_USE_STANDALONE_PROCESS', true),
|
|
|
|
|
'enable_default_metric' => env('TELEMETRY_ENABLE_DEFAULT_TELEMETRY', true),
|
2019-10-31 12:03:51 +08:00
|
|
|
|
'default_metric_interval' => env('DEFAULT_METRIC_INTERVAL', 5),
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
'metric' => [
|
|
|
|
|
'prometheus' => [
|
|
|
|
|
'driver' => Hyperf\Metric\Adapter\Prometheus\MetricFactory::class,
|
|
|
|
|
'mode' => Constants::SCRAPE_MODE,
|
|
|
|
|
'namespace' => env('APP_NAME', 'skeleton'),
|
|
|
|
|
'scrape_host' => env('PROMETHEUS_SCRAPE_HOST', '0.0.0.0'),
|
|
|
|
|
'scrape_port' => env('PROMETHEUS_SCRAPE_PORT', '9502'),
|
|
|
|
|
'scrape_path' => env('PROMETHEUS_SCRAPE_PATH', '/metrics'),
|
|
|
|
|
'push_host' => env('PROMETHEUS_PUSH_HOST', '0.0.0.0'),
|
|
|
|
|
'push_port' => env('PROMETHEUS_PUSH_PORT', '9091'),
|
2019-10-31 12:03:51 +08:00
|
|
|
|
'push_interval' => env('PROMETHEUS_PUSH_INTERVAL', 5),
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
],
|
|
|
|
|
],
|
|
|
|
|
];
|
|
|
|
|
```
|
2019-10-27 00:36:55 +08:00
|
|
|
|
|
2022-12-27 13:37:04 +08:00
|
|
|
|
Prometheus 有兩種工作模式,爬模式與推模式(透過 Prometheus Pushgateway ),本元件均可支援。
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
|
2019-12-12 16:24:04 +08:00
|
|
|
|
使用爬模式(Prometheus 官方推薦)時需設定:
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2019-10-27 00:36:55 +08:00
|
|
|
|
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
```php
|
2019-10-27 00:36:55 +08:00
|
|
|
|
'mode' => Constants::SCRAPE_MODE
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
2019-12-12 16:24:04 +08:00
|
|
|
|
並配置爬取地址 `scrape_host`、爬取埠 `scrape_port`、爬取路徑 `scrape_path`。Prometheus 可以在對應配置下以 HTTP 訪問形式拉取全部指標。
|
2019-10-27 00:36:55 +08:00
|
|
|
|
|
2023-01-31 15:17:57 +08:00
|
|
|
|
> 注意:非同步風格下,爬模式必須啟用獨立程序,即 `use_standalone_process = true`。
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
|
2019-12-12 16:24:04 +08:00
|
|
|
|
使用推模式時需設定:
|
2019-10-27 00:36:55 +08:00
|
|
|
|
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
```php
|
2019-10-27 00:36:55 +08:00
|
|
|
|
'mode' => Constants::PUSH_MODE
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
```
|
2019-10-27 00:36:55 +08:00
|
|
|
|
|
2019-12-12 16:24:04 +08:00
|
|
|
|
並配置推送地址 `push_host`、推送埠 `push_port`、推送間隔 `push_interval`。只建議離線任務使用推模式。
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2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
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2019-12-12 16:24:04 +08:00
|
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|
因為基礎設定的差異性,可能以上模式都無法滿足需求。本元件還支援自定義模式。在自定義模式下,元件只負責指標的收集,具體的上報需要使用者自行處理。
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2019-11-25 00:18:52 +08:00
|
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|
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|
|
```php
|
|
|
|
|
'mode' => Constants::CUSTOM_MODE
|
|
|
|
|
```
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2022-12-27 13:37:04 +08:00
|
|
|
|
例如,您可能希望透過自定義的路由上報指標,或希望將指標存入 Redis 中,由其他獨立服務負責指標的集中上報等。[自定義上報](#自定義上報)一節包含了相應的示例。
|
2019-11-25 00:18:52 +08:00
|
|
|
|
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
#### 配置 StatsD
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|
2019-12-12 16:24:04 +08:00
|
|
|
|
使用 StatsD 時,在配置檔案中的 `metric` 項增加 StatsD 的具體配置。
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```php
|
|
|
|
|
return [
|
2021-05-21 17:16:08 +08:00
|
|
|
|
'default' => env('METRIC_DRIVER', 'statd'),
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
'use_standalone_process' => env('TELEMETRY_USE_STANDALONE_PROCESS', true),
|
|
|
|
|
'enable_default_metric' => env('TELEMETRY_ENABLE_DEFAULT_TELEMETRY', true),
|
|
|
|
|
'metric' => [
|
|
|
|
|
'statsd' => [
|
|
|
|
|
'driver' => Hyperf\Metric\Adapter\StatsD\MetricFactory::class,
|
|
|
|
|
'namespace' => env('APP_NAME', 'skeleton'),
|
|
|
|
|
'udp_host' => env('STATSD_UDP_HOST', '127.0.0.1'),
|
|
|
|
|
'udp_port' => env('STATSD_UDP_PORT', '8125'),
|
|
|
|
|
'enable_batch' => env('STATSD_ENABLE_BATCH', true),
|
2019-10-31 12:03:51 +08:00
|
|
|
|
'push_interval' => env('STATSD_PUSH_INTERVAL', 5),
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
'sample_rate' => env('STATSD_SAMPLE_RATE', 1.0),
|
|
|
|
|
],
|
|
|
|
|
],
|
|
|
|
|
];
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
2022-12-27 13:37:04 +08:00
|
|
|
|
StatsD 目前只支援 UDP 模式,需要配置 UDP 地址 `udp_host`,UDP 埠 `udp_port`、是否批次推送 `enable_batch`(減少請求次數)、批次推送間隔 `push_interval` 以及取樣率 `sample_rate` 。
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
|
|
|
|
|
#### 配置 InfluxDB
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|
|
|
|
|
2019-12-12 16:24:04 +08:00
|
|
|
|
使用 InfluxDB 時,在配置檔案中的 `metric` 項增加 InfluxDB 的具體配置。
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```php
|
|
|
|
|
return [
|
2021-05-21 17:16:08 +08:00
|
|
|
|
'default' => env('METRIC_DRIVER', 'influxdb'),
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
'use_standalone_process' => env('TELEMETRY_USE_STANDALONE_PROCESS', true),
|
|
|
|
|
'enable_default_metric' => env('TELEMETRY_ENABLE_DEFAULT_TELEMETRY', true),
|
|
|
|
|
'metric' => [
|
|
|
|
|
'influxdb' => [
|
|
|
|
|
'driver' => Hyperf\Metric\Adapter\InfluxDB\MetricFactory::class,
|
|
|
|
|
'namespace' => env('APP_NAME', 'skeleton'),
|
|
|
|
|
'host' => env('INFLUXDB_HOST', '127.0.0.1'),
|
|
|
|
|
'port' => env('INFLUXDB_PORT', '8086'),
|
|
|
|
|
'username' => env('INFLUXDB_USERNAME', ''),
|
|
|
|
|
'password' => env('INFLUXDB_PASSWORD', ''),
|
|
|
|
|
'dbname' => env('INFLUXDB_DBNAME', true),
|
2019-10-31 12:03:51 +08:00
|
|
|
|
'push_interval' => env('INFLUXDB_PUSH_INTERVAL', 5),
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
],
|
|
|
|
|
],
|
|
|
|
|
];
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
2022-12-27 13:37:04 +08:00
|
|
|
|
InfluxDB 使用預設的 HTTP 模式,需要配置地址 `host`,UDP 埠 `port`、使用者名稱 `username`、密碼 `password`、`dbname` 資料表以及批次推送間隔 `push_interval`。
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
|
|
|
|
|
### 基本抽象
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|
|
|
|
|
2019-12-12 16:24:04 +08:00
|
|
|
|
遙測元件對常用的三種資料型別進行了抽象,以確保解耦具體實現。
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
|
2019-12-12 16:24:04 +08:00
|
|
|
|
三種類型分別為:
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
|
2019-12-12 16:24:04 +08:00
|
|
|
|
計數器(Counter): 用於描述單向遞增的某種指標。如 HTTP 請求計數。
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```php
|
|
|
|
|
interface CounterInterface
|
|
|
|
|
{
|
|
|
|
|
public function with(string ...$labelValues): self;
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
public function add(int $delta);
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
2019-12-12 16:24:04 +08:00
|
|
|
|
測量器(Gauge):用於描述某種隨時間發生增減變化的指標。如連線池內的可用連線數。
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```php
|
|
|
|
|
interface GaugeInterface
|
|
|
|
|
{
|
|
|
|
|
public function with(string ...$labelValues): self;
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
public function set(float $value);
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
public function add(float $delta);
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
2019-12-12 16:24:04 +08:00
|
|
|
|
* 直方圖(Histogram):用於描述對某一事件的持續觀測後產生的統計學分佈,通常表示為百分位數或分桶。如 HTTP 請求延遲。
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```php
|
|
|
|
|
interface HistogramInterface
|
|
|
|
|
{
|
|
|
|
|
public function with(string ...$labelValues): self;
|
|
|
|
|
|
2019-10-29 08:10:58 +08:00
|
|
|
|
public function put(float $sample);
|
2019-10-25 16:42:41 +08:00
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
2019-12-12 16:24:04 +08:00
|
|
|
|
### 配置中介軟體
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2019-10-25 16:42:41 +08:00
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2019-12-12 16:24:04 +08:00
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配置完驅動之後,只需配置一下中介軟體就能啟用請求 Histogram 統計功能。
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開啟 `config/autoload/middlewares.php` 檔案,示例為在 `http` Server 中啟用中介軟體。
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2019-10-25 16:42:41 +08:00
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```php
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<?php
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declare(strict_types=1);
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return [
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'http' => [
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2019-12-06 16:48:56 +08:00
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\Hyperf\Metric\Middleware\MetricMiddleware::class,
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2019-10-25 16:42:41 +08:00
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],
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];
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```
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2020-03-26 11:28:26 +08:00
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> 本中介軟體中統計維度包含 `request_status`、`request_path`、`request_method`。如果您的 `request_path` 過多,則建議重寫本中介軟體,去掉 `request_path` 維度,否則過高的基數會導致記憶體溢位。
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2019-10-25 16:42:41 +08:00
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2019-12-12 16:24:04 +08:00
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### 自定義使用
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2019-10-25 16:42:41 +08:00
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2022-12-27 13:37:04 +08:00
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透過 HTTP 中介軟體遙測僅僅是本元件用途的冰山一角,您可以注入 `Hyperf\Metric\Contract\MetricFactoryInterface` 類來自行遙測業務資料。比如:建立的訂單數量、廣告的點選數量等。
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2019-10-25 16:42:41 +08:00
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```php
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<?php
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declare(strict_types=1);
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namespace App\Controller;
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use App\Model\Order;
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2021-12-01 16:19:47 +08:00
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use Hyperf\Di\Annotation\Inject;
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2019-10-25 16:42:41 +08:00
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use Hyperf\Metric\Contract\MetricFactoryInterface;
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class IndexController extends AbstractController
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{
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/**
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* @var MetricFactoryInterface
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*/
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2021-12-01 16:19:47 +08:00
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#[Inject]
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2019-10-25 16:42:41 +08:00
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private $metricFactory;
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public function create(Order $order)
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{
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$counter = $this->metricFactory->makeCounter('order_created', ['order_type']);
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$counter->with($order->type)->add(1);
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2019-12-12 16:24:04 +08:00
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// 訂單邏輯...
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2019-10-25 16:42:41 +08:00
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}
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}
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```
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2019-12-12 16:24:04 +08:00
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`MetricFactoryInterface` 中包含如下工廠方法來生成對應的三種基本統計型別。
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2019-10-25 16:42:41 +08:00
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```php
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2019-10-27 00:36:55 +08:00
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public function makeCounter($name, $labelNames): CounterInterface;
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2019-10-25 16:42:41 +08:00
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2019-10-27 00:36:55 +08:00
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public function makeGauge($name, $labelNames): GaugeInterface;
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2019-10-25 16:42:41 +08:00
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2019-10-27 00:36:55 +08:00
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public function makeHistogram($name, $labelNames): HistogramInterface;
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2019-10-25 16:42:41 +08:00
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```
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2019-12-12 16:24:04 +08:00
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上述例子是統計請求範圍內的產生的指標。有時候我們需要統計的指標是面向完整生命週期的,比如統計非同步佇列長度或庫存商品數量。此種場景下可以監聽 `MetricFactoryReady` 事件。
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2019-10-25 16:42:41 +08:00
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|
```php
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|
<?php
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declare(strict_types=1);
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namespace App\Listener;
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use Hyperf\Event\Contract\ListenerInterface;
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2019-10-27 00:36:55 +08:00
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use Hyperf\Metric\Event\MetricFactoryReady;
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2019-10-25 16:42:41 +08:00
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use Psr\Container\ContainerInterface;
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use Redis;
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class OnMetricFactoryReady implements ListenerInterface
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{
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2021-12-01 16:19:47 +08:00
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|
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|
protected ContainerInterface $container;
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2019-10-25 16:42:41 +08:00
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public function __construct(ContainerInterface $container)
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{
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$this->container = $container;
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|
|
}
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public function listen(): array
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{
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return [
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|
MetricFactoryReady::class,
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|
];
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}
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public function process(object $event)
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{
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$redis = $this->container->get(Redis::class);
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2019-10-26 11:58:03 +08:00
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$gauge = $event
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->factory
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->makeGauge('queue_length', ['driver'])
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->with('redis');
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2019-10-25 16:42:41 +08:00
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while (true) {
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$length = $redis->llen('queue');
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2019-10-26 11:58:03 +08:00
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$gauge->set($length);
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2019-10-25 16:42:41 +08:00
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sleep(1);
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}
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}
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}
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```
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2022-12-27 13:37:04 +08:00
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> 工程上講,直接從 Redis 查詢佇列長度不太合適,應該透過佇列驅動 `DriverInterface` 介面下的 `info()` 方法來獲取佇列長度。這裡只做簡易演示。您可以在本元件原始碼的`src/Listener` 資料夾下找到完整例子。
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2019-10-26 11:58:03 +08:00
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2019-12-12 16:24:04 +08:00
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### 註解
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2019-10-25 16:42:41 +08:00
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2023-01-03 07:32:23 +08:00
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您可以使用 `#[Counter(name="stat_name_here")]` 和 `#[Histogram(name="stat_name_here")]` 來統計切面的呼叫次數和執行時間。
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2019-10-25 16:42:41 +08:00
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2020-06-22 09:47:30 +08:00
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關於註解的使用請參閱[註解章節](zh-tw/annotation)。
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2019-11-11 22:23:19 +08:00
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2019-12-12 16:24:04 +08:00
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### 自定義 Histogram Bucket
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2019-11-11 22:23:19 +08:00
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2019-12-12 16:24:04 +08:00
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> 本節只適用於 Prometheus 驅動
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2019-11-11 22:23:19 +08:00
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2019-12-12 16:24:04 +08:00
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當您在使用 Prometheus 的 Histogram 時,有時會有自定義 Bucket 的需求。您可以在服務啟動前,依賴注入 Registry 並自行註冊 Histogram ,設定所需 Bucket 。稍後使用時 `MetricFactory` 就會呼叫您註冊好同名 Histogram 。示例如下:
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2019-11-11 22:23:19 +08:00
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```php
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<?php
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|
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namespace App\Listener;
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use Hyperf\Config\Annotation\Value;
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use Hyperf\Event\Contract\ListenerInterface;
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use Hyperf\Framework\Event\BeforeMainServerStart;
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use Prometheus\CollectorRegistry;
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class OnMainServerStart implements ListenerInterface
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{
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protected $registry;
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public function __construct(CollectorRegistry $registry)
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{
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$this->registry = $registry;
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}
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public function listen(): array
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{
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return [
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|
BeforeMainServerStart::class,
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|
|
];
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|
}
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public function process(object $event)
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{
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|
$this->registry->registerHistogram(
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|
config("metric.metric.prometheus.namespace"),
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'test',
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'help_message',
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['labelName'],
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[0.1, 1, 2, 3.5]
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);
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|
}
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|
}
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```
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2019-12-12 16:24:04 +08:00
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之後您使用 `$metricFactory->makeHistogram('test')` 時返回的就是您提前註冊好的 Histogram 了。
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2019-11-25 00:18:52 +08:00
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2019-12-12 16:24:04 +08:00
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### 自定義上報
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2019-11-25 00:18:52 +08:00
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2019-12-12 16:24:04 +08:00
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> 本節只適用於 Prometheus 驅動
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2019-11-25 00:18:52 +08:00
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2019-12-12 16:24:04 +08:00
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設定元件的 Promethues 驅動工作模式為自定義模式( `Constants::CUSTOM_MODE` )後,您可以自由的處理指標上報。在本節中,我們展示如何將指標存入 Redis 中,然後在 Worker 中新增一個新的 HTTP 路由,返回 Prometheus 渲染後的指標。
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2019-11-25 00:18:52 +08:00
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2019-12-12 16:24:04 +08:00
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#### 使用 Redis 儲存指標
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2019-11-25 00:18:52 +08:00
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2019-12-12 16:24:04 +08:00
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指標的儲存介質由 `Prometheus\Storage\Adapter` 介面定義。預設使用記憶體儲存。我們可以在 `config/autoload/dependencies.php` 中更換為 Redis 儲存。
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2019-11-25 00:18:52 +08:00
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|
```php
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|
<?php
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|
|
|
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|
|
|
return [
|
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|
|
|
Prometheus\Storage\Adapter::class => Hyperf\Metric\Adapter\Prometheus\RedisStorageFactory::class,
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|
|
];
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|
```
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2019-12-12 16:24:04 +08:00
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#### 在 Worker 中新增 /metrics 路由
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2019-11-25 00:18:52 +08:00
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2019-12-12 16:24:04 +08:00
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在 config/routes.php 中新增 Prometheus 路由。
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2019-11-25 00:18:52 +08:00
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2019-12-12 16:24:04 +08:00
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> 注意若要在 Worker 下獲取指標,需要您自行處理 Worker 之間狀態共享問題。方法之一就是將狀態按上文所述方式儲存於 Redis 。
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2019-11-25 00:18:52 +08:00
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|
```php
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|
|
|
<?php
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
use Hyperf\HttpServer\Router\Router;
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|
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2019-11-25 00:37:49 +08:00
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Router::get('/metrics', function(){
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2023-04-11 15:57:32 +08:00
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$registry = Hyperf\Context\ApplicationContext::getContainer()->get(Prometheus\CollectorRegistry::class);
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2019-11-25 00:18:52 +08:00
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$renderer = new Prometheus\RenderTextFormat();
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return $renderer->render($registry->getMetricFamilySamples());
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});
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2020-02-29 13:23:57 +08:00
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|
```
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2020-03-26 11:28:26 +08:00
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## 在 Grafana 建立控制檯
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2020-02-29 13:23:57 +08:00
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> 本節只適用於 Prometheus 驅動
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2020-07-13 14:49:49 +08:00
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如果您啟用了預設指標,`Hyperf/Metric` 為您準備了一個開箱即用的 Grafana 控制檯。下載控制檯 [json 檔案](https://cdn.jsdelivr.net/gh/hyperf/hyperf/src/metric/grafana.json),匯入 Grafana 中即可使用。
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2020-02-29 13:23:57 +08:00
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2020-06-09 20:29:48 +08:00
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![grafana](imgs/grafana.png)
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2021-02-19 12:53:50 +08:00
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## 注意事項
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- 如需在 `hyperf/command` 自定義命令中使用本元件收集指標,需要在啟動命令時新增命令列引數: `--enable-event-dispatcher`。
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