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Comment utiliser le langage Go pour la surveillance et l'alarme

Introduction :
Avec la popularité d'Internet, la disponibilité et la stabilité du système sont devenues de plus en plus importantes. Lorsqu'un problème survient avec notre application, nous souhaitons peut-être pouvoir le détecter rapidement et prendre des mesures en temps opportun. Par conséquent, la surveillance et les alertes sont un élément essentiel de la création d’applications stables. Cet article explorera comment utiliser le langage Go pour la surveillance et l'alarme, et utilisera quelques exemples de code pour aider les lecteurs à mieux comprendre et mettre en pratique ces technologies.

1. Surveillance
Avant de commencer la surveillance, nous devons décider quels indicateurs nous voulons surveiller. De manière générale, nous pouvons nous concentrer sur les aspects suivants :

Ressources système : utilisation du processeur, utilisation de la mémoire, E/S du disque, etc. ;
Conditions du réseau : latence du réseau, débit du réseau
Indicateurs d'application : temps de traitement des demandes, nombre ; des simultanéités, du taux d'erreur, etc.

Ensuite, nous utiliserons le langage Go et certaines bibliothèques de surveillance couramment utilisées pour surveiller ces indicateurs.

Utilisation de Prometheus pour la collecte d'indicateurs
Prometheus est un ensemble d'outils open source de surveillance et d'alerte largement utilisés dans les environnements cloud natifs et conteneurisés. Tout d’abord, nous devons télécharger et installer Prometheus, puis utiliser le langage Go pour écrire notre interface d’exposition des indicateurs.

package main

import (
    "net/http"

    "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
    "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)

var (
    cpuUsage = prometheus.NewGauge(prometheus.GaugeOpts{
        Name: "system_cpu_usage",
        Help: "Current CPU usage",
    })
    memoryUsage = prometheus.NewGauge(prometheus.GaugeOpts{
        Name: "system_memory_usage",
        Help: "Current memory usage",
    })
)

func main() {
    prometheus.MustRegister(cpuUsage)
    prometheus.MustRegister(memoryUsage)

    http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
    go http.ListenAndServe(":8080", nil)

    // 模拟指标采集
    for {
        cpuUsage.Set(getCPUUsage())
        memoryUsage.Set(getMemoryUsage())
    }
}

func getCPUUsage() float64 {
    // 获取并计算当前CPU使用率的逻辑
    return 0.8
}

func getMemoryUsage() float64 {
    // 获取并计算当前内存使用率的逻辑
    return 0.6
}

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Le code ci-dessus utilise le package github.com/prometheus/client_golang pour implémenter l'exposition et la collecte des indicateurs. Nous avons enregistré deux indicateurs, cpuUsage et memoryUsage, et démarré un service HTTP dans la fonction main. Le service écoutera le port 8080 par défaut. Et fournit l'interface /metrics pour la collecte des indicateurs. Dans les fonctions getCPUUsage et getMemoryUsage, nous pouvons écrire une logique spécifique pour obtenir et calculer les valeurs des indicateurs correspondants. github.com/prometheus/client_golang包来实现指标的暴露和采集。我们通过注册cpuUsage和memoryUsage两个指标，并在main函数中启动了一个HTTP服务，该服务将默认监听8080端口，并提供了/metrics接口用于指标采集。在getCPUUsage和getMemoryUsage函数中，我们可以编写具体的逻辑来获取和计算对应的指标值。

使用Grafana进行指标可视化
Prometheus提供了自带的仪表盘用于查看已采集到的指标，但我们可以使用Grafana来更加灵活地可视化我们的指标数据。首先，我们需要下载并安装Grafana，然后配置Prometheus数据源和仪表盘。

在Grafana中，我们可以创建自定义的仪表盘，将我们感兴趣的指标加入到面板中，并通过多种图表类型展示数据。此外，Grafana还支持添加警报规则，当指标超过设定的阈值时，可以触发警报并发送通知。

二、告警
监控只有在异常情况下才能发现问题，但我们也希望能在问题出现之前就得到通知，这就需要使用告警系统了。下面，我们将使用Go语言和一些常用的告警库来实现告警功能。

使用Alertmanager进行告警管理
Alertmanager是Prometheus的一部分，用于处理和发送告警通知。我们需要下载并安装Alertmanager，并配置邮件或企业级消息队列等用于发送告警通知的方式。

以下是一个示例的Alertmanager配置文件示例：

global:
  resolve_timeout: 5m
route:
  receiver: default
receivers:
- name: default
  webhook_configs:
  - url: http://localhost:8081/alertmanager-webhook
    send_resolved: true

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在这个配置文件中，我们指定了接收告警通知的方式为Webhook，并将告警事件发送至http://localhost:8081/alertmanager-webhook这个地址。

使用Go语言编写告警处理器
我们需要编写一个HTTP服务器来接收Alertmanager发送的告警通知，并根据需要进行处理。以下是一个简单的示例：

package main

import (
    "fmt"
    "net/http"
)

func main() {
    http.HandleFunc("/alertmanager-webhook", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        // 解析告警通知的内容
        // 根据告警规则进行相应的处理
        // 发送告警通知给相关人员或群组
        fmt.Fprintln(w, "Alert received")
    })

    http.ListenAndServe(":8081", nil)
}

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在这个示例中，我们使用了Go语言标准库中的net/http包来实现HTTP服务器的功能。我们将Alertmanager发送的告警通知发送到/alertmanager-webhook

Prometheus fournit son propre tableau de bord pour visualiser les indicateurs collectés, mais nous pouvons utiliser Grafana pour visualiser de manière plus flexible les données de nos indicateurs. Tout d’abord, nous devons télécharger et installer Grafana, puis configurer la source de données et le tableau de bord Prometheus.

http://localhost:8081/ alertmanager -webhook

net/http

/alertmanager-webhook

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