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在Linux上使用Go进行系统监控的技巧

小樊
61
2025-08-03 08:03:58
栏目: 编程语言

在Linux上使用Go进行系统监控可以借助多种工具和方法。以下是一些常用的技巧和工具:

结构化日志

  • 使用结构化日志工具如Zap记录应用日志,并通过Loki进行日志聚合和分析。

Prometheus + Grafana

  • 安装Prometheus
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.36.1/prometheus-2.36.1.linux-amd64.tar.gz
tar -xf prometheus-2.36.1.linux-amd64.tar.gz
cd prometheus-2.36.1.linux-amd64
./prometheus --config.file prometheus.yml
  • 安装Grafana
wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-9.3.2.linux-amd64.tar.gz
tar -xf grafana-9.3.2.linux-amd64.tar.gz
cd grafana-9.3.2.linux-amd64
./bin/grafana-server
  • 配置Prometheus抓取目标:在 prometheus.yml 中添加配置,例如监控Golang应用的指标端点:
scrape_configs:
  - job_name: 'myapp'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']
  • 在Golang应用中暴露指标
import (
    "net/http"
    "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
    "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)

var (
    requestCount = prometheus.NewCounter(prometheus.CounterOpts{
        Namespace: "myapp",
        Name: "http_requests_total",
        Help: "Total number of HTTP requests",
    })
    requestLatency = prometheus.NewHistogram(prometheus.HistogramOpts{
        Namespace: "myapp",
        Name: "http_request_latency_ms",
        Help: "Latency of HTTP requests in ms",
        Buckets: prometheus.DefBuckets,
    })
)

func main() {
    http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        requestCount.Inc()
        requestLatency.Observe(float64(time.Since(time.Now()).Milliseconds()))
        w.Write([]byte("Hello, world!"))
    })
    http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
    http.ListenAndServe(":8080", nil)
}
  • 在Grafana中配置仪表盘:添加Prometheus数据源,并创建仪表盘以可视化请求计数和延迟等指标。

pprof

  • 使用pprof进行性能监控,pprof是Go标准库中的一个工具,可用于分析CPU、内存和阻塞情况。

eBPF

  • 使用eBPF技术实现无侵入的Golang微服务可观测能力,通过eBPF工具如ARMS应用监控eBPF版进行应用监控。

其他监控工具

  • top/htop:实时监控系统进程、CPU、内存和负载情况。
  • glances:跨平台的实时系统监控工具,显示CPU、内存、磁盘、网络和进程等信息。
  • sar:系统性能监控工具,记录和报告系统的CPU、内存、磁盘、网络等性能指标。
  • nmon:跨平台的系统性能监控工具,显示CPU、内存、磁盘、网络和进程等信息。

实时工作流监控

  • 使用Go实现实时工作流监控系统,需要考虑数据存储、消息队列、工作流引擎、API设计、实时通信、前端界面、身份验证和授权、日志和监控以及容器化和部署等多个方面。

网络监控

  • 在Go框架中进行网络监控可以使用Prometheus收集度量、Sentry监控错误和性能、Netdata监控网络、系统和应用程序。

通过上述方法,您可以在Linux上使用Go进行有效的系统监控,确保您的应用程序性能和稳定性。

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