在Prometheus中，自定义指标是指根据实际需求创建新的指标，以便更好地监控和分析系统的性能，自定义指标可以帮助我们更深入地了解系统的运行状况，从而优化系统性能，本文将详细介绍如何在Prometheus中自定义指标。
1、理解Prometheus指标
在开始自定义指标之前，我们需要了解Prometheus指标的基本概念，Prometheus指标是用于描述系统性能的一组数据，通常包括以下三个部分：
指标名称（Metric Name）：用于唯一标识一个指标。
指标标签（Metric Labels）：用于描述指标的元数据，指标所属的服务、实例等。
指标值（Metric Value）：表示指标的具体数值，CPU使用率、内存使用量等。
2、自定义指标类型
Prometheus支持多种指标类型，包括计数器（Counter）、直方图（Histogram）、概要（Summary）等，在创建自定义指标时，需要根据实际需求选择合适的指标类型，以下是各种指标类型的简要介绍：
计数器（Counter）：表示一个只能增加或重置的数值，请求次数、错误次数等。
直方图（Histogram）：表示一组数据的分布情况，请求延迟、响应大小等。
概要（Summary）：表示一组数据的统计信息，请求速率、响应状态码分布等。
3、创建自定义指标
在Prometheus中，可以通过编写配置文件或使用PromQL语言来创建自定义指标，以下是创建自定义指标的步骤：
步骤1：编写配置文件
在Prometheus的配置文件prometheus.yml中，添加自定义指标的配置信息，创建一个名为my_custom_metric的计数器指标：
scrape_configs: job_name: my_custom_metric static_configs: targets: [localhost:8080] labels: group: my_group metrics_path: /metrics relabel_configs: source_labels: [__name__] regex: my_custom_metric # 匹配自定义指标的名称 action: keep # 保留匹配到的指标步骤2：编写自定义指标的代码
在应用程序中，需要编写代码来生成自定义指标的数据，以Go语言为例，可以使用Prometheus客户端库来生成计数器、直方图和概要等不同类型的指标，以下是一个简单的示例：
package main import ( "net/http" "github.com/prometheus/client_golang/prometheus" "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp" ) var ( counter = prometheus.NewCounter(prometheus.CounterOpts{Name: "my_custom_metric", Help: "A custom metric example"}) // 计数器指标 ) func init() { prometheus.MustRegister(counter) // 注册计数器指标 } func main() { http.Handle("/metrics", promhttp.Handler()) // 设置HTTP处理程序以暴露指标数据 http.ListenAndServe(":8080", nil) // 启动HTTP服务器并监听端口8080 }步骤3：重启应用程序和Prometheus服务
在应用程序中添加了自定义指标后，需要重启应用程序以使更改生效，也需要重启Prometheus服务以更新其配置和抓取新的指标数据，可以使用以下命令重启Prometheus服务：
kill HUP $(pidof prometheus) # Linux系统 kill HUP <prometheus进程ID> # Windows系统（替换<prometheus进程ID>为实际的进程ID）4、查询自定义指标
在Prometheus中，可以使用PromQL语言来查询自定义指标，以下是一些查询自定义指标的示例：
查询计数器指标的值：my_custom_metric
查询直方图指标的分位数：histogram_quantile(0.95, my_custom_metric)（表示查询95%分位数）
查询概要指标的分位数和计数：summary(my_custom_metric)（表示查询概要指标的所有分位数和计数）
5、可视化自定义指标
为了更直观地查看自定义指标的数据，可以使用Grafana等可视化工具来展示Prometheus中的指标数据，以下是如何使用Grafana连接Prometheus并展示自定义指标的步骤：
步骤1：安装并启动Grafana服务，可以参考官方文档进行安装和配置：https://grafana.com/docs/grafana/latest/installation/docker/#installinggrafanawithdockercomposeonlinuxsystemsusingdockercomposeyamlfileorcommandlineoptionsformacoswindowsandlinuxsystems。
