Node.js 导出器
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简介
以下快速入门提供了针对 Node.js 的 prom-client Prometheus 指标导出器的设置说明以及预配置的仪表盘、告警规则和记录规则。完成本快速入门中的步骤后，您将能够实现以下目标：
设置并配置 Node.js 的 prom-client，以收集 Node.js 应用程序指标，如事件循环延迟、活跃句柄和 GC 指标。Node.js 的 prom-client 将以 Prometheus 风格的指标格式公开这些数据。
配置 Prometheus 以抓取 Node.js 的 prom-client 指标，并可选择将其发送到 Grafana Cloud。
设置一套预配置和精选的记录规则，以缓存频繁的 Prometheus 查询。
导入 Grafana 仪表盘以可视化您的指标数据。
设置 Prometheus 告警规则以对您的指标数据进行告警。
指标用量
默认情况下，此导出器会发布大约 78 个 Prometheus 时间序列。要查看此导出器默认发布的指标列表，请此处下载一个示例指标抓取文件。
请注意，根据配置的不同，Node.js 的 prom-client 可能会收集和发布比默认集多得多的指标。要了解有关配置 Node.js 的 prom-client 和切换其采集器的更多信息，请参阅 Node.js 的 prom-client GitHub 仓库。
除了切换 Node.js 的 prom-client 设置外，您还可以通过删除不需要存储在 Prometheus 或 Grafana Cloud 中的时间序列来减少指标用量。要了解如何执行此操作，请参阅 Grafana Cloud 文档中的使用 relabeling 减少 Prometheus 指标用量。
Grafana Cloud 的 Node.js 集成
如果您正在使用 Grafana Cloud，则可以通过安装 Node.js 集成来跳过本指南中的所有步骤，该集成旨在帮助您通过几个命令和点击即可快速启动运行。免费注册。
要了解如何使用 Node.js 集成收集 Node.js 指标，请参阅 Grafana Cloud 文档中的Node.js 集成。
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Node.js 的 prom-client 快速入门
在本指南中，您将学习如何设置和配置 Node.js 的 prom-client，以收集 Node.js 指标，如事件循环延迟和活跃句柄，并以 Prometheus 风格的指标格式公开这些数据。然后，您将配置 Prometheus 来抓取 Node.js 指标，并可选择将其发送到 Grafana Cloud。最后，您将设置一套预配置和精选的 Grafana 仪表盘和 告警规则。本指南结束时，您将拥有可用于可视化 Node.js 指标的仪表盘以及一套预配置的告警。
如果您使用 Grafana Cloud，则 Node.js 集成可以帮助您快速启动运行。Node.js 集成将 Node.js 的 prom-client 嵌入到 Grafana Cloud Agent 中，并自动配置告警规则和仪表盘，因此您无需执行本指南中的步骤。要了解如何使用 Node.js 集成设置 Node.js 的 prom-client，请参阅 Grafana Cloud 文档中的Node.js 集成。
先决条件
开始之前，您应具备以下条件：
- 您的机器上安装了 Node.js。要了解更多信息，请参阅 Node.js 网站上的下载页面。
- 您的环境中或直接在机器上运行着 Prometheus。要了解如何安装 Prometheus，请参阅 Prometheus 文档中的安装页面。
- 您的环境中或直接在机器上运行着 Grafana。要了解如何安装 Grafana，请参阅 Grafana 文档中的安装 Grafana页面。
- （可选）一个 Grafana Cloud 帐户。Grafana Cloud 托管了 Grafana 和一个基于 Mimir 的 Prometheus 指标端点。您仍然需要使用环境中安装的 Prometheus 或 Grafana Cloud Agent 来抓取指标。要了解有关 Grafana Cloud 的更多信息，请参阅Grafana Cloud页面。
步骤 1：设置 Node.js 的 prom-client
在此步骤中，您将设置 Node.js 的 prom-client 以收集 Node.js 指标并以 Prometheus 格式公开它们。本指南使用带有 Node.js 版本 15.11.0 的 Ubuntu 20.04 系统。具体步骤可能因您的操作系统和 Node.js 版本而略有不同。
本指南将演示如何设置一个新的 Node.js 应用程序。要对现有的 Node.js 应用程序进行插桩，请参阅 prom-client GitHub 仓库。
首先，登录您的机器并创建一个名为 app 的新应用程序目录。进入此目录：
mkdir app
cd使用 npm init 初始化 Node 项目
npm init除以下提示外，其他所有都使用默认值：
entry point: (index.js)对于此提示，输入 app.js，然后按 ENTER。
接下来，使用 npm 安装 express 和 prom-client：
npm install express prom-client --save最后，使用您喜欢的文本编辑器创建最小的应用程序。打开名为 app.js 的文件并粘贴以下内容：
import express from 'express';
import { collectDefaultMetrics, register } from 'prom-client';
collectDefaultMetrics();
const app = express();
app.get('/metrics', async (_req, res) => {
try {
res.set('Content-Type', register.contentType);
res.end(await register.metrics());
} catch (err) {
res.status(500).end(err);
}
});
app.listen(4001, '0.0.0.0');这个极简应用程序收集一组标准的 Node.js 指标，并在 /metrics 端点以 Prometheus 格式公开它们。它监听 localhost 上的端口 4001 的请求。
完成后，保存并关闭文件。
最后，使用 Node 运行应用程序：
node app.js您不会看到任何输出，但您的 shell 应该会挂起。在另一个会话中，使用 curl 模拟 Prometheus 抓取：
curl localhost:4001/metrics. . .
# HELP nodejs_gc_duration_seconds Garbage collection duration by kind, one of major, minor, incremental or weakcb.
# TYPE nodejs_gc_duration_seconds histogram
nodejs_gc_duration_seconds_bucket{le="0.001",kind="incremental"} 2
nodejs_gc_duration_seconds_bucket{le="0.01",kind="incremental"} 4
nodejs_gc_duration_seconds_bucket{le="0.1",kind="incremental"} 4
nodejs_gc_duration_seconds_bucket{le="1",kind="incremental"} 4
nodejs_gc_duration_seconds_bucket{le="2",kind="incremental"} 4
nodejs_gc_duration_seconds_bucket{le="5",kind="incremental"} 4
nodejs_gc_duration_seconds_bucket{le="+Inf",kind="incremental"} 4
nodejs_gc_duration_seconds_sum{kind="incremental"} 0.007554849
nodejs_gc_duration_seconds_count{kind="incremental"} 4
nodejs_gc_duration_seconds_bucket{le="0.001",kind="major"} 0
nodejs_gc_duration_seconds_bucket{le="0.01",kind="major"} 2
nodejs_gc_duration_seconds_bucket{le="0.1",kind="major"} 2
nodejs_gc_duration_seconds_bucket{le="1",kind="major"} 2
nodejs_gc_duration_seconds_bucket{le="2",kind="major"} 2
nodejs_gc_duration_seconds_bucket{le="5",kind="major"} 2
nodejs_gc_duration_seconds_bucket{le="+Inf",kind="major"} 2
nodejs_gc_duration_seconds_sum{kind="major"} 0.007220236999999999
nodejs_gc_duration_seconds_count{kind="major"} 2如果您看到以上输出，则表示您已成功将 prom-client 安装到您的 Node.js 应用程序中。您已准备好开始使用 Prometheus 抓取 Node.js 指标。
除了 collectDefaultMetrics 之外，prom-client 还可以收集自定义 Node.js 指标，并允许您配置指标标签。要了解有关这些功能的更多信息，请参阅 Node.js 的 prom-client GitHub 仓库。
步骤 2：使用 Prometheus 抓取 prom-client 指标
现在 prom-client 已在您的机器上运行，您可以配置一个 Prometheus 抓取任务来收集和存储 Node.js 指标。
将以下抓取任务配置添加到您的 prometheus.yml 配置文件中的 scrape_configs 部分：
- job_name: nodejs
static_configs:
- targets: ['localhost:4001']将 localhost 替换为运行 Node.js 的机器的 IP 地址。如果您在同一台机器上运行 Prometheus，则此处应为 localhost。要了解有关配置 Prometheus 的更多信息，请参阅 Prometheus 文档中的配置页面。
如果您没有 prometheus.yml 配置文件，请使用您喜欢的文本编辑器创建一个简单的文件。打开您偏好的文本编辑器并粘贴以下 Prometheus 配置：
global:
scrape_interval: 15s
scrape_configs:
- job_name: nodejs
static_configs:
- targets: ['localhost:4001']此配置告诉 Prometheus 每 15 秒抓取所有任务。唯一配置的抓取任务名为 nodejs，并定义了一个 localhost:4001 目标。默认情况下，Prometheus 将使用 HTTP 抓取 /metrics 端点。
保存并关闭文件。然后您可以使用以下命令运行带有该配置文件的 Prometheus：
./prometheus --config.file=./prometheus.yml将指标发送到 Grafana Cloud
要将 Node.js 指标从 Prometheus 发送到 Grafana Cloud，请在您的 prometheus.yml 配置文件中配置 remote_write 参数。要了解更多信息，请参阅 Grafana Cloud 文档中的指标 — Prometheus。要了解有关 remote_write 参数的更多信息，请参阅 Prometheus 文档中的remote_write。
步骤 3：配置仪表盘
本快速入门包含一个仪表盘：
- Node.js 概览
要了解如何将此仪表盘导入 Grafana，请参阅 Grafana 文档中的导入仪表盘页面。
您可以此处获取仪表盘。
步骤 4：配置告警
借助 Prometheus 告警规则，您可以定义当 PromQL 表达式超过某个阈值或在一段时间内满足指定条件时触发的告警。例如，您可以定义一个 HighRequestLatency 告警，当请求延迟指标在一段时间内大于某个阈值时触发。一旦告警条件触发，告警将进入 Pending 状态。在满足 for 参数定义的时间段条件后，告警将进入 Firing 状态。您可以使用 Alertmanager 等工具配置触发告警的路由和通知。Alertmanager 也内置于 Grafana Cloud 中。
您可以此处获取告警规则 YAML 文件。
将告警规则加载到 Prometheus 中
要将告警规则加载到 Prometheus 中，请将以下内容添加到您的 prometheus.yml 配置文件中：
rule_files:
- "nodejs-rules.yml"请确保将 nodejs-rules.yml 替换为您 Node.js 应用程序告警规则 YAML 文件的路径。
将告警规则加载到 Grafana Cloud 中
要了解如何将告警规则加载到 Grafana Cloud 中，请参阅使用 cortextool 处理 Prometheus 和 Loki 规则。
结论
在本快速入门中，您在 Linux 机器上安装并运行了 Node.js 的 prom-client。然后，您配置了 Prometheus 来抓取 Node.js 的 prom-client 公开的数据库和 Node.js 应用程序指标。您将记录规则和告警规则加载到 Prometheus 中，最后导入了 Grafana 仪表盘来可视化您的 Node.js 应用程序指标。
如果您正在使用 Grafana Cloud，则可以通过使用 Grafana Cloud Agent 安装 Node.js 应用程序集成来跳过本指南中的所有步骤。此集成将预配置的 Node.js prom-client 嵌入到 Agent 中，并自动配置 Grafana 仪表盘和 Prometheus 告警及记录规则，因此您无需手动导入它们。要了解如何设置 Node.js 应用程序集成，请参阅Grafana Cloud 集成。
这些仪表盘、记录规则和告警规则是使用 Node.js Mixin 的 prom-client 生成的。Mixins 是由主题专家策划和设计的可重用模板，用于创建仪表盘、记录规则和告警。要了解更多信息，请参阅Node.js app Mixin 仓库。
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本快速入门包含以下告警规则：
NodejsDown
instance 上的 Node.js job 未运行。
groups:
- name: NodejsAlerts
rules:
- alert: NodejsDown
expr: process_start_time_seconds != 1
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
description: 'Node.js {{$labels.job}} on {{$labels.instance}} is not up.'
summary: Node.js not up此告警规则 YAML 文件是使用 Node.js 的 prom-client mixin 生成的。
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Grafana Cloud 提供了不断扩展的集成集，可在几分钟内快速启动和运行可观测性堆栈。内置于 Grafana Cloud Agent 中的 Node.js 应用程序集成会公开和抓取重要的 Node.js 应用程序指标，并将其推送到 Grafana Cloud。Agent 将使用内置的 Node.js prom-client 抓取指标，而 Grafana Cloud 会自动配置量身定制的 Grafana 仪表盘和告警，用于可视化和处理这些数据。
要了解更多信息，请查看 Grafana Cloud 文档。
工作原理
配置、安装、连接和维护 Prometheus 监控组件通常需要大量的领域知识。从设置到拥有仪表盘和告警可能需要相当长的时间。作为 Grafana 的创建者以及 Prometheus 和 Cortex 的核心贡献者，我们构建了简单的集成，以抽象化部分工作，从而实现快速入门。工作原理：
- 注册（或登录）免费 Grafana Cloud 帐户。
- 选择您想要观测的目标（目录不断扩展）。
- 运行一行命令即可安装 Grafana Agent。Agent 内嵌并预配置了 Exporters 以公开默认指标，并将其推送到 Grafana Cloud 指标后端。
- 瞧！您将看到量身定制的 Grafana 仪表盘，并能受益于合理的默认告警设置。
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