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CZGL.ProcessMetrics监控.NET应用

来源：互联网收集：自由互联发布时间：2023-01-30

导读 CZGL.ProcessMetrics 是一个 Metrics 库，能够将程序的 GC、CPU、内存、机器网络、磁盘空间等信息记录下来，使用 Prometheus 采集信息，然后使用 Grafana 显示。效果图预览：安装 ProcsssMe

导读

CZGL.ProcessMetrics 是一个 Metrics 库，能够将程序的 GC、CPU、内存、机器网络、磁盘空间等信息记录下来，使用 Prometheus 采集信息，然后使用 Grafana 显示。

效果图预览：

安装 ProcsssMetrics

只需要通过 Nuget 安装一个库，即可快速为程序添加资源监视，ProcssMetrics 同时支持 Winform、Wpf、ASP.NET Core 等。
CZGL.ProcessMetrics 支持 .NET Standard 2.0 和 .NET Core 3.1，但是在 .NET Standard 2.0 中，因为缺少部分 Core API，所以有部分信息是无法获取的，这部分信息如下：

标识.NET Core API说明gc_memory_infoGC.GetGCMemoryInfo()获取 GC 内存信息total_allocated_bytesGC.GetTotalAllocatedBytes()总分配量dotnet_lock_contention_totalMonitor.LockContentionCount线程池竞争数量

新建一个应用， Nuget 中搜索 CZGL.ProcessMetrics 直接引用即可。

Nuget 地址：https://www.nuget.org/packages/CZGL.ProcessMetrics

有两种方式使用 Metrics，第一种是使用内置的 HttpListener，不需要放到 Web 中即可独立提供 URL 访问，适合 winform、wpf 或纯控制台等应用。但是使用 HttpListener，需要使用管理员方式启动应用才能正常运行。

使用方法：

using CZGL.ProcessMetrics;
... ...
MetricsServer metricsServer = new MetricsServer("http://*:1234/metrics/");
metricsServer.Start();

另外一种是使用 ASP.NET Core，Metrics 作为中间件加入到 Web 应用中，此时使用的是 kestrel 。

在 Nuget 中，搜索 CZGL.ProcessMetrics.ASPNETCore 包，然后使用中间件生成 Metrics 端点。

            app.UseEndpoints(endpoints =>
            {
                endpoints.MapControllers();
                endpoints.ProcessMetrices("/metrics");
            });

但是目前无论哪种，都必须让暴露端口出去，让 Prometheus 能够访问到 API。后期会增加支持不需要暴露 API 、提供 Web 服务，即可直接推送监控信息到 Prometheus 的功能。

访问相应的 URL，可以看到有很多信息输出，这些都是 Prometheus 数据的格式。

http://127.0.0.1:1234/metrics

搭建 Prometheus/Grafana

这里我们使用 Docker 来搭建监控平台。

拉取镜像：

docker pull prom/prometheus
docker pull grafana/grafana

在 /opt/prometheus 目录下，新建一个 prometheus.yml 文件，其内容如下：

# my global config
global:
  scrape_interval:     15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
  evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).

# Alertmanager configuration
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
      # - alertmanager:9093

# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"

# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: 'prometheus'

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
    - targets: ['localhost:9090']


  - job_name: 'processmetrice'
    metrics_path: '/metrics'
    static_configs:
    - targets: ['123.123.123.123:1234']

请替换最后一行的 IP。

使用容器启动 Prometheus：

docker run  -d   -p 9090:9090   -v /opt/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml    prom/prometheus

使用容器启动 Grafana：

mkdir /opt/grafana-storage
chmod 777 -R /opt/grafana-storage
docker run -d   -p 3000:3000   --name=grafana   -v /opt/grafana-storage:/var/lib/grafana   grafana/grafana

打开 9090 端口，在菜单栏中打开 Status-Targets，可以看到有相关记录。