導讀
CZGL.ProcessMetrics 是一個 Metrics 庫，能夠將程序的 GC、CPU、內存、機器網絡、磁盤空間等信息記錄下來，使用 Prometheus 采集信息，然后使用 Grafana 顯示。
視頻地址：
https://www.bilibili.com/video/BV18y4y1K7Ax/
效果圖預覽：
安裝 ProcsssMetrics
只需要通過 Nuget 安裝一個庫，即可快速為程序添加資源監視，ProcssMetrics 同時支持 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，因為缺少部分 Core API，所以有部分信息是無法獲取的，這部分信息如下：
| 標識 | .NET Core API | 說明 |
|---|---|---|
| gc_memory_info | GC.GetGCMemoryInfo() | 獲取 GC 內存信息 |
| total_allocated_bytes | GC.GetTotalAllocatedBytes() | 總分配量 |
| dotnet_lock_contention_total | Monitor.LockContentionCount | 線程池競爭數量 |
新建一個應用， Nuget 中搜索 CZGL.ProcessMetrics 直接引用即可。
Nuget 地址：https://www.nuget.org/packages/CZGL.ProcessMetrics
有兩種方式使用 Metrics，第一種是使用內置的 HttpListener，不需要放到 Web 中即可獨立提供 URL 訪問，適合 winform、wpf 或純 控制台等應用。但是使用 HttpListener，需要使用管理員方式啟動應用才能正常運行。
使用方法：
using CZGL.ProcessMetrics;
... ...
MetricsServer metricsServer = new MetricsServer("http://*:1234/metrics/");
metricsServer.Start();
另外一種是使用 ASP.NET Core，Metrics 作為中間件加入到 Web 應用中，此時使用的是 kestrel 。
在 Nuget 中，搜索 CZGL.ProcessMetrics.ASPNETCore 包，然后使用中間件生成 Metrics 端點。
app.UseEndpoints(endpoints =>
{
endpoints.MapControllers();
endpoints.ProcessMetrices("/metrics");
});
但是目前無論哪種，都必須讓暴露端口出去，讓 Prometheus 能夠訪問到 API。后期會增加支持不需要暴露 API 、提供 Web 服務，即可直接推送監控信息到 Prometheus 的功能。
訪問相應的 URL，可以看到有很多信息輸出，這些都是 Prometheus 數據的格式。
http://127.0.0.1:1234/metrics
搭建 Prometheus/Grafana
這里我們使用 Docker 來搭建監控平台。
拉取鏡像：
docker pull prom/prometheus
docker pull grafana/grafana
在 /opt/prometheus 目錄下，新建一個 prometheus.yml 文件，其內容如下：
# 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']
請替換最后一行的 IP。
使用容器啟動 Prometheus：
docker run -d -p 9090:9090 -v /opt/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus
使用容器啟動 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
打開 9090 端口，在菜單欄中打開 Status-Targets，可以看到有相關記錄。
接着，訪問 3000 端口，打開 Grafana，初始賬號密碼都是 admin 。
配置 Grafana
首先我們要為 Grafana 獲取 Prometheus 中的監控數據，我們要添加一個數據源。
選擇 Prometheus，按照提示，填寫好 HTTP-URL 即可。
接着，下載筆者定制好的 Jsom Model，文件名為 CZGL.ProcessMetrics.json。
下載地址：
https://github.com/whuanle/CZGL.SystemInfo/releases/tag/v1.0
然后導入模型文件。
即可看到監控界面。
