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基本介绍

同步类型用于快速暴露监控指标，无论metrics reader是否使用该监控指标，指标的计算结果已完成，待读取使用。例如，HTTP的请求总数、请求大小，这些数值必须在请求执行流程中记录到对应的监控指标数值中，适合作为同步指标来管理。

gmetric提供的同步类型指标包含：Counter, UpDownCounter, Histogram。

我们用一个简单的示例来演示同步指标的基本使用。

package main

import (
	"github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
	"go.opentelemetry.io/otel/exporters/prometheus"
	"go.opentelemetry.io/otel/sdk/metric"

	"github.com/gogf/gf/contrib/metric/otelmetric/v2"
	"github.com/gogf/gf/v2/frame/g"
	"github.com/gogf/gf/v2/net/ghttp"
	"github.com/gogf/gf/v2/os/gctx"
	"github.com/gogf/gf/v2/os/gmetric"
)

var (
	meter = gmetric.GetGlobalProvider().Meter(gmetric.MeterOption{
		Instrument:        "github.com/gogf/gf/example/metric/basic",
		InstrumentVersion: "v1.0",
	})
	counter = meter.MustCounter(
		"goframe.metric.demo.counter",
		gmetric.MetricOption{
			Help: "This is a simple demo for Counter usage",
			Unit: "bytes",
		},
	)
	upDownCounter = meter.MustUpDownCounter(
		"goframe.metric.demo.updown_counter",
		gmetric.MetricOption{
			Help: "This is a simple demo for UpDownCounter usage",
			Unit: "%",
		},
	)
	histogram = meter.MustHistogram(
		"goframe.metric.demo.histogram",
		gmetric.MetricOption{
			Help:    "This is a simple demo for histogram usage",
			Unit:    "ms",
			Buckets: []float64{0, 10, 20, 50, 100, 500, 1000, 2000, 5000, 10000},
		},
	)
)

func main() {
	var ctx = gctx.New()

	// Prometheus exporter to export metrics as Prometheus format.
	exporter, err := prometheus.New(
		prometheus.WithoutCounterSuffixes(),
		prometheus.WithoutUnits(),
	)
	if err != nil {
		g.Log().Fatal(ctx, err)
	}

	// OpenTelemetry provider.
	provider := otelmetric.MustProvider(metric.WithReader(exporter))
	provider.SetAsGlobal()
	defer provider.Shutdown(ctx)

	// Counter.
	counter.Inc(ctx)
	counter.Add(ctx, 10)

	// UpDownCounter.
	upDownCounter.Inc(ctx)
	upDownCounter.Add(ctx, 10)
	upDownCounter.Dec(ctx)

	// Record values for histogram.
	histogram.Record(1)
	histogram.Record(20)
	histogram.Record(30)
	histogram.Record(101)
	histogram.Record(2000)
	histogram.Record(9000)
	histogram.Record(20000)

	// HTTP Server for metrics exporting.
	s := g.Server()
	s.BindHandler("/metrics", ghttp.WrapH(promhttp.Handler()))
	s.SetPort(8000)
	s.Run()
}

Counter&UpDownCounter

其中的Counter和UpDownCounter比较简单，这里就不详细介绍了，需要注意的是Counter和UpDownCounter虽然看起来差不多，实际上也是如此，只是为了更严谨和精细化区分使用场景。如果将这两种数据类型映射到经典的Prometheus指标类型中，Counter对应的就是Prometheus的Counter指标类型，而UpDownCounter对应的是Prometheus的Gauge指标类型。

Histogram

Histogram是一种统计类型，通过该指标可以快速统计出指标的p95, p99等百分位统计结果，例如时间开销、成功/失败率等指标。但需要注意该指标比较占内存和空间，不能为其添加过多的动态属性，因为不同的属性会衍生出同一种Histogram指标不同的存储数值。

Primetheus Exporter

在该示例中，我们使用了比较常用的Prometheus协议输出指标内容，通常用于对外暴露指标供外部组件抓取。通过以下路由将指标通过Prometheus协议暴露：

s.BindHandler("/metrics", ghttp.WrapH(promhttp.Handler()))

执行后，访问 http://127.0.0.1:8000/metrics 查看暴露的指标：

我们这里只关注本次示例中的指标，其他自动暴露的指标在后续章节介绍。



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