在生产环境中，运维和开发同学都离不开 系统资源监控：

  • 什么时候 CPU 快跑满了？
  • 内存是不是泄漏了？
  • 磁盘剩余空间还能撑多久？

要做到这一点，最常见的方案是：
👉 采集系统资源指标 → 暴露给 Prometheus → 在 Grafana 里可视化。

今天我们就用 Go + go-commons/systemutils 来做一个 轻量级的 Prometheus Exporter。

用 Go 打造一个服务器资源指标采集器：结合 Prometheus Exporter 实战_github

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目录

  • 一、为什么选择 Prometheus Exporter？
  • 二、环境准备
  • 三、代码实现
  • 四、运行效果
  • 五、Prometheus 配置
  • 六、Grafana 可视化（可选）
  • 七、扩展思路
  • 八、总结

一、为什么选择 Prometheus Exporter？

Prometheus 本身是一个 拉取型监控系统，它会定期访问 Exporter（通常是 HTTP 服务），获取指标数据。

常见的 Exporter 有：

  • node_exporter（系统级指标）
  • mysqld_exporter（数据库指标）
  • 自研业务指标 Exporter

而我们今天要写的，就是一个 自研的系统资源 Exporter，用 Go 来采集 CPU、内存、磁盘指标，并提供给 Prometheus。

二、环境准备

  • Go 1.20+
  • Prometheus 已安装（可选）
  • Grafana 已安装（可选）

依赖库：

go get github.com/prometheus/client_golang/prometheus
go get github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp
go get github.com/Rodert/go-commons

三、代码实现

创建 main.go：

package main

import (
	"fmt"
	"net/http"

	"github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
	"github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"

	"github.com/Rodert/go-commons/systemutils/diskutils"
)

// 定义指标
var (
	diskTotal = prometheus.NewGauge(prometheus.GaugeOpts{
		Name: "server_disk_total_bytes",
		Help: "Total disk size in bytes",
	})
	diskUsed = prometheus.NewGauge(prometheus.GaugeOpts{
		Name: "server_disk_used_bytes",
		Help: "Used disk size in bytes",
	})
	diskFree = prometheus.NewGauge(prometheus.GaugeOpts{
		Name: "server_disk_free_bytes",
		Help: "Free disk size in bytes",
	})
)

func recordMetrics() {
	go func() {
		for {
			// 获取根目录的磁盘信息
			info, err := diskutils.GetDiskInfo("/")
			if err != nil {
				fmt.Println("采集磁盘信息失败:", err)
				continue
			}

			// 设置指标
			diskTotal.Set(float64(info.Total))
			diskUsed.Set(float64(info.Used))
			diskFree.Set(float64(info.Free))

			// 每 10 秒采集一次
			<-time.After(10 * time.Second)
		}
	}()
}

func main() {
	// 注册指标
	prometheus.MustRegister(diskTotal, diskUsed, diskFree)

	// 启动采集
	recordMetrics()

	// 暴露 HTTP 接口给 Prometheus
	http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
	fmt.Println("Exporter 已启动，监听 :8080/metrics")
	http.ListenAndServe(":8080", nil)
}

四、运行效果

运行：

go run main.go

访问：

http://localhost:8080/metrics

你会看到类似输出：

# HELP server_disk_free_bytes Free disk size in bytes
# TYPE server_disk_free_bytes gauge
server_disk_free_bytes 5.9e+10

# HELP server_disk_total_bytes Total disk size in bytes
# TYPE server_disk_total_bytes gauge
server_disk_total_bytes 1.0e+11

# HELP server_disk_used_bytes Used disk size in bytes
# TYPE server_disk_used_bytes gauge
server_disk_used_bytes 4.1e+10

Prometheus 就能定期拉取这些数据。

五、Prometheus 配置

在 prometheus.yml 里增加一个 job：

scrape_configs:
  - job_name: 'go_commons_exporter'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']

重启 Prometheus，访问 http://localhost:9090，就能在控制台查询这些指标。

六、Grafana 可视化（可选）

在 Grafana 里添加 Prometheus 数据源，然后新建 Dashboard，输入查询：

  • 磁盘已用空间（GB）：
server_disk_used_bytes / 1024 / 1024 / 1024
  • 磁盘使用率：
(server_disk_used_bytes / server_disk_total_bytes) * 100

就能得到一个漂亮的磁盘使用趋势图。

七、扩展思路

  1. 采集更多指标
  • CPU 使用率：cpuutils.GetCPUUsage()
  • 内存占用：memutils.GetMemInfo()
  • 网络流量：后续扩展
  1. 多节点部署
    把这个 Exporter 部署到多台机器，Prometheus 统一拉取。
  2. 告警配置
    比如磁盘剩余 < 10%，通过 Alertmanager 发通知到钉钉/Slack。

八、总结

本文我们用 Go 写了一个 轻量级服务器资源 Exporter，结合 Prometheus 和 Grafana，就能快速搭建一套可视化监控：

  • go-commons 负责封装系统指标采集逻辑
  • Prometheus 负责拉取和存储指标
  • Grafana 负责展示和报警

一句话总结：
👉 只需几十行 Go 代码，你就能拥有自己的系统监控 Exporter。