PostgreSQL Exporter for Prometheus 安装和配置指南
1. 项目基础介绍和主要的编程语言
项目基础介绍
postgres_exporter 是一个用于 Prometheus 的 PostgreSQL 指标导出器。它能够从 PostgreSQL 数据库中收集各种性能指标,并将这些指标暴露给 Prometheus 进行监控和分析。该项目由 Prometheus 社区维护,旨在帮助用户更好地监控 PostgreSQL 数据库的健康状况和性能。
主要的编程语言
该项目主要使用 Go 语言编写。Go 语言是一种静态类型、编译型语言,以其高效的性能和简洁的语法著称,非常适合用于编写系统级和网络服务程序。
2. 项目使用的关键技术和框架
关键技术
- Prometheus: 一个开源的系统监控和报警工具包,用于收集和存储时间序列数据。
- PostgreSQL: 一个功能强大的开源关系型数据库管理系统。
- Docker: 一个开源的容器化平台,用于快速部署和管理应用程序。
框架
- Go 语言标准库: 提供了丰富的网络、文件操作、并发处理等功能。
- Prometheus Go 客户端库: 用于将收集到的 PostgreSQL 指标暴露给 Prometheus。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在开始安装和配置之前,请确保你已经安装了以下软件:
- Go 语言环境(版本 1.13 或更高)
- Docker(如果需要使用 Docker 进行部署)
- PostgreSQL 数据库(版本 11 或更高)
- Prometheus(用于监控和存储指标数据)
安装步骤
步骤 1:克隆项目仓库
首先,从 GitHub 上克隆 postgres_exporter 项目到本地:
git clone https://github.com/prometheus-community/postgres_exporter.git
cd postgres_exporter
步骤 2:构建项目
使用 make 命令构建项目:
make build
这将生成一个可执行文件 postgres_exporter。
步骤 3:配置 PostgreSQL 数据库
确保你的 PostgreSQL 数据库已经启动并运行。你可以使用以下命令启动一个示例数据库:
docker run --net=host -it --rm -e POSTGRES_PASSWORD=password postgres
步骤 4:运行 postgres_exporter
使用以下命令运行 postgres_exporter:
./postgres_exporter --web.listen-address=":9187" --data.source.uri="localhost:5432/postgres?sslmode=disable" --data.source.user=postgres --data.source.pass=password
步骤 5:配置 Prometheus
在 Prometheus 的配置文件 prometheus.yml 中添加以下配置,以便 Prometheus 能够抓取 postgres_exporter 暴露的指标:
scrape_configs:
- job_name: 'postgres'
static_configs:
- targets: ['localhost:9187']
步骤 6:启动 Prometheus
启动 Prometheus 服务,确保它能够正常抓取 postgres_exporter 暴露的指标:
prometheus --config.file=prometheus.yml
步骤 7:验证安装
你可以通过访问 http://localhost:9187/metrics 来验证 postgres_exporter 是否正常工作。如果一切正常,你应该能够看到 PostgreSQL 数据库的各项指标。
总结
通过以上步骤,你已经成功安装并配置了 postgres_exporter,并将其与 Prometheus 集成,实现了对 PostgreSQL 数据库的监控。希望这篇指南能够帮助你顺利完成安装和配置工作。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0131
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
AgentCPM-ReportAgentCPM-Report是由THUNLP、中国人民大学RUCBM和ModelBest联合开发的开源大语言模型智能体。它基于MiniCPM4.1 80亿参数基座模型构建,接收用户指令作为输入,可自主生成长篇报告。Python00