Integración de métricas de Prometheus en C++: biblioteca prometheus-cpp

Métricas de Prometheus en C++: biblioteca prometheus-cpp

En el desarrollo de software moderno, el monitoreo se ha convertido en una parte esencial de los sistemas de producción. Prometheus es una de las soluciones más populares para la recopilación y análisis de métricas. Si programas en C++ y deseas agregar monitoreo a tu aplicación, la biblioteca prometheus-cpp es justo lo que necesitas. Proporciona soporte completo para los tipos de métricas de Prometheus y permite exportarlas fácilmente a través de HTTP.

¿Qué es prometheus-cpp?

prometheus-cpp es una biblioteca cliente para C++ que implementa el protocolo de exportación de métricas de Prometheus. Soporta todos los tipos principales de métricas: Counter, Gauge, Histogram y Summary. La biblioteca está escrita en C++ moderno (C++11 y superior), no tiene dependencias externas (excepto la biblioteca estándar y libcurl para el servidor HTTP) y cuenta con un mantenimiento activo por parte de la comunidad.

Instalación

La forma más sencilla de instalación es a través de vcpkg o Conan. Para vcpkg, ejecuta:

vcpkg install prometheus-cpp

Si prefieres compilarlo manualmente, clona el repositorio y usa CMake:

git clone https://github.com/jupp0r/prometheus-cpp.gitcd prometheus-cppmkdir build && cd buildcmake ..make -j4sudo make install

Conceptos principales

La biblioteca se estructura en torno a los siguientes componentes:

• Registry — registro que almacena todas las métricas de la aplicación.
• Counter — contador que solo aumenta (por ejemplo, número de solicitudes).
• Gauge — valor que puede tanto aumentar como disminuir (por ejemplo, número de conexiones activas).
• Histogram — histograma para medir la distribución de valores (por ejemplo, tiempo de respuesta).
• Summary — estimación cuantil (similar al histograma, pero calcula percentiles exactos).

Ejemplo: creación de Counter y Gauge

Consideremos un ejemplo simple: un servidor HTTP que cuenta el número de solicitudes y rastrea el número de conexiones activas.

#include <prometheus/counter.h>#include <prometheus/gauge.h>#include <prometheus/registry.h>#include <prometheus/exposer.h>

int main() {    // Creamos el registro de métricas    auto registry = std::make_shared<prometheus::Registry>();

    // Creamos la familia Counter    auto& counter_family = prometheus::BuildCounter()        .Name("http_requests_total")        .Help("Total number of HTTP requests")        .Register(*registry);

    // Agregamos la etiqueta "method" con el valor "GET"    auto& http_requests = counter_family.Add({{"method", "GET"}});

    // Creamos la familia Gauge    auto& gauge_family = prometheus::BuildGauge()        .Name("active_connections")        .Help("Number of active connections")        .Register(*registry);

    auto& active_connections = gauge_family.Add({});

    // Exportamos las métricas en el puerto 8080    prometheus::Exposer exposer("0.0.0.0:8080");    exposer.RegisterCollectable(registry);

    // Simulación de trabajo    while (true) {        http_requests.Increment();    // +1 al contador        active_connections.Set(42);   // establecemos el valor 42        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));    }

    return 0;}

Ejemplo: Histogram para tiempo de respuesta

Los histogramas son útiles para medir la latencia. Definamos buckets para el tiempo de respuesta:

#include <prometheus/histogram.h>

// Creamos un histograma con buckets: 0.1, 0.5, 1.0, 2.5, 5.0 segundosauto& histogram_family = prometheus::BuildHistogram()    .Name("http_request_duration_seconds")    .Help("Request latency in seconds")    .Register(*registry);

auto& request_duration = histogram_family.Add(