Integration von Prometheus-Metriken in C++: Die Bibliothek prometheus-cpp

Prometheus-Metriken in C++: Die Bibliothek prometheus-cpp

In der modernen Softwareentwicklung ist Monitoring zu einem unverzichtbaren Bestandteil von Produktionssystemen geworden. Prometheus ist eine der beliebtesten Lösungen zum Sammeln und Analysieren von Metriken. Wenn Sie in C++ programmieren und Ihrem Anwendungs-Monitoring hinzufügen möchten, ist die Bibliothek prometheus-cpp genau das Richtige für Sie. Sie bietet vollständige Unterstützung für alle Prometheus-Metriktypen und ermöglicht deren einfachen Export über HTTP.

Was ist prometheus-cpp?

prometheus-cpp ist eine Client-Bibliothek für C++, die das Prometheus-Metrikexport-Protokoll implementiert. Sie unterstützt alle grundlegenden Metriktypen: Counter, Gauge, Histogram und Summary. Die Bibliothek ist in modernem C++ (C++11 und höher) geschrieben, hat keine externen Abhängigkeiten (außer der Standardbibliothek und libcurl für den HTTP-Server) und wird aktiv von der Community unterstützt.

Installation

Der einfachste Weg zur Installation ist über vcpkg oder Conan. Für vcpkg führen Sie aus:

vcpkg install prometheus-cpp

Wenn Sie es lieber manuell kompilieren möchten, klonen Sie das Repository und verwenden Sie CMake:

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

Grundlegende Konzepte

Die Bibliothek basiert auf den folgenden Komponenten:

• Registry — ein Register, das alle Metriken der Anwendung speichert.
• Counter — ein Zähler, der nur erhöht werden kann (z. B. Anzahl der Anfragen).
• Gauge — ein Wert, der sowohl erhöht als auch verringert werden kann (z. B. Anzahl aktiver Verbindungen).
• Histogram — ein Histogramm zur Messung der Werteverteilung (z. B. Antwortzeit).
• Summary — eine Quantilschätzung (ähnlich einem Histogramm, berechnet jedoch exakte Perzentile).

Beispiel: Erstellen von Counter und Gauge

Betrachten wir ein einfaches Beispiel – einen HTTP-Server, der die Anzahl der Anfragen zählt und die Anzahl der aktiven Verbindungen verfolgt.

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

int main() {    // Metrik-Registry erstellen    auto registry = std::make_shared<prometheus::Registry>();

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

    // Label "method" mit Wert "GET" hinzufügen    auto& http_requests = counter_family.Add({{"method", "GET"}});

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

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

    // Metriken auf Port 8080 exportieren    prometheus::Exposer exposer("0.0.0.0:8080");    exposer.RegisterCollectable(registry);

    // Arbeitsablauf simulieren    while (true) {        http_requests.Increment();    // +1 zum Zähler        active_connections.Set(42);   // Wert auf 42 setzen        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));    }

    return 0;}

Beispiel: Histogram für Antwortzeit

Histogramme sind nützlich zur Messung der Latenz. Definieren wir Buckets für die Antwortzeit:

#include <prometheus/histogram.h>

// Histogramm mit Buckets erstellen: 0.1, 0.5, 1.0, 2.5, 5.0 Sekundenauto& histogram_family = prometheus::BuildHistogram()    .Name("http_request_duration_seconds")    .Help("Request latency in seconds")    .Register(*registry);

auto& request_duration = histogram_family.Add(