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啟用 Prometheus 插件

在 APISIX 中啟用插件

要在 Apache APISIX 中啟用 Prometheus 指標(biāo)，首先需要在 APISIX 中啟用 Prometheus 插件?？梢酝ㄟ^修改 config.yaml 文件實現(xiàn)：

plugins:
  - prometheus

在需要采集的服務(wù)和 API 上配置 Prometheus 插件，或直接配置為全局插件以便監(jiān)控所有流量。

配置 Prometheus 采集策略

在 Prometheus 中，需要配置 prometheus.yml 文件來添加 APISIX 作為新的監(jiān)控目標(biāo)：

scrape_configs:
  - job_name: 'apisix'
    static_configs:
    - targets: [':']

確保 targets 指向 APISIX 的 Prometheus Exporter 地址。

常見監(jiān)控指標(biāo)

HTTP 請求和響應(yīng)指標(biāo)

apisix_http_request_total：記錄通過 APISIX 的 HTTP 請求總數(shù)，觀察系統(tǒng)流量。
apisix_http_request_duration_seconds：HTTP 請求處理時間，識別性能瓶頸。
apisix_http_request_size_bytes 和 apisix_http_response_size_bytes：分別監(jiān)控請求和響應(yīng)的數(shù)據(jù)大小。

上游服務(wù)指標(biāo)

apisix_upstream_latency：上游服務(wù)的響應(yīng)延遲。
apisix_upstream_health：上游服務(wù)的健康狀況。

系統(tǒng)性能指標(biāo)

apisix_node_cpu_usage 和 apisix_node_memory_usage：分別監(jiān)控 CPU 和內(nèi)存使用情況。

流量和錯誤指標(biāo)

apisix_bandwidth：帶寬使用情況。
apisix_http_status_code：響應(yīng)狀態(tài)碼分布，重要的是 4xx 和 5xx 錯誤。

配置和可視化

配置 Grafana

與 Prometheus 集成后，可以使用 Grafana 創(chuàng)建儀表板，實時可視化 APISIX 的性能指標(biāo)。例如，一個儀表板可以展示 HTTP 請求總數(shù)和平均響應(yīng)時間。

Prometheus 告警配置

使用 Prometheus 的告警規(guī)則，可以在特定條件下觸發(fā)告警。例如，當(dāng) apisix_http_request_duration_seconds 的平均值超過某個閾值時，發(fā)送告警通知：

alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
      - targets:
        - localhost:9093
rules:
  - alert: HighRequestLatency
    expr: avg_over_time(apisix_http_request_duration_seconds[2m]) > 0.5
    for: 1m
    labels:
      severity: "critical"
    annotations:
      summary: "High request latency on APISIX"

優(yōu)化建議

雖然 Prometheus 提供的詳細(xì)監(jiān)控和告警功能增強了系統(tǒng)的可觀測性，但也可能對系統(tǒng)資源造成壓力。特別是拉取大量指標(biāo)時，需要在監(jiān)控需求與資源消耗之間找到平衡。Apache APISIX 從 3.0 版本起，通過獨立進(jìn)程優(yōu)化了 Prometheus 插件，避免大量指標(biāo)統(tǒng)計對業(yè)務(wù)流量的影響。

總結(jié)

通過 Apache APISIX 與 Prometheus 的集成，企業(yè)可以更深入地了解其 API 基礎(chǔ)設(shè)施，確保系統(tǒng)以高效和安全的方式運行。使用 Grafana 進(jìn)行可視化和 Prometheus 進(jìn)行告警配置，可以主動預(yù)防問題、優(yōu)化性能，并保障系統(tǒng)安全。

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