PHP开发使用 Prometheus 和 Grafana 实现应用监控和性能分析

段落一：环境准备和 Prometheus 安装

在开始之前，确保你的服务器上已经安装了 Docker 和 Docker Compose。接下来，我们需要编写一个 docker-compose.yml 文件，启动 Prometheus、Node Exporter 以及 Grafana。

version: '3'
services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus
    volumes:
      - "./prometheus:/etc/prometheus"
    command: "--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml"
    ports:
      - "9090:9090"
    networks:
      - app
  node-exporter:
    image: prom/node-exporter
    ports:
      - "9100:9100"
    networks:
      - app
  grafana:
    image: grafana/grafana
    ports:
      - "3000:3000"
    networks:
      - app
networks:
  app:

在上面的文件中，我们定义了三个服务：prometheus、node-exporter 和 grafana。其中，prometheus 和 node-exporter 是 Prometheus 的一部分，grafana 则用于可视化监控数据。

段落二：代码编写--使用 Prometheus 监控 Laravel 应用程序

在这一部分中，我们将详细介绍如何使用 Prometheus 监控 Laravel 应用程序。

<?php
// 在这里引入 Prometheus 客户端库
use Prometheus\CollectorRegistry;
use Prometheus\RenderTextFormat;
use Prometheus\Storage\Redis;

Route::get('/metrics', function() {
    // 创建一个 Redis 存储适配器
    $storageAdapter = new Redis([
        'host' => env('REDIS_HOST', '127.0.0.1'),
        'port' => env('REDIS_PORT', 6379),
    ]);

    // 创建一个 Prometheus 收集器实例
    $collectorRegistry = new CollectorRegistry($storageAdapter);

    // 在这里注册指标（metrics），比如下面的请求数量
    $requestsTotal = $collectorRegistry->registerCounter('http_requests_total', 'The total number of HTTP requests', ['method', 'endpoint']);

    // 在这里增加当前请求数量
    $requestsTotal->incBy(1);

    // 创建一个渲染器（renderer），用于在浏览器中显示指标（metrics）
    $renderer = new RenderTextFormat();

    // 在这里将指标（metrics）渲染为 Prometheues 格式
    return response($renderer->render($collectorRegistry->getMetricFamilySamples()));
});
?>

段落三：代码编写--使用 Grafana 可视化监控数据

在上一部分中，我们已经编写了一个简单的 Laravel 路由，并将指标（metrics）暴露出去。接下来，我们将介绍如何通过 Grafana 可视化这些指标（metrics）。

首先，我们需要在 Grafana 中创建一个数据源。点击左侧菜单栏中的「Configuration」=>「Data Sources」，然后点击右上角的「Add data source」按钮。在弹出的对话框中，选择「Prometheus」数据源，并填写 Prometheus 地址和端口，点击「Save & Test」按钮，测试数据源是否可用。

当数据源添加成功后，我们需要创建一个 Dashboard。点击左侧菜单栏的「+」符号，并选择「Dashboard」，然后在弹出的对话框中选择「Add Query」。在「Metrics」标签页中，我们可以输入 Prometheus 查询语句，在右侧预览区域中预览查询结果。

# 查询某个时间范围内 HTTP 请求的数量
http_requests_total{job="laravel", instance="localhost"}

在查询语句正确无误后，我们可以在左侧的「Visualization」选项卡中选择图表类型，并设置轴的标签。然后，我们就可以在 Dashboard 上看到实时的监控数据了。

段落四：代码编写--使用 Grafana 发送警报

在上一部分中，我们已经介绍了如何使用 Grafana 可视化监控数据。接下来，我们将介绍如何使用 Grafana 发送警报。

首先，我们需要在 Grafana 中创建一个警报规则。点击左侧菜单栏中的「Alerting」=>「Alerts」，然后点击右上角的「New alert rule」按钮。在弹出的对话框中，选择数据源和指标（metrics），设置阈值和条件，然后设置警报通知方式（支持邮件、Slack、Webhook 等）。

# 每分钟请求总量比上一分钟大 50% 以上，发出警报
abs(increase(http_requests_total{job="laravel", instance="localhost"}[1m])) / abs(increase(http_requests_total{job="laravel", instance="localhost"} offset 1m)[1m]) > 1.5

在设置警报规则后，当监控数据达到警报条件时，Grafana 会自动发送警报通知。