Prometheus Pushgateway 实战：容器化部署与批量任务监控全攻略

在 Kubernetes 和容器化部署盛行的今天，Prometheus 凭借其强大的指标采集能力成为监控领域的标配。然而，对于备份、数据处理等短生命周期任务，Prometheus 默认的拉取模式往往力不从心。Pushgateway 作为 Prometheus 的配套组件，专门解决这一痛点——它允许瞬时任务主动推送指标，再由 Prometheus 统一拉取，形成完整监控闭环。本文将从容器化部署角度出发，详解 Pushgateway 的安装配置、Prometheus 对接方法，以及多语言脚本推送自定义指标的实操案例，并借助 Cpolar 内网穿透实现公网访问，帮助你彻底解决临时任务监控难题。

1. 环境准备与容器化部署方案

本次演示基于以下环境：Oracle VirtualBox 5.1.20、CentOS Linux 7.9.2009、Docker 26.1.4、Prometheus v3.5.0 以及 Pushgateway 1.0.0。如果你尚未部署 Prometheus，可以参考 Cpolar 官网的相关文章进行快速搭建。

容器化部署的优势：借助 Docker 或 Kubernetes，我们可以将 Pushgateway 打包为轻量级容器，实现快速部署、资源隔离和弹性伸缩。相比传统二进制安装，容器化方式更适合现代 CI/CD 流水线和容器编排场景。

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安装前提：确保系统已安装 Docker 服务，并具备基本的网络连通性。以下步骤将同时展示二进制包安装和 Docker 容器化部署两种方式，满足不同场景需求。

2. Pushgateway 安装配置：二进制与 Docker 双方案

2.1 二进制包安装（传统方式）

访问 Pushgateway 官方 GitHub Releases 页面，下载 Linux 版本二进制包：

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将下载的压缩包上传至 /app 目录：

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解压并重命名：

tar -zxvf pushgateway-1.11.2.linux-amd64.tar.gz
image-20260129143943480 
mv pushgateway-1.11.2.linux-amd64 pushgateway
rm -rf pushgateway-1.11.2.linux-amd64.tar.gz
image-20260129144055309

创建 systemd 服务文件以实现开机自启：

sudo vim /etc/systemd/system/pushgateway.service
[Unit]
Description=Pushgateway for Prometheus
Documentation=https://github.com/prometheus/pushgateway
After=network-online.target
[Service]
Type=simple
User=prometheus
Group=prometheus
ExecStart=/app/pushgateway/pushgateway \
--web.listen-address=:9091 \
--web.enable-admin-api \
--log.level=info
WorkingDirectory=/app/pushgateway
Restart=on-failure
RestartSec=5
StandardOutput=journal
StandardError=journal
SyslogIdentifier=pushgateway
[Install]
WantedBy=multi-user.target
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设置文件权限并启动服务：

sudo chown -R prometheus:prometheus /app/pushgateway
sudo chmod +x /app/pushgateway/pushgateway
image-20260129145155568 
# 重载配置
sudo systemctl daemon-reexec
sudo systemctl daemon-reload
# 启动并设置开机自启
sudo systemctl start pushgateway
sudo systemctl enable pushgateway
# 查看状态
sudo systemctl status pushgateway
image-20260129145603537

验证服务状态：

# 检查进程
ps aux | grep pushgateway
# 访问指标端点（本地）
curl http://localhost:9091/metrics
# 查看日志
journalctl -u pushgateway -f
image-20260129145627630

（可选）配置防火墙放行 9091 端口：

# CentOS 7 使用 firewalld
sudo firewall-cmd --permanent --add-port=9091/tcp
sudo firewall-cmd --reload

浏览器访问 http://<ip>:9091，即可看到 Pushgateway 的 UI 页面，初始状态下 Metrics 为空。

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通过 http://<ip>:9091/metrics 可查看 Pushgateway 自带的内置指标（如 Go 运行时、进程信息等）。

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2.2 Docker 容器化部署（推荐）

容器化部署 让 Pushgateway 的安装变得极其简洁：

docker pull prom/pushgateway

启动容器，映射 9091 端口：

docker run -d \
--name=pg \
-p 9091:9091 \
prom/pushgateway
image-20260129150129786

访问 

http://ip:9091/
验证：

image-20260129150152620

✅ 容器化方式不仅简化了依赖管理，还便于在 Kubernetes 集群中通过 Deployment 或 DaemonSet 进行容器编排，实现自动扩缩容。

3. Prometheus 对接 Pushgateway 配置

要让 Prometheus 采集 Pushgateway 的数据，需要在 Prometheus 配置文件中添加对应的 job。编辑 prometheus.yml：

vi /app/prometheus/prometheus.yml
- targets: ['localhost:9091']
labels:
app: "pushgateway"
image-20260129152219677

重启 Prometheus 服务：

systemctl restart prometheus
systemctl status prometheus
image-20260129151727333

在 Prometheus UI（ip:9090）的 Target 页面中，即可看到 pushgateway 服务已成功加入监控列表。

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4. 推送指标到 Pushgateway：API 接口详解

Pushgateway 提供标准的 HTTP API 接口，默认地址格式为：http://<pushgateway_ip>:9091/metrics/job/<JOB_NAME>/{<LABEL_NAME>/<LABEL_VALUE>}。其中 <JOB_NAME> 为必填项，可附加任意标签对，通常建议加上 instance/<INSTANCE_NAME> 标签以区分不同来源。

推送一个简单的测试指标：

echo "test_metric 123456" | curl --data-binary @- http://192.168.42.140:9091/metrics/job/test_job

刷新 Pushgateway UI，即可看到新增的 test_job 及其指标。注意，除了推送的指标外，Pushgateway 会自动添加 test_metric、push_time_seconds 和 push_failure_time_seconds 等系统指标。

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在 Prometheus Graph 页面可查询到该指标：

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推送更复杂的指标（含 instance 标签）：

cat <<EOF | curl --data-binary @- http://192.168.42.140:9091/metrics/job/some_job/instance/some_instance
# TYPE some_metric counter
some_metric{label="val1"} 42
# TYPE another_metric gauge
# HELP another_metric Just an example.
another_metric 2398.283
EOF
image-20260129155900553

删除操作也通过 API 完成——删除某个组下某实例的所有数据：

curl -X DELETE http://192.168.42.140:9091/metrics/job/some_job/instance/some_instance

删除某个组下的所有数据：

curl -X DELETE http://192.168.42.140:9091/metrics/job/some_job

5. 实战：Shell 与 Python 脚本推送自定义指标

5.1 Shell 脚本示例：备份任务监控

模拟一个备份任务的执行过程，将耗时和成功状态主动推送至 Pushgateway：

#!/bin/bash
JOB_NAME="daily_backup"
INSTANCE="server01"
PUSHGATEWAY_URL="http://localhost:9091"
start_time=$(date +%s)
# 模拟备份操作
echo "Starting backup..."
sleep 3
backup_success=1  # 1 表示成功，0 表示失败（实际可由命令返回值决定）
end_time=$(date +%s)
duration=$((end_time - start_time))
# 构建指标
cat <<EOF | curl --data-binary @- http://localhost:9091/metrics/job/$JOB_NAME/instance/$INSTANCE
# HELP backup_duration_seconds Duration of the backup job in seconds
# TYPE backup_duration_seconds gauge
backup_duration_seconds $duration
# HELP backup_success Whether the backup succeeded (1) or failed (0)
# TYPE backup_success gauge
backup_success $backup_success
EOF
echo "Metrics pushed to Pushgateway."
image-20260129161434793

执行后，访问 http://ip:9091 可查看推送结果：

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Prometheus 中采集到的指标形如：

backup_duration_seconds{job="daily_backup", instance="server01"} 3
backup_success{job="daily_backup", instance="server01"} 1

5.2 Python 脚本示例：数据处理任务监控

对于 Python 批处理任务，同样可以在任务结束时主动上报关键指标：

import requests
import time
def push_metrics(job, instance, records_processed, success):
metrics = f"""
# HELP data_records_processed Number of records processed
# TYPE data_records_processed gauge
data_records_processed {records_processed}
# HELP data_job_success Job success status (1 = success, 0 = failure)
# TYPE data_job_success gauge
data_job_success {int(success)}
"""
url = f"http://localhost:9091/metrics/job/{job}/instance/{instance}"
response = requests.post(url, data=metrics.encode('utf-8'))
if response.status_code == 202:
print("Metrics pushed successfully.")
else:
print(f"Failed to push metrics: {response.status_code}")
# 模拟任务
start = time.time()
try:
# 模拟处理 1500 条数据
records = 1500
time.sleep(2)
success = True
except Exception as e:
records = 0
success = False
push_metrics(
job="data_pipeline",
instance="worker-node-01",
records_processed=records,
success=success
)

执行脚本：

python3 1.py

查看推送结果：

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Prometheus 采集到的指标：

data_records_processed{job="data_pipeline", instance="worker-node-01"} 1500
data_job_success{job="data_pipeline", instance="worker-node-01"} 1

⚠️ 注意事项：推送指标时建议设置合理的超时和重试机制，避免因网络问题导致数据丢失。同时，在 Kubernetes 环境中，可通过 Job 或 CronJob 管理这些脚本，实现容器化编排。

6. 突破网络限制：Cpolar 内网穿透实现公网访问

在实际运维中，监控系统往往部署在内网，而 CI/CD 流水线或边缘设备却需要上报数据。Cpolar 内网穿透工具可以轻松解决这一难题——它通过加密隧道将内网 Pushgateway 映射到公网 HTTPS 地址，无需改动网络策略，安全便捷。

6.1 安装 Cpolar

一键脚本安装：

sudo curl https://get.cpolar.sh | sh
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启动服务并检查状态：

sudo systemctl status cpolar
22e5adfaf290a17fc3384bb296055259

浏览器访问 http://虚拟机IP:9200，使用 Cpolar 官网注册的账号登录管理界面。

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6.2 配置公网隧道

在 Cpolar Web UI 中，点击左侧“隧道管理” -> “创建隧道”：

  • 隧道名称：自定义（如 pushgateway）
  • 协议：http
  • 本地地址：9091
  • 域名类型：随机域名
  • 地区：China Top
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创建成功后，在“在线隧道列表”中即可看到生成的公网地址。

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通过该地址即可公网访问 Pushgateway：

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6.3 保留固定二级子域名

为避免公网地址随机变化，可保留一个固定二级子域名：

  • 登录 Cpolar 官网，进入“预留”页面，选择“保留二级子域名”
  • 地区：China Top，设置子域名名称（如 pushgateway）
image-20250918151358733image-20260129165330734

回到 Cpolar Web UI，修改隧道信息，将保留的二级子域名填入：

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选择“二级子域名”类型，填写 Sub Domain，点击 编辑 和 更新：

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更新后，在线隧道列表中的地址将变为固定二级子域名：

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使用该固定公网地址即可随时访问内网 Pushgateway：

image-20260129165514857 [AFFILIATE_SLOT_1]

总结：构建完整的短任务监控体系

Pushgateway 完美填补了 Prometheus 在短生命周期任务监控上的空白。通过本文的实战，你已掌握从容器化部署、Prometheus 对接，到 Shell/Python 脚本推送自定义指标，再到 Cpolar 内网穿透实现公网访问的全链路方案。合理运用 Pushgateway，无论是定时备份、数据处理还是 CI/CD 任务，都能实现可观测、可追溯，让监控体系覆盖系统运行的每一个环节。

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posted on 2026-04-30 11:31  ljbguanli  阅读(3)  评论(0)    收藏  举报

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