prometheus_client 调用统计
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Counter 调用次数
实时队列长度
Gauge 和队列长度区别和优缺点对比
📌 举例说明差异
你用 ask_queue.qsize() 的情况：
你用 Gauge.set(ask_queue.qsize()) 的情况：
CollectorRegistry 注册方式实例化
Counter 调用次数
from prometheus_client import start_http_server, Counter# 定义一个计数器
REQUESTS = Counter('requests_total', 'Total number of requests')def main():# 启动 Prometheus HTTP 服务，默认端口 8000start_http_server(8000)# 模拟请求while True:REQUESTS.inc() # 每次调用增加 1time.sleep(1)if __name__ == '__main__':main()实时队列长度
from prometheus_client import Gauge, start_http_server
import time
import queue# 创建注册表（可选）
from prometheus_client import CollectorRegistry
registry_1 = CollectorRegistry()# 定义 Gauge 指标
QUEUE_GAUGE = Gauge('LiveAsrServiceQueueSize', 'current queue size of live asr', registry=registry_1)# 假设你的实时队列
task_queue = queue.Queue()# 模拟添加任务
def add_task():task_queue.put("audio_data")# 模拟处理任务
def process_task():if not task_queue.empty():task_queue.get()# 定期更新 Prometheus 指标
def update_metrics():queue_size = task_queue.qsize()QUEUE_GAUGE.set(queue_size) # 设置当前队列长度if __name__ == "__main__":# 启动 Prometheus 的 HTTP 服务start_http_server(8000, registry=registry_1)# 模拟生产消费过程while True:add_task() # 模拟请求进来process_task() # 模拟处理请求update_metrics() # 更新队列大小指标time.sleep(1) # 每秒更新一次
Gauge 和队列长度区别和优缺点对比
| 特性 | ask_queue.qsize() | prometheus_client.Gauge |
|---|---|---|
| 定义 | Python 标准库 queue.Queue 提供的当前元素数量 | Prometheus 指标类型，用于暴露数值型状态 |
| 调用位置 | 代码内部使用（只能在当前进程里访问） | 暴露为 Web 接口，供外部系统采集 |
| 可视化 | ❌ 不能用于监控图表 | ✅ 可接入 Prometheus + Grafana 监控 |
| 历史记录 | ❌ 只返回当前值，没有历史 | ✅ Prometheus 会定时抓取并存储，支持趋势分析 |
| 报警机制 | ❌ 无法设置阈值报警 | ✅ 可设置如“队列长度 > 100 报警”规则 |
| 用途 | 程序逻辑内部判断是否要消费/等待 | 运维监控、服务健康状况展示、预警系统 |
| 性能影响 | 极低（直接访问队列） | 轻微增加（需要暴露 HTTP 接口） |
📌 举例说明差异
你用 ask_queue.qsize() 的情况：
if ask_queue.qsize() > 100: print("队列过长，暂停接收任务")
→ 用于程序运行时控制逻辑，不对外公开，开发者调试用。
你用 Gauge.set(ask_queue.qsize()) 的情况：
QUEUE_GAUGE.set(ask_queue.qsize())
→ Prometheus 会定时抓取，记录下来，配合 Grafana 画图并做告警分析：
-
查看队列高峰时间段；
-
队列是否慢慢在积压；
-
qsize()是代码内部用来判断当前状态； -
prometheus_client.Gauge.set(qsize())是用来将这个状态暴露给监控系统；
它们不是替代关系，而是搭配使用的：你先用 qsize() 得到数据，再通过 Gauge 让别人能看到这数据。
CollectorRegistry 注册方式实例化
from prometheus_client import Counter, generate_latest, CollectorRegistry, multiprocess, CONTENT_TYPE_LATEST, make_asgi_app, Gaugeregistry = CollectorRegistry()
# 定义 Prometheus 指标
CALL_COUNT = Counter("live_asr_me", "part3 Total number of method calls",["method", "status"],registry=registry
)registry_1 = CollectorRegistry(auto_describe=True)QUEUE_GAUGE = Gauge('LiveceQueueSize', 'curasr', registry=registry_1)