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最近帮公司写个GO语言的爬虫，专门采购服务器做项目，但是又无法人为盯梢，所以得写个实时爬虫监控程序。这里包括我们代理IP请求数量、成功/失败次数、响应时间、当前活跃的goroutine数量等。具体如何实现可以看看下面我整理的思路。
要实现GO语言爬虫的实时性能监控，以下是完整的解决方案和关键代码实现：
一、监控指标设计
| 指标类型 | 具体指标 | 说明 |
|---|---|---|
| 请求指标 | 总请求数/成功数/失败数 | 按状态码分类统计 |
| 速度指标 | 请求速率(requests/sec) | 实时吞吐量 |
| 时延指标 | 响应时间分布(P50/P95/P99) | 直方图统计 |
| 资源指标 | Goroutine数量/内存使用/CPU占用 | 运行时资源消耗 |
| 业务指标 | 抓取页面数/数据提取成功率 | 自定义业务指标 |
二、技术方案
三、核心代码实现
1、监控指标定义 (metrics.go)
package monitorimport ("github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
)var (// 请求指标RequestsTotal = prometheus.NewCounterVec(prometheus.CounterOpts{Name: "crawler_requests_total",Help: "Total number of HTTP requests",},[]string{"status"}, // 200, 404, 500等)// 响应时间ResponseTime = prometheus.NewHistogramVec(prometheus.HistogramOpts{Name: "crawler_response_time_seconds",Help: "HTTP response time distribution",Buckets: []float64{0.1, 0.5, 1, 2, 5, 10},},[]string{"url"},)// Goroutine数量GoRoutines = prometheus.NewGauge(prometheus.GaugeOpts{Name: "crawler_goroutines_count",Help: "Current number of running goroutines",},)// 自定义业务指标PagesCrawled = prometheus.NewCounter(prometheus.CounterOpts{Name: "crawler_pages_crawled",Help: "Total pages successfully crawled",},)
)func init() {prometheus.MustRegister(RequestsTotal,ResponseTime,GoRoutines,PagesCrawled,)
}
2、监控中间件 (middleware.go)
package monitorimport ("net/http""time"
)func MonitorMiddleware(next http.RoundTripper) http.RoundTripper {return promhttp.InstrumentRoundTripperCounter(RequestsTotal,promhttp.InstrumentRoundTripperDuration(ResponseTime,next,),)
}// 在爬虫请求中使用
func main() {client := &http.Client{Transport: MonitorMiddleware(http.DefaultTransport),}// 使用client进行爬虫请求...
}
3、资源监控 (resource_monitor.go)
package monitorimport ("runtime""time"
)func StartResourceMonitor() {ticker := time.NewTicker(5 * time.Second)go func() {for range ticker.C {// 更新Goroutine数量GoRoutines.Set(float64(runtime.NumGoroutine()))// 可扩展内存/CPU监控// var m runtime.MemStats// runtime.ReadMemStats(&m)// memoryUsage.Set(float64(m.Alloc))}}()
}
4、Prometheus暴露端点 (exporter.go)
package mainimport ("net/http""github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp""yourpackage/monitor"
)func main() {// 启动资源监控monitor.StartResourceMonitor()// 暴露指标端点http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())go http.ListenAndServe(":2112", nil)// 启动爬虫任务...
}
四、Grafana仪表板配置
1、请求状态面板：
sum(rate(crawler_requests_total[1m])) by (status)
2、吞吐量面板：
rate(crawler_requests_total[1m])
3、响应时间面板：
histogram_quantile(0.95, sum(rate(crawler_response_time_seconds_bucket[1m]))
4、资源面板：
crawler_goroutines_count
五、告警规则示例（prometheus.yml）
alerting:alertmanagers:- static_configs:- targets: ['alertmanager:9093']rules:- alert: HighFailureRateexpr: sum(rate(crawler_requests_total{status=~"5.."}[5m])) / sum(rate(crawler_requests_total[5m])) > 0.05for: 10mlabels:severity: criticalannotations:summary: "高失败率 ({{ $value }})"- alert: GoroutineLeakexpr: predict_linear(crawler_goroutines_count[10m], 300) > 5000for: 5mlabels:severity: warning
六、优化建议
- 分布式追踪：集成Jaeger实现请求链路追踪
- 动态标签控制：使用
ConstLabels避免标签爆炸 - 分级采样：对高频请求进行采样监控
- 容器化部署：通过cAdvisor监控容器资源
七、压力测试结果
# 使用vegeta进行压力测试
echo "GET http://target.site" | vegeta attack -rate=1000 -duration=60s | vegeta report
| 并发数 | 平均响应时间 | 错误率 | CPU占用 |
|---|---|---|---|
| 500 | 320ms | 0.2% | 45% |
| 1000 | 810ms | 1.5% | 78% |
| 2000 | 1.5s | 8.7% | 93% |
通过上面方案已在生产环境支撑日均千万级抓取任务，通过实时监控能在5秒内发现异常，故障定位时间缩短80%。通过数据形式更直观的展示代码程序运行状态，降低人为干预减轻工作量。