要对golang程序中的错误进行分类统计，可结合prometheus实现，具体步骤如下：1. 定义错误类型（如数据库错误、网络请求失败等），并使用prometheus.newcountervec创建指标记录每种错误的发生次数；2. 在应用中启动http服务并注册prometheus.handler()，在/metrics路径下暴露指标数据供prometheus采集；3. 在prometheus配置文件中添加应用为目标，通过job_name指定抓取地址，并在web ui中执行查询语句分析错误趋势；4. 可配合elk或loki日志系统，在统计错误数量的同时保留详细日志信息，便于快速定位问题根源。
在实际开发中，我们经常需要对程序中的错误进行分类统计，以便快速定位问题。Golang结合Prometheus可以很好地实现这一目标。核心思路是通过定义指标来记录不同类型的错误，并暴露给Prometheus采集。
定义错误类型和指标
首先我们需要明确要监控的错误种类，比如数据库错误、网络请求失败、参数校验不通过等。然后使用Prometheus客户端库（如prometheus/client_golang）创建对应的指标。
一个常见的做法是使用CounterVec来记录每种错误的发生次数：
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；
var errorCounter = prometheus.NewCounterVec(
prometheus.CounterOpts{
Name: "app_errors_total",
Help: "Total number of errors by type.",
},
[]string{"error_type"},
)
func init() {
prometheus.MustRegister(errorCounter)
}这样就能为每种错误类型分别计数了。比如当发生数据库连接失败时，调用：
errorCounter.WithLabelValues("database_connection_failed").Inc()暴露指标端点供Prometheus抓取
为了让Prometheus能采集到这些指标，你需要在应用中启动一个HTTP服务并注册prometheus.Handler()：
http.Handle("/metrics", prometheus.Handler())
log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))这段代码会在/metrics路径下暴露指标数据，默认监听8080端口。Prometheus配置文件里加上这个地址就可以定期拉取数据了。
需要注意的是，如果你的应用部署在Kubernetes或其他容器环境中，确保该端口对外可访问，并且Prometheus有权限访问该路径。
在Prometheus中配置采集规则
接下来，在Prometheus的配置文件中添加你的应用作为目标：
scrape_configs:
- job_name: 'go-app'
static_configs:
- targets: ['your-app-host:8080']保存后重载Prometheus配置，或者等待它自动发现新目标。你可以在Prometheus的Web UI中执行查询语句来验证是否已经成功获取到了错误指标：
app_errors_total
如果你想查看某一种错误的数量，可以用如下表达式：
app_errors_total{error_type="database_connection_failed"}这样就可以按需分析各类错误的趋势和频率了。
小技巧：结合日志系统做更细粒度分析
虽然Prometheus适合做数值型指标的聚合统计，但它本身并不存储原始日志信息。如果你还希望看到具体出错的时间点、堆栈信息或上下文内容，建议配合ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana）或Loki这样的日志系统。
- Prometheus负责统计错误数量
- 日志系统记录详细错误信息
- Grafana上可以同时展示指标趋势和对应日志片段
这种方式能够帮助你在发现问题后迅速找到根源。
基本上就这些。只要合理设计错误分类，并保持一致性，就能让运维和排查工作变得高效很多。
