使用Docker SDK for Go可实现容器状态监控，首先通过docker.NewClientWithOpts连接Docker守护进程，调用ContainerList获取所有容器状态，再利用ContainerInspect获取详细元数据。为监控资源使用情况，启用ContainerStats的流模式以持续接收CPU、内存、网络等指标，并通过前后两次采样计算CPU使用率。同时可集成Prometheus，使用prometheus/client_golang库定义Gauge指标如container_up，在HTTP服务中暴露/metrics接口供抓取。此外，通过client.Events监听Docker事件流（如start、die），可实时感知容器状态变更并触发告警。
在Golang中实现容器状态监控，核心是获取容器运行时的状态信息并持续跟踪变化。常用方式包括调用Docker API、使用Prometheus指标暴露、或集成CRI（容器运行时接口）与系统级工具。下面介绍几种实用方法。
使用Docker SDK for Go监控容器
如果你使用的是Docker作为容器运行时，可以通过官方提供的 docker/docker 和 docker/api 包来与Docker Daemon通信。
基本步骤如下：
- 连接到本地Docker守护进程（通过Unix socket或TCP）
- 列出所有容器（包括运行中和已停止的）
- 周期性地查询容器状态（如运行、暂停、退出等）
- 获取资源使用情况（需结合
ContainerStats）
client, err := docker.NewClientWithOpts(docker.FromEnv)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
containers, err := client.ContainerList(context.Background(), container.ListOptions{All: true})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
for _, c := range containers {
fmt.Printf("ID: %s, Image: %s, Status: %s\n", c.ID, c.Image, c.Status)
}
你可以用client.ContainerInspect获取更详细的元数据，比如启动命令、网络配置、健康状态等。
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通过Stats API获取实时资源使用情况
Docker提供了/containers/{id}/stats接口用于流式获取CPU、内存、网络和磁盘IO数据。
Golang SDK中可通过ContainerStats方法实现：
- 启用流模式（
stream=true），持续接收数据 - 解析返回的JSON流，提取关键字段如
memory_stats.usage、cpu_stats.cpu_usage.total_usage - 计算CPU使用率时注意需要前后两次采样差值
这部分逻辑稍复杂，但能提供接近实时的监控能力。
暴露Prometheus指标便于集成
为了将监控数据接入主流观测系统，建议在Go程序中启动一个HTTP服务，暴露Prometheus格式的指标。
使用prometheus/client_golang库定义Gauge或Counter：
var containerUp = prometheus.NewGaugeVec(
prometheus.GaugeOpts{Name: "container_up", Help: "Whether the container is running"},
[]string{"name", "image"},
)
在定时任务中更新这些指标，并注册到HTTP处理器：
http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
go http.ListenAndServe(":8080", nil)
这样Prometheus就可以抓取你的Go服务暴露的数据了。
监听事件实现状态变更告警
Docker支持事件机制，例如start、die、kill等。你可以在Go中监听这些事件：
events, errCh := client.Events(context.Background(), events.ListOptions{})
for {
select {
case event := <-events:
if event.Type == "container" {
log.Printf("Container %s received event: %s", event.ID[:12], event.Action)
}
case err := <-errCh:
log.Fatal(err)
}
}
这种方式适合做即时响应，比如发送告警、记录日志或触发自动恢复流程。
基本上就这些。根据实际环境选择合适的方法组合——本地调试可用Docker SDK，生产环境建议结合Prometheus和事件监听，做到可观测性和响应能力兼顾。
