首先在Go应用中通过prometheus/client_golang暴露指标，再配置Prometheus抓取/metrics接口，最后在Grafana中添加Prometheus为数据源并创建或导入仪表盘实现可视化监控。
要在Golang中集成Grafana实现可视化监控，核心是先采集应用指标并暴露给Prometheus，再由Grafana连接Prometheus进行图形化展示。Grafana本身不直接接收数据，它依赖数据源（如Prometheus）来读取和展示监控信息。因此，关键步骤是：在Go服务中暴露监控指标，配置Prometheus抓取，最后在Grafana中导入仪表盘。
1. 在Go应用中暴露监控指标
使用 prometheus/client_golang 库可以在Golang服务中暴露HTTP端点供Prometheus抓取。
安装依赖：
go get github.com/prometheus/client_golang/prometheusgo get github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp
示例代码：暴露一个计数器和请求延迟直方图
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package mainimport (
"net/http"
"time"
"github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
"github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)
var (
httpRequestsTotal = prometheus.NewCounterVec(
prometheus.CounterOpts{
Name: "http_requests_total",
Help: "Total number of HTTP requests.",
},
[]string{"method", "endpoint", "code"},
)
httpRequestDuration = prometheus.NewHistogramVec(
prometheus.HistogramOpts{
Name: "http_request_duration_seconds",
Help: "Duration of HTTP requests in seconds.",
Buckets: prometheus.DefBuckets,
},
[]string{"method", "endpoint"},
)
)
func init() {
prometheus.MustRegister(httpRequestsTotal)
prometheus.MustRegister(httpRequestDuration)
}
func handler(w http.ResponseWriter, r http.Request) {
start := time.Now()
httpRequestsTotal.WithLabelValues(r.Method, r.URL.Path, "200").Inc()
time.Sleep(10 time.Millisecond) // 模拟处理时间
w.WriteHeader(http.StatusOK)
w.Write([]byte("Hello"))
httpRequestDuration.WithLabelValues(r.Method, r.URL.Path).Observe(time.Since(start).Seconds())
}
func main() {
http.HandleFunc("/", handler)
http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
http.ListenAndServe(":8080", nil)
}
启动后，访问 :8080/metrics 可看到指标输出，Prometheus即可从此路径拉取数据。
2. 配置Prometheus抓取Go服务
编辑 prometheus.yml，添加你的Go服务为target：
- job_name: 'go-service'
static_configs:
- targets: ['localhost:8080']
确保Prometheus能访问Go服务的 /metrics 接口。启动Prometheus后，在其Web界面（默认9090端口）可查询指标，如 http_requests_total。
3. Grafana连接Prometheus并创建仪表盘
启动Grafana（通常3000端口），登录后执行以下操作：
- 进入 Configuration > Data Sources，添加 Prometheus
- URL 填写 Prometheus 的地址（如 http://localhost:9090）
- 点击 “Save & Test” 确保连接成功
- 进入 Create > Dashboard，新建面板
- 选择 Prometheus 数据源，输入 PromQL 查询，例如：
rate(http_requests_total[5m])
或
histogram_quantile(0.95, rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) - 设置图表类型（如折线图、柱状图），调整时间范围和刷新频率
也可导入社区仪表盘模板，比如ID为 1860 的 “Go Metrics” 模板，快速查看Go运行时指标（GC、goroutines等）。
4. 可选：自动上报或高级指标
除了基本指标，还可收集：
- Goroutine 数量：prometheus.NewGaugeFunc 包装 runtime.NumGoroutine()
- 内存使用：使用 runtime.ReadMemStats 并注册自定义Gauge
- 业务指标：如订单数、缓存命中率等，用Counter或Gauge记录
若服务部署在Kubernetes，可通过ServiceMonitor（使用Prometheus Operator）自动发现目标。
基本上就这些。Golang负责暴露指标，Prometheus负责收集，Grafana负责展示。三者配合，即可实现完整的可视化监控链路。
