Golang微服务容器监控需构建四维可观测体系：1. 用prometheus/client_golang暴露Metrics，供Prometheus抓取；2. 日志输出至stdout，采用zap等结构化库，配合Fluentd收集；3. 集成OpenTelemetry实现分布式追踪，导出至Jaeger；4. 提供/healthz和/readyz探针，支持Kubernetes健康检查。
在使用Golang开发微服务并将其容器化部署后，监控是保障系统稳定运行的关键环节。实现有效的监控需要从指标采集、日志管理、链路追踪和健康检查四个方面入手，结合容器平台（如Kubernetes）的能力，构建完整的可观测性体系。
暴露应用性能指标（Metrics）
Golang微服务通常使用 prometheus/client_golang 库来暴露HTTP接口供Prometheus抓取指标。
基本做法是在服务中启动一个独立的HTTP服务（或复用主服务端口），注册/metrics路由：
- 引入包：import "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
- 在路由中添加：r.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
- 自定义指标如计数器、直方图可跟踪请求量、响应时间等
容器化后，确保该端口在Dockerfile中暴露，并在Kubernetes Service中配置相应端点，使Prometheus能自动发现并拉取数据。
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统一日志输出与收集
容器环境下，日志不应写入本地文件，而应输出到标准输出（stdout）和标准错误（stderr）。
- 使用结构化日志库如 uber-go/zap 或 rs/zerolog
- 所有日志以JSON格式打印，便于ELK或Loki等工具解析
- 在Kubernetes中通过DaemonSet部署Fluentd或Filebeat，收集Pod日志
例如zap记录一条请求日志：logger.Info("handled request", zap.String("path", r.URL.Path), zap.Int("status", status))
集成分布式链路追踪
微服务调用链复杂，需借助OpenTelemetry实现跨服务追踪。
- 使用 go.opentelemetry.io/otel 初始化Tracer
- 在HTTP处理函数中创建Span，记录关键步骤耗时
- 将Trace ID注入日志，关联同一请求的日志条目
- 通过OTLP协议将Span导出至Jaeger或Zipkin
容器中可通过Sidecar或Agent模式转发追踪数据，避免网络配置复杂化。
实现健康检查与就绪探针
Kubernetes依赖健康检查决定Pod状态，Golang服务需提供对应接口。
- 定义/healthz返回200表示存活
- 定义/readyz检查数据库、缓存等依赖是否可用
- 探针配置在Deployment中，如livenessProbe和readinessProbe
这些接口简单轻量，不涉及业务逻辑，但对容器编排系统的稳定性至关重要。
基本上就这些。Golang微服务的容器监控不是单一技术，而是指标、日志、追踪和探针的组合实践。只要遵循开放标准并与容器平台良好集成，就能实现高效运维。
