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Prometheus Exporter

SRS的可观测性是支撑业务的运营的能力，主要指监控(Prometheus Exporter)、分布式链路追踪(APM)、上下文日志(Cloud Logging)三个核心能力，以及基于这些能力的运营大盘、监控系统、问题排查、日志收集和分析等功能。

Introduction

可观测性，在云原生中有详细的定义，参考OpenTelemetry.io，从可观测性上看其实就是三个问题：

监控指标(Metrics)：就是我们一般所理解的监控告警。监控一般是将一些数据聚合，体现系统在不同层面的状态，当达到某个状态后告警。比如区域的水位值，达到一定水位后就需要自动或人工扩容，或者调整调度降低这个区域的负载。
分布式跟踪(Tracing)：我们排查问题时，一般是按照会话或请求维度排查，在系统中会涉及多个服务器，比如播放一个流会经过API、调度、边缘、上游服务器、源站等，如何把这个全链路的信息给出来，就是分布式追踪(Tracing)。明显这是非常高效的解决问题的方法，问题迟迟得不到解决甚至不了了之，迟早会失去用户。
日志(Logging): 就是我们一般所理解的日志，也是一般研发所依赖的排查问题的几乎唯一的方法。其实日志是最低效的方法，因为日志没有上下文，无法在分布式系统中分离出某个会话的多个日志。日志只有具备追踪的能力，或者在关联到Traceing中，这样才能更高效。

Note: 上图请参考Metrics, tracing, and logging

针对上面的问题，SRS的运营能力分成几个独立的部分，首先是提供了Prometheus可以对接的Exporter，Prometheus可以直接从SRS拉取监控数据，而不依赖外部第三方服务，如下图所示：

+-----+               +-----------+     +---------+
| SRS +--Exporter-->--| Promethus +-->--+ Grafana +
+-----+   (HTTP)      +-----------+     +---------+

Note: Promethus是云原生的标准监控系统，在K8s中部署也可以使用这个能力，比如通过Pod发现和采集数据。

下面是关于Exporter的配置。

Config

Exporter的配置如下，推荐使用环境变量方式开启配置：

# Prometheus exporter config.
# See https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters
exporter {
    # Whether exporter is enabled.
    # Overwrite by env SRS_EXPORTER_ENABLED
    # Default: off
    enabled off;
    # The http api listen port for exporter metrics.
    # Overwrite by env SRS_EXPORTER_LISTEN
    # Default: 9972
    # See https://github.com/prometheus/prometheus/wiki/Default-port-allocations
    listen 9972;
    # The logging label to category the cluster servers.
    # Overwrite by env SRS_EXPORTER_LABEL
    label cn-beijing;
    # The logging tag to category the cluster servers.
    # Overwrite by env SRS_EXPORTER_TAG
    tag cn-edge;
}

下面是详细的使用说明。

Usage for SRS Exporter

首先，编译和启动SRS，要求SRS 5.0.86+：

./configure && make
env SRS_ENV_ONLY=on SRS_EXPORTER_ENABLED=on SRS_LISTEN=1935 \
  ./objs/srs -e

Note: 我们使用环境变量方式配置SRS，不依赖配置文件。当然使用conf/prometheus.conf启动也可以。

Note: SRS启动成功后，可以打开http://localhost:9972/metrics验证，能看到返回指标数据就是成功了。

接着，我们启动FFmpeg推流：

docker run --rm -it registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/ossrs/srs:encoder ffmpeg -stream_loop -1 -re -i doc/source.flv \
  -c copy -f flv rtmp://host.docker.internal/live/livestream

然后，启动node_exporter，收集节点的数据，这样和SRS的服务器数据可以形成完整的监控数据:

docker run --rm -p 9100:9100 prom/node-exporter

Note: 用Docker启动node_exporter数据不准，需要特殊的权限而mac不支持。实际场景请使用二进制直接在主机上启动，可以从这里下载对应系统的二进制。

Note: node_exporter启动后，可以打开http://localhost:9100/metrics验证，能看到返回指标数据就是成功了。

最后，编写配置文件prometheus.yml，内容如下：

scrape_configs:
  - job_name: "node"
    metrics_path: "/metrics"
    scrape_interval: 5s
    static_configs:
      - targets: ["host.docker.internal:9100"]
  - job_name: "srs"
    metrics_path: "/metrics"
    scrape_interval: 5s
    static_configs:
      - targets: ["host.docker.internal:9972"]

Note: 默认scrape_interval是1m即一分钟，为了测试方便我们设置为5s。

启动Prometheus：

docker run --rm -v $(pwd)/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
  -p 9090:9090 prom/prometheus

打开Prometheus: Targets，可以看到抓取数据的状态。打开Prometheus: Graph，输入一下语句，可以验证是否正常：

rate(srs_receive_bytes_total[10s])*8

这个语句是计算输入的带宽，也就是直播流的码率，如下图所示：

虽然Prometheus也能生成图，不过一般是使用Grafana对接Prometheus展示图表。

Usage for Grafana

首先启动Grafana：

docker run --rm -it -p 3000:3000 \
  -e GF_SECURITY_ADMIN_USER=admin \
  -e GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=12345678 \
  -e GF_USERS_DEFAULT_THEME=light \
  grafana/grafana

然后打开Grafana页面：http://localhost:3000/

输入用户名admin，以及密码12345678就可以进入Grafana后台了。

执行命令添加Prometheus的DataSource：

curl -s -H "Content-Type: application/json" \
    -XPOST http://admin:12345678@localhost:3000/api/datasources \
    -d '{
    "name": "prometheus",
    "type": "prometheus",
    "access": "proxy", "isDefault": true,
    "url": "http://host.docker.internal:9090"
}'

执行命令导入HelloWorld图表：

data=$(curl https://raw.githubusercontent.com/ossrs/srs-grafana/main/dashboards/helloworld-import.json 2>/dev/null)
curl -s -H "Content-Type: application/json" \
    -XPOST http://admin:12345678@localhost:3000/api/dashboards/db \
    --data-binary "{\"dashboard\":${data},\"overwrite\":true,\"inputs\":[],\"folderId\":0}"

Note: 这里srs-grafana有更丰富的仪表盘，可以选择手动导入，或者修改上面的导入命令。

导入后就可以在仪表盘中看到了，如下图所示：

我们还提供了更加完整的仪表盘，可以在srs-grafana中看到，如下图所示：

欢迎一起来完善SRS仪表盘。