从广义的层面上讲，任何遵循Prometheus数据格式 ，可对其提供监控指标的程序都可以称为Exporter。在Prometheus社区中提供了丰富多样的Exporter供选择，如前面用到的node_exporter。

这些Exporter不仅类型丰富，功能上也很强大，通过合理的使用可以极大的方便我们的运维监控工作。除此之外，Prometheus还提供了支持多种开发语言的Clinet Libraries，用于满足Exporter的定制化开发需求。

本文将对Exporter进行介绍，包括工作中常用到的Exporter，以及如何通过Client Libraries开发自定义的Exporter。

一. Exporter运行方式

1. 独立运行

以前面使用过的node_exporter为例，由于操作系统本身并不直接支持Prometheus，因此，只能通过一个独立运行的程序，从操作系统提供的相关接口将系统的状态参数转换为可供Prometheus读取的监控指标。

除了操作系统外，如Mysql、kafka、Redis等介质，都是通过这种方式实现的。这类Exporter承担了一个中间代理的角色。

2. 应用集成

由于Prometheus项目的火热，目前有部分开源产品直接在代码层面使用Prometheus的Client Library，提供了在监控上的直接支持，如kubernetes、ETCD等产品。

这类产品自身提供对应的metrics接口，Prometheus可通过接口直接获取相关的系统指标数据。这种方式打破了监控的界限，应用程序本身做为一个Exporter提供功能。

二. 常用的Exporter

下面表格是一些较常使用到的Exporter，内容覆盖了数据库、主机、HTTP、云平台等多个层面。

除以上这些外，还有很多其他用途的Exporter，有兴趣的朋友可以自行查看官网：https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters/。

三. 自定义Exporter

虽然Prometheus社区提供了丰富多样的Exporter给用户使用，但由于各家公司的环境都有自身的特点，有时候可能无法在现有资源中找到合适的工具。对此，我们可以利用Prometheus的Clinet Libraries，开发符合实际需要的自定义Exporter。

Client Libraries支持的语言版本非常丰富，除了官方提供了Go、Java or Scala、Python和Ruby几种外，还有很多第三方开发的其他语言版本。

本文我们将以Python为例，演示Exporter的开发。

示例：开发一个exporter，并用于获取系统网络连数状态为TIME_WAIT的数量指标。

本次将调用到的Linux的命令如下 ，用于获取系统的TIME_WAIT连接数量

$ netstat -an  |grep TIME_WAIT |wc -l
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使用pip安装python的prometheus-client库

$ pip install prometheus-client

在Python开发中引入prometheus-client和commands库，command库用于执行Linux系统命令。

from prometheus_client import Gauge
import commands

定义一个Gauge指标，名称为time_wait_count，并添加标签type。

time_wait_count = Gauge('time_wait_count', 'time_wait count of system',['type'])

定义执行函数，函数调用上面的Linux命令，用于获取相关的指标信息

def get_time_wait_count():
    number=commands.getoutput('netstat -an  |grep TIME_WAIT |wc -l')
    time_wait_count.labels('Linux').set(int(number))

现在，我们可以通过执行get_time_wait_count函数获取到time_wait_count的指标value，但要做为一个exporter运行，我们还得支持http协议。

此处，可以用到prometheus_client的start_http_server模块，该模块支持做为http服务启动。 完整的代码如下：

from prometheus_client import start_http_server,Gauge
import commands

time_wait_count = Gauge('time_wait_count', 'time_wait count of system',['type'])

def get_time_wait_count():
    number=commands.getoutput('netstat -an  |grep TIME_WAIT |wc -l')
    time_wait_count.labels('Linux').set(int(number))


if __name__ == '__main__':
    # Start up the server to expose the metrics.
    start_http_server(8090)
    # Generate some requests.
    while True:
        get_time_wait_count()

将代码保存为mytest_exporter.py，在需要监控的服务器上运行该程序

$ python mytest_exporter.py

访问http://IP:8090/metrics，可看到该Exporter已经获取到系统的相关指标。