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push-exporter

dockerinfratest/push-exporter

dockerinfratest

push-exporter镜像用于监控推送(push)相关操作的指标导出器,帮助用户实时追踪推送任务状态、成功率及性能数据,支持与Prometheus等监控系统集成。

下载次数: 0状态:社区镜像维护者:dockerinfratest仓库类型:镜像最近更新:13 天前
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只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:

请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:

https://xuanyuan.cloud/agents.md

在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。

查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。

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push-exporter Docker镜像文档

镜像概述和主要用途

push-exporter是一款轻量级指标导出器镜像,专为监控各类推送(push)任务设计。该镜像通过采集推送操作的关键指标(如成功率、延迟、失败原因等),并以Prometheus兼容格式暴露指标接口,帮助用户实时掌握推送服务状态,及时发现异常并优化推送性能。支持HTTP/HTTPS、WebSocket、MQTT等多种推送协议,适用于API推送、消息队列、移动端通知等场景。

核心功能和特性

  • 多协议支持:兼容HTTP/HTTPS、WebSocket、MQTT等主流推送协议,适配各类推送服务架构。
  • 关键指标采集:实时收集推送成功率、平均延迟、失败率、失败原因分类(超时/连接错误/权限问题等)、吞吐量等核心指标。
  • 灵活配置:支持自定义监控标签(如服务名称、环境标识)、指标采集间隔、阈值告警规则,满足个性化监控需求。
  • 轻量级设计:基于Alpine Linux构建,镜像体积小(<20MB),资源占用低(CPU<5%,内存<30MB),适合边缘环境和容器化部署。
  • Prometheus兼容:提供标准/metrics接口,可直接接入Prometheus、Grafana等监控系统,支持指标可视化和告警配置。

使用场景和适用范围

适用场景

  • API推送服务监控:如第三方API接口推送数据的成功率和响应速度追踪。
  • 消息队列推送:监控Kafka、RabbitMQ等消息队列的消息投递状态。
  • 移动端推送通知:跟踪APNs、FCM等平台的推送送达率和用户点击数据。
  • 内部服务间推送:微服务架构中服务间事件推送的可靠性监控。

适用对象

  • DevOps团队:构建推送链路监控告警体系。
  • SRE工程师:保障推送服务SLA(如99.9%成功率)。
  • 开发人员:调试推送功能异常,优化性能瓶颈。

使用方法和配置说明

基本部署(Docker Run)

bash
docker run -d \
  --name push-exporter \
  -p 9234:9234 \  # 默认监听端口
  -e PUSH_TARGETS="https://api.example.com/push,ws://mqtt.example.com:8083" \  # 目标推送服务列表(逗号分隔)
  -e SCRAPE_INTERVAL=10s \  # 指标采集间隔
  -e LOG_LEVEL=info \  # 日志级别(debug/info/warn/error)
  myregistry/push-exporter:latest

Docker Compose配置

yaml
version: '3.8'
services:
  push-exporter:
    image: myregistry/push-exporter:latest
    container_name: push-exporter
    ports:
      - "9234:9234"
    environment:
      - PUSH_TARGETS="https://api.example.com/push,ws://mqtt.example.com:8083"
      - SCRAPE_INTERVAL=10s
      - LOG_LEVEL=info
      - CUSTOM_LABELS="service=user-notify,env=prod"  # 自定义监控标签
    restart: unless-stopped

配置参数说明

参数名描述默认值示例值
PORT监听端口92349234
PUSH_TARGETS目标推送服务地址列表(逗号分隔)无(必填)"[***]"
SCRAPE_INTERVAL指标采集间隔(支持s/m/h单位)15s10s
LOG_LEVEL日志级别infodebug
CUSTOM_LABELS自定义Prometheus标签(key=value格式,逗号分隔)无"service=user-notify,env=prod"
TIMEOUT推送请求超时时间5s3s

配置文件挂载(高级配置)

如需更复杂配置(如按协议自定义监控规则),可通过挂载配置文件实现。配置文件为YAML格式,示例:

yaml
# push-exporter-config.yaml
targets:
  - url: "https://api.example.com/push"
    protocol: http
    timeout: 5s
    labels:
      service: "order-push"
  - url: "ws://mqtt.example.com:8083"
    protocol: websocket
    scrape_interval: 20s
global:
  log_level: warn
  custom_labels:
    env: prod

挂载命令:

bash
docker run -d \
  --name push-exporter \
  -p 9234:9234 \
  -v $(pwd)/push-exporter-config.yaml:/app/config.yaml \  # 挂载配置文件
  myregistry/push-exporter:latest --config /app/config.yaml

指标接口与监控集成

启动后,通过 http://<容器IP>:9234/metrics 访问指标接口,示例指标:

push_success_total{target="https://api.example.com/push",service="order-push"} 1250
push_failure_total{target="https://api.example.com/push",reason="timeout",service="order-push"} 12
push_latency_seconds_avg{target="https://api.example.com/push",service="order-push"} 0.85

可在Prometheus中添加如下抓取配置:

yaml
scrape_configs:
  - job_name: 'push-exporter'
    static_configs:
      - targets: ['push-exporter:9234']  # 容器名或IP:端口

注意事项

  1. 确保目标推送服务网络可访问,否则无法采集指标。
  2. 高并发推送场景建议调大 SCRAPE_INTERVAL(如30s),避免指标采集影响推送性能。
  3. 自定义标签需符合Prometheus标签命名规范(仅包含字母、数字、下划线、冒号)。

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 push-exporter 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/dockerinfratest/push-exporter:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull dockerinfratest/push-exporter:<标签>

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