在运维和监控领域，资源指标采集 是必不可少的一环。CPU、内存、磁盘、网络这些系统资源，需要实时采集并上报到监控系统中。
本文以 内存指标采集 为例，结合 go-commons 库和 Prometheus Exporter，手把手实现一个完整的采集服务。

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一、准备工作

1. 安装 Go
   确保本地已经安装 Go（推荐 Go 1.20+）。

   go version
   

2. 拉取 go-commons 依赖
   在你的项目目录下执行：

   go mod init mem-exporter
   go get github.com/Rodert/go-commons@latest
   

   go-commons 提供了常用的系统资源采集工具，避免了自己造轮子。

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二、编写内存采集代码

新建一个 main.go 文件，内容如下：

package mainimport ("fmt""net/http""github.com/prometheus/client_golang/prometheus""github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"commons "github.com/Rodert/go-commons/system"
)// 定义一个 Prometheus Gauge，用于记录内存使用情况
var memoryUsage = prometheus.NewGauge(prometheus.GaugeOpts{Name: "server_memory_usage_bytes",Help: "Current memory usage in bytes",
})func init() {// 注册自定义指标prometheus.MustRegister(memoryUsage)
}func recordMetrics() {go func() {for {mem, err := commons.GetMemoryInfo()if err == nil {// 记录已用内存memoryUsage.Set(float64(mem.Used))}}}()
}func main() {// 启动指标采集recordMetrics()// 启动 HTTP 服务，暴露指标http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())fmt.Println("🚀 Memory exporter started at :2112/metrics")http.ListenAndServe(":2112", nil)
}

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三、运行 Exporter

在项目根目录下执行：

go run main.go

控制台输出：

🚀 Memory exporter started at :2112/metrics

然后在浏览器或终端访问：

curl http://localhost:2112/metrics

可以看到类似输出：

# HELP server_memory_usage_bytes Current memory usage in bytes
# TYPE server_memory_usage_bytes gauge
server_memory_usage_bytes 823910912

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四、接入 Prometheus

在 Prometheus 的 prometheus.yml 配置文件中添加：

scrape_configs:- job_name: "memory_exporter"static_configs:- targets: ["localhost:2112"]

重启 Prometheus 后，就能在监控面板中查看到 server_memory_usage_bytes 指标了。

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五、可扩展思路

• 除了内存，还可以采集：

  • CPU 使用率
  • 磁盘 IO
  • 网络流量

• 配合 Grafana，可以快速做出可视化大屏。

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总结

通过本文示例，你学会了：

1. 使用 go-commons 快速采集内存指标
2. 将指标通过 Prometheus Exporter 暴露
3. 在 Prometheus 中配置采集目标

这就是一个从 系统指标采集 到 监控可视化 的完整链路。