go服务暴露/metrics端点应使用独立http server或专用servemux，注册指标须在listenandserve前完成，避免中间件污染响应；必须暴露http_requests_total和http_request_duration_seconds（histogramvec），遵循red原则支撑sla监控。
直接用 promhttp.Handler() 暴露 /metrics，Prometheus 抓不到指标，90% 是端点没通、路径不对或响应格式被污染，不是配置写错了。
Go 服务里怎么挂 /metrics 端点才不踩坑
别把 /metrics 和业务路由混在同一个 http.ServeMux 里——中间件（比如日志、CORS、认证）可能篡改响应头或状态码，导致 Prometheus 报错：expected 'text/plain' response, got 'text/html'。
- 用独立的 HTTP server 启一个纯指标端口（比如
:9090），只挂promhttp.Handler() - 如果必须复用主端口，用
http.NewServeMux()单独建 mux，不走全局http.DefaultServeMux - 注册所有指标（
prometheus.MustRegister()）必须在http.ListenAndServe()之前完成；否则访问/metrics返回空或 404 - 别在 handler 里动态创建新指标（比如每次请求都
prometheus.NewCounter()），会 panic 并泄漏内存
该暴露哪些指标才算真正支撑 SLA 监控
SLA 关注的是“请求是否成功”和“耗时是否达标”，不是 CPU 或 goroutine 数——那些是资源类指标，辅助排查，不能替代 RED（Rate/Errors/Duration）。
- 必须暴露
http_requests_total：用CounterVec，标签设method、path、status；别拼接字符串做 label 值（如"200_ok"），会制造高基数 - 必须暴露
http_request_duration_seconds：用HistogramVec，Buckets要覆盖你的 SLA 目标（比如 SLA 是 200ms，至少含0.05、0.1、0.2、0.5） - 别用
Summary替代Histogram：它不支持rate()，P99 计算不准；也别把status当Histogram的 label，直方图不支持多维分桶 - 避免高频打点失败：在中间件里调
histogram.Observe()前加defer，确保 panic 时仍能记录耗时
Prometheus 配置里怎么写 job 才能抓到数据
关键不是 job_name 写得多漂亮，而是 target 是否真实可达、路径是否返回合法文本、Content-Type 是否为 text/plain; version=0.0.4。
- 先手动
curl -v http://your-service:8080/metrics，确认返回 200 + 正确 MIME 类型 + 非空指标文本 -
scrape_configs中的targets必须是服务实际监听的地址（K8s 环境注意 Service DNS 名、Pod IP 或 Headless Service） - 别漏掉
metric_relabel_configs：如果 Go 服务用了promauto，默认指标名带go_前缀，不影响；但自定义指标命名要符合 Prometheus 规范（小写字母、下划线） - 确保
_bucket指标全量采集：Histogram 自动产生xxx_bucket、xxx_sum、xxx_count，三者缺一不可，否则rate()和分位数计算失效
为什么用 Prometheus 拉取而不是自己轮询打点
拉取模式天然规避了客户端失联、时间窗口错位、网络抖动丢点等问题；自己轮询 HTTP 接口上报，等于把监控系统的可靠性绑死在服务自身的可用性上。
- Go 原生支持
expvar和promhttp，开箱即用；promhttp.Handler()自动处理序列化、缓存头、Content-Type，别手写指标输出 - 如果已有 Gin/Echo 等框架，用
gin.WrapH(promhttp.Handler())，别用c.Data()或c.String()手动写响应体 - Alertmanager 告警规则必须配合
rate()使用（比如rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m]) / rate(http_requests_total[5m]) > 0.01），并加守卫条件（如count by (job) (up == 0) == 0）防误报
最常被忽略的其实是指标生命周期管理：注册一次就够了，复用已注册的 CounterVec 实例；标签值必须可控（比如 path 别用原始 URL，要归一化为 /user/{id}），否则基数爆炸会导致 Prometheus OOM。
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