暴露/metrics端点需显式注册自定义指标：默认仅含Go运行时指标，业务指标须用prometheus.MustRegister()；多实例场景应使用独立Registry并传入promhttp.HandlerFor()。
怎么暴露/metrics端点？别只写promhttp.Handler()就完事
Go服务要被Prometheus拉取指标，核心就是提供一个符合规范的/metrics HTTP接口。但很多人直接抄示例，用promhttp.Handler()裸奔，结果发现：进程指标（如内存、GC）有，业务指标没注册上，或者重启后指标丢失——因为promhttp.Handler()只暴露已注册到默认注册器（prometheus.DefaultRegisterer）里的指标，而自定义指标必须显式注册。
- 默认指标（Go运行时、进程、构建信息）自动注册，开箱即用
- 自定义
Counter、Gauge等必须调用prometheus.MustRegister()或reg.MustRegister() - 多实例/热重载场景下，避免复用
DefaultRegisterer，建议用独立prometheus.NewRegistry()，再传给promhttp.HandlerFor(reg, promhttp.HandlerOpts{}) - 若用
yoyogo框架，Endpoints.UsePrometheus(router)已帮你做了注册和路由，不用手动挂/metrics
用promauto还是prometheus原生API？看是否需要跨包共享
promauto.NewCounter()看似方便，但它内部依赖全局注册器，一旦多个包都用它初始化同名指标（比如都叫http_requests_total），启动时会panic报duplicate metrics collector registration attempted。这不是bug，是Prometheus的强一致性保护。
- 单包小项目：用
promauto.With(prometheus.DefaultRegisterer)够用，代码简洁 - 中大型项目（含插件、中间件、子模块）：统一用
prometheus.NewRegistry()+prometheus.NewCounter(prometheus.CounterOpts{...})+reg.MustRegister()，把注册控制权收归主应用 -
promauto不支持动态命名（如按URL路径生成不同指标），此时必须手写prometheus.NewCounterVec()并管理WithLabelValues()
为什么Prometheus查不到指标？检查这三处硬性条件
常见现象：服务跑了，curl http://localhost:8080/metrics能返回数据，但Prometheus Targets页面显示DOWN，或者Target状态是UP却查不到任何series。根本原因不是网络不通，而是违反了Prometheus拉取协议的刚性要求。
- 目标地址必须可被Prometheus容器/进程网络访问：Docker部署时，
localhost在容器内指自身，不是宿主机；应改用宿主机IP或host.docker.internal（Mac/Win）或network_mode: host - 抓取路径必须严格匹配配置中的
metrics_path（默认/metrics），且响应Content-Type必须是text/plain; version=0.0.4（promhttp默认满足） - 指标名称必须符合命名规范：
[a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*，禁止出现-、空格、中文；标签值不能含换行或\，否则解析失败静默丢弃
gRPC服务怎么加监控？别重复造轮子，用go-grpc-prometheus
HTTP服务暴露/metrics是标准路径，但gRPC没有HTTP handler，也不能直接返回文本指标。硬写StatsHandler+自定义metric上报极易漏掉流式调用、错误分类、延迟分位数等关键维度。
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- 直接用
github.com/grpc-ecosystem/go-grpc-prometheus：它内置ServerMetrics和ClientMetrics，自动采集grpc_server_handled_total、grpc_server_handling_seconds等标准指标 - 服务端只需两步：
metrics := grpc_prometheus.NewServerMetrics()→server := grpc.NewServer(grpc.StatsHandler(metrics))→metrics.Register() - 客户端加拦截器：
grpc.WithUnaryInterceptor(clientMetrics.UnaryClientInterceptor())，就能拿到grpc_client_handled_total等对端视角指标 - 注意：v2版本已弃用
EnableHandlingTimeHistogram()，改用WithHistogramBuckets()显式配置分位桶，否则延迟直方图为空
真正麻烦的从来不是“怎么加监控”，而是“加了之后谁看、怎么看、看懂了怎么行动”。比如go_goroutines突增50%——是泄漏还是瞬时压测？http_request_duration_seconds_bucket第99分位飙升——该扩实例还是优化SQL？这些都需要结合业务上下文打标（如handler、status_code、db_type）和告警抑制规则，而不是堆指标数量。
