导语：golang，通过prometheus获取物理cpu热区的温度

package collector

import (
	"bytes"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"os/exec"
	"strconv"
	"strings"

	"github.com/go-kit/log"
	"github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
	"github.com/shirou/gopsutil/cpu"
)

const (
	// 定义自定义数据指标的子系统名称
	// 这里可能改成temp_metrics好点
	tempMetricsSubsystem = "temp_metrics"
)

// 定义 tempMetricsCollector 结构体
type tempMetricsCollector struct {
	logger log.Logger
	//...
}

type TempStat struct {
	CPU int32 `json:"cpu"`
	// Temp       float64 `json:"temp"`
	PhysicalID string `json:"physicalId"`
}

func init() {
	// 在该函数中调用 registerCollector() 函数,注册自定义 tempMetricsCollector
	registerCollector("temp_metrics", defaultEnabled, NewTempMetricsCollector)
}

// 定义 tempMetricsCollector 的工厂函数,后续传入 registerCollector() 函数中,以便创建 tempMetricsCollector 对象
func NewTempMetricsCollector(logger log.Logger) (Collector, error) {
	return &tempMetricsCollector{
		logger: logger,
	}, nil
}

// 实现 Update() 函数,以便在处理请求时被 Collector.Collect() 调用
func (c *tempMetricsCollector) Update(ch chan<- prometheus.Metric) error {
	var metricType prometheus.ValueType

	metricType = prometheus.CounterValue

	m := make(map[string]float64)
	infos, err := cpu.Info()
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("couldn't get cpunfo: %s", err)
	}
	// 把切片里的有效数据放到map中
	for _, info := range infos {
		data, _ := json.MarshalIndent(info, "", " ")
		var p InfoStat
		err := json.Unmarshal(data, &p)
		if err != nil {
			fmt.Println("temp json err:", err)
		}

		// cpu_no := string(p.CPU)
		// 获取cpu温度
		//执行/sys/class/thermal/thermal_zone$cpu_id/temp 并输出返回文本
		cmd_line1 := fmt.Sprintf("%s%d%s", "cat /sys/class/thermal/thermal_zone", p.CPU, "/temp")
		cmd1 := exec.Command("sh", "-c", string(cmd_line1))
		fmt.Println("cmd1 is ", cmd1)
		// cmd1 := exec.Command("sh", "-c", "fuser -v ", req, " |   grep '[0-9]*[1-9][0-9]'")
		stdout1 := &bytes.Buffer{}
		cmd1.Stdout = stdout1
		cmd1.Run()
		s2 := stdout1.String()
		s2 = strings.Replace(s2, " ", "", -1)
		s2 = strings.Replace(s2, "\n", "", -1)

		// fmt.Println("s2", s2)
		fmt.Printf("%#v\n", s2)
		f1, err1 := strconv.ParseFloat(s2, 64)
		if err1 != nil {
			return fmt.Errorf("couldn't change s2 to f1: %s", err)
		}
		fmt.Println("f1", f1)
		s1 := fmt.Sprintf("%s%d", "cpu_temp_", p.CPU)
		m[s1] = f1
		// m[s1] = f1 * 0.001
		fmt.Println("temp map m:", m)

		for k, v := range m {

			// `prometheus.MustNewConstMetric()` 返回 `prometheus.constMetric` 对象,由描述信息,指标类型,指标值构成.如下指标
			// # HELP go_info Information about the Go environment.
			// # TYPE go_info gauge
			// go_info{version="go1.14.4"} 1

			ch <- prometheus.MustNewConstMetric(
				prometheus.NewDesc(
					// 描述信息包括 数据指标名称(由 `BuildFQName()`函数组合而成),帮助信息,变量标签,常量标签
					prometheus.BuildFQName(namespace, tempMetricsSubsystem, k),
					fmt.Sprintf("Temp metrics field cpu temp %s.", k),
					nil, nil,
				),
				// 返回v为float64类型
				metricType, v,
			)
		}
	}
	return nil
}

结果看情况是通过grafana处理还是在代码里直接*0.01

CPU 温度（最热的核心）由 x86_pkg_temp 给出。

$ cat /sys/class/thermal/thermal_zone10/type 
x86_pkg_temp

然后/sys/class/thermal/thermal_zone10/temp是应该在 i3 状态栏中使用的文件。

附带说明一下，每个内核的温度都可以temp*_input在/sys/devices/platform/coretemp.0/hwmon/hwmon*/. 关联temp*_label显示哪个文件与哪个内核相关（在我的例子中是 4 个内核）：

.../hwmon*/$  grep "" temp*_label
temp1_label:Physical id 0
temp2_label:Core 0
temp3_label:Core 1
temp4_label:Core 2
temp5_label:Core 3

该文件temp1_input对应于内核的最热值。

如果要获取对应每个cpu的温度 需要

cat /sys/devices/platform/coretemp.0/hwmon/hwmon2/temp1_input

参考

https://qa.1r1g.cn/unix/ask/21339181/

https://cloud.tencent.com/developer/article/1820706