听GPT 讲Prometheus源代码--storage

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简介: 听GPT 讲Prometheus源代码--storage

Prometheus项目中的storagetsdb两个目录都和数据存储相关,但它们的职责和用途有所不同。

  • storage/ 目录包含了Prometheus用于存储时序数据和元数据的接口和功能实现。这个目录下的各个子目录和文件提供了一些不同的存储策略和方法,包括内存存储、本地磁盘存储,以及对远程存储系统的支持。以下是storage/目录下一些主要的组件和它们的作用:
  • remote/:这个目录包含了对远程存储系统的支持。Prometheus可以配置为将数据发送到远程存储系统,或者从远程存储系统读取数据。
  • wal/:这个目录包含了write-ahead log (WAL)的实现。WAL是一种用于保证数据持久性的技术。
  • interface.go:这个文件定义了Prometheus存储层的主要接口,包括Appender(用于添加新的样本数据)、Querier(用于查询数据)等。

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tsdb/ 目录包含了Prometheus的Time Series Database (TSDB)的实现。这个目录的代码负责管理和优化存储在磁盘上的时序数据。以下是tsdb/目录下一些主要的组件和它们的作用:

  • chunks/:这个目录包含了数据块的管理和存储代码。
  • index/:这个目录包含了索引的管理和存储代码。索引用于查找和访问时序数据。
  • wal/:这个目录包含了write-ahead log (WAL)的实现。这个WAL的实现被tsdb使用,用于在数据被写入磁盘之前先写入日志,以保证在系统崩溃时数据的完整性。
  • db.go:这个文件包含了TSDB的主要实现,包括数据的添加、查询和刷新等功能。

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这两个目录的代码都是Prometheus的核心组成部分,它们共同支持了Prometheus强大的数据收集、存储和查询功能。




File: storage/buffer.go

在Prometheus项目中,storage/buffer.go文件的作用是提供缓冲区功能,用于存储和处理时间序列数据。

以下是buffer.go文件中的各个结构体及其作用:

  1. BufferedSeriesIterator: 一个对series进行迭代的结构体。
  2. fSample: 表示浮点数样本。
  3. hSample: 表示直方图样本。
  4. fhSample: 表示浮点数直方图样本。
  5. sampleRing: 一个用于存储样本的环形缓冲区。
  6. bufType: 表示缓冲区的类型。
  7. sampleRingIterator: 用于在环形缓冲区中迭代样本的结构体。

以下是buffer.go文件中的各个函数及其作用:

  1. NewBuffer: 创建一个新的缓冲区。
  2. NewBufferIterator: 创建一个用于迭代缓冲区的迭代器。
  3. Reset: 重置缓冲区的状态。
  4. ReduceDelta: 减少缓冲区中连续样本的时间间隔。
  5. PeekBack: 查看缓冲区中最新的样本。
  6. Buffer: 向缓冲区添加样本。
  7. Seek: 将迭代器定位到指定时间戳的位置。
  8. Next: 将迭代器移动到下一个样本。
  9. At: 获取迭代器的当前样本。
  10. AtHistogram: 获取直方图样本。
  11. AtFloatHistogram: 获取浮点数直方图样本。
  12. AtT: 获取迭代器当前样本的时间戳。
  13. Err: 获取迭代器的错误信息。
  14. T, F, H, FH, Type: 获取样本的时间戳、浮点数、直方图、浮点数直方图以及类型。
  15. newSampleRing: 创建一个新的样本环形缓冲区。
  16. reset: 重置样本环形缓冲区。
  17. iterator: 创建一个样本环形缓冲区的迭代器。
  18. at, atF, atH, atFH: 获取样本环形缓冲区迭代器的当前样本。
  19. add, addF, addH, addFH: 向样本环形缓冲区添加样本。
  20. addSample: 向样本环形缓冲区添加样本。
  21. reduceDelta: 减少样本环形缓冲区中连续样本的时间间隔。
  22. genericReduceDelta: 通用的减少样本间隔的函数。
  23. nthLast: 获取样本环形缓冲区中倒数第n个样本。
  24. samples: 获取样本环形缓冲区中的全部样本。

以上是storage/buffer.go文件的详细介绍和各个结构体、函数的作用。


File: storage/fanout.go

在Prometheus项目中,storage/fanout.go文件的作用是实现一种可用于并行查询多个块的存储器接口。这个文件中定义了fanout和fanoutAppender两个结构体,并实现了一系列的方法来支持查询和写入过程。

fanout结构体表示一个并行查询的实例。它包含一个时间轴(timeseries)集合,并提供了一些方法来执行查询操作。fanoutAppender结构体表示一个并行追加的实例。它类似于fanout结构体,但是用于写入操作。

以下是fanout结构体和fanoutAppender结构体中的一些重要方法及其作用:

  • NewFanout:创建一个新的fanout实例。
  • StartTime:返回时间轴集合中的最小时间戳。
  • Querier:根据查询请求返回一个Querier对象,用于执行查询操作。
  • ChunkQuerier:根据查询请求返回一个ChunkQuerier对象,用于分块查询。
  • Appender:创建一个Appender对象,用于执行写入操作。
  • Close:关闭fanout或fanoutAppender实例。
  • Append:向时间轴添加新的样本数据。
  • AppendExemplar:向时间轴添加新的范例数据。
  • AppendHistogram:向时间轴添加新的直方图数据。
  • UpdateMetadata:更新时间轴集合中的元数据。
  • Commit:将写入的数据提交,使其可见。
  • Rollback:回滚所有未提交的写入操作。

这些方法共同实现了对存储器的查询和写入功能,以支持Prometheus的整体数据存储和检索流程。


File: storage/lazy.go

在Prometheus项目中,storage/lazy.go文件的作用是实现一种懒惰计算的时间序列集合,以提高查询效率。

该文件中定义了几个结构体,包括lazyGenericSeriesSet、warningsOnlySeriesSet和errorOnlySeriesSet。这些结构体用于存储时间序列及其附加信息,并提供一些功能来处理这些数据。

  1. lazyGenericSeriesSet结构体:它用于延迟计算时间序列,只有在需要时才执行实际计算,从而减少不必要的计算量。它实现了SeriesSet接口的Next、Err和At函数。
  2. warningsOnlySeriesSet结构体:它是对lazyGenericSeriesSet的包装,用于在查询过程中只返回警告信息,并且忽略其他结果。它实现了SeriesSet接口的Next、Err和Warnings函数。
  3. errorOnlySeriesSet结构体:它也是对lazyGenericSeriesSet的包装,用于在查询过程中只返回错误信息,并且忽略其他结果。它实现了SeriesSet接口的Next、Err和Warnings函数。

接下来,我们来详细介绍这些函数的作用:

  1. Next函数:该函数用于获取下一个时间序列,如果没有更多的时间序列,则返回false。它在lazyGenericSeriesSet和其包装结构体中都有实现。
  2. Err函数:该函数用于获取查询过程中的错误信息,如果没有错误,则返回nil。它在lazyGenericSeriesSet和其包装结构体中都有实现。
  3. At函数:该函数返回当前时间序列的时间戳及对应的值。它在lazyGenericSeriesSet中有实现。
  4. Warnings函数:该函数返回查询过程中的警告信息。它在warningsOnlySeriesSet和其包装结构体中有实现。

这些函数配合使用,可以实现对查询结果的逐个获取,并处理错误和警告信息。懒惰计算的特性也使得在查询过程中只计算必要的时间序列,减少了计算资源的消耗。


File: storage/memoized_iterator.go

在Prometheus项目中,storage/memoized_iterator.go文件的作用是提供一个用于缓存迭代器结果的框架,以便在处理大量数据时能够高效地访问和使用数据。

MemoizedSeriesIterator是一个结构体,用于存储时间序列的迭代器及其相关的缓存信息。它包括以下几个重要的字段:

  1. memSeriesSeriesIterator:存储实际的时间序列迭代器。
  2. currItr:用于存储当前时间戳的迭代器指针。
  3. currSample:存储当前样本的索引。
  4. currSamples:用于存储当前时间戳的样本数据。

下面是MemoizedSeriesIterator提供的一些方法和函数的详细介绍:

  1. NewMemoizedEmptyIterator:创建一个新的空迭代器,表示没有时间序列数据。
  2. NewMemoizedIterator:创建一个新的迭代器,表示具有时间序列数据。
  3. Reset:重置迭代器,使其返回到初始状态。
  4. PeekPrev:返回前一个样本数据的时间戳和值。
  5. Seek:将迭代器移动到指定的时间戳位置。
  6. Next:将迭代器移动到下一个时间戳位置,并返回一个布尔值,表示是否还有更多的时间戳。
  7. At:获取迭代器当前位置的时间戳和值。
  8. AtFloatHistogram:获取迭代器当前位置的浮点值和直方图。
  9. Err:返回迭代器的错误信息,如果没有错误则返回nil。

这些方法和函数的组合,使得使用MemoizedSeriesIterator可以更有效地处理和操作时间序列数据,提高数据访问和使用的效率。


File: storage/merge.go

storage/merge.go文件是Prometheus项目中的一个文件,用于实现多个时间序列数据的合并操作。

mergeGenericQuerier结构体是一个用于合并查询结果的通用查询器,可以根据不同的数据类型进行合并操作。

labelGenericQueriers是一个将多个label查询器进行合并的操作。

VerticalSeriesMergeFunc是一个用于将垂直(按标签)分片中的时间序列进行合并的函数。

VerticalChunkSeriesMergeFunc是一个用于将垂直(按标签)分片中的时间序列块进行合并的函数。

genericMergeSeriesSet是一个通用的合并时间序列数据集合的结构体。

genericSeriesSetHeap是一个在合并时用于存储多个时间序列的堆结构。

chainSampleIterator是一个用于迭代多个链式时间序列片段的迭代器。

samplesIteratorHeap是一个在合并时用于存储多个样本迭代器的堆结构。

compactChunkIterator是一个用于迭代多个压缩时间序列块的迭代器。

chunkIteratorHeap是一个在合并时用于存储多个时间序列块迭代器的堆结构。

concatenatingChunkIterator是一个用于迭代多个拼接时间序列块的迭代器。

NewMergeQuerier函数用于创建一个新的合并查询器。

NewMergeChunkQuerier函数用于创建一个新的合并块查询器。

Select函数用于根据不同的数据类型选择合适的合并函数。

Len函数用于返回合并结构体中的元素数量。

Get函数用于获取指定位置的元素。

SplitByHalf函数用于将元素按照一半的数量进行分割。

LabelValues函数用于获取指定标签的值列表。

lvals函数用于合并多个标签值列表。

mergeStrings函数用于合并多个字符串。

LabelNames函数用于获取标签名列表。

Close函数用于关闭合并查询器或数据集。

NewMergeSeriesSet函数用于创建一个新的合并时间序列数据集。

NewMergeChunkSeriesSet函数用于创建一个新的合并时间序列块数据集。

newGenericMergeSeriesSet函数用于创建一个通用的合并时间序列数据集。

Next函数用于迭代数据集中的下一个时间序列。

At函数用于获取数据集中指定位置的时间序列。

Err函数用于返回数据集的错误信息。

Warnings函数用于返回数据集的警告信息。

Swap、Less、Push、Pop函数用于堆结构中的元素操作。

ChainedSeriesMerge函数用于合并多个链式时间序列数据。

getChainSampleIterator函数用于获取指定链式时间序列数据的迭代器。

ChainSampleIteratorFromSeries函数用于创建一个链式时间序列迭代器。

ChainSampleIteratorFromMetas函数用于创建一个链式时间序列元数据迭代器。

ChainSampleIteratorFromIterators函数根据迭代器列表创建一个链式时间序列迭代器。

Seek函数用于在迭代器中寻找指定的时间戳。

AtHistogram函数用于获取迭代器中指定时间戳的直方图数据。

AtFloatHistogram函数用于获取迭代器中指定时间戳的浮点直方图数据。

AtT函数用于获取迭代器中指定时间戳的样本数据。

NewCompactingChunkSeriesMerger函数用于创建一个新的压缩块时间序列合并器。

NewConcatenatingChunkSeriesMerger函数用于创建一个新的拼接块时间序列合并器。

这些函数和结构体的作用是根据不同的要求和场景来合并和处理多个时间序列数据,完善了Prometheus的查询和合并功能。


File: storage/noop.go

在Prometheus项目中,storage/noop.go文件扮演着一个占位符的角色。它实现了一些用于测试的存储器接口,这些接口是无操作的,即它们没有实际的存储和查询功能,只是返回一些空的或预定义的结果。

以下是noopQuerier、noopChunkQuerier、noopSeriesSet和noopChunkedSeriesSet这四个结构体的作用:

  1. noopQuerier:它是一个空的查询器,实现了storage.Querier接口,但没有实际的查询功能。它的方法返回空的结果。
  2. noopChunkQuerier:它也是一个空的查询器,但实现了storage.ChunkQuerier接口。与noopQuerier不同的是,它的方法返回的结果是预定义的空的块。
  3. noopSeriesSet:这是一个空的系列集,实现了storage.SeriesSet接口。它的方法返回空的结果。
  4. noopChunkedSeriesSet:它也是一个空的系列集,但实现了storage.ChunkedSeriesSet接口。与noopSeriesSet不同的是,它的方法返回的结果是预定义的空的块。

接下来是NoopQuerier、Select、LabelValues、LabelNames、Close、NoopChunkedQuerier、NoopSeriesSet、Next、At、Err、Warnings和NoopChunkedSeriesSet这些函数的作用:

  1. NoopQuerier:它是一个无操作的查询器,实现了storage.Querier接口。它的方法通过返回空的结果来模拟查询结果。
  2. Select:它是空查询器的Select方法,用于执行查询语句并返回结果。
  3. LabelValues:它是空查询器的LabelValues方法,用于获取指定标签的唯一值。
  4. LabelNames:它是空查询器的LabelNames方法,用于获取所有标签的名称。
  5. Close:它是空查询器的Close方法,用于关闭查询器。
  6. NoopChunkedQuerier:这是一个无操作的分段查询器,实现了storage.ChunkQuerier接口。它的方法通过返回预定义的空块来模拟查询结果。
  7. NoopSeriesSet:这是一个无操作的系列集,实现了storage.SeriesSet接口。它的方法通过返回空的结果来模拟查询结果。
  8. Next:它是空系列集的Next方法,用于向下移动到下一个系列。
  9. At:它是空系列集的At方法,用于获取当前系列的时间戳。
  10. Err:它是空系列集的Err方法,用于获取任何错误。
  11. Warnings:它是空系列集的Warnings方法,用于获取任何警告。
  12. NoopChunkedSeriesSet:这是一个无操作的分段系列集,实现了storage.ChunkedSeriesSet接口。它的方法通过返回预定义的空块来模拟查询结果。

以上这些接口和函数在Prometheus的测试中非常有用,可以用于模拟存储和查询操作,以便进行单元测试和集成测试。


File: storage/secondary.go

在Prometheus项目中,storage/secondary.go文件的作用是定义了与存储相关的辅助函数和结构体,用于支持Prometheus的查询功能。

在该文件中,有几个重要的结构体定义和函数:

  1. secondaryQuerier:这是一个辅助查询器结构体,用于封装查询所需要的信息,并提供查询操作的方法。
  2. newSecondaryQuerierFrom:该函数用于根据给定的时间范围、查询选项和标签筛选参数创建一个新的secondaryQuerier实例。
  3. newSecondaryQuerierFromChunk:这个函数用于与上述函数类似,但是它从一个块(chunk)数据中创建一个新的secondaryQuerier实例。
  4. LabelValues:这个函数用于根据给定的查询范围和标签筛选参数,返回符合条件的时间序列标签的值。
  5. LabelNames:与上述函数类似,该函数返回符合条件的时间序列标签的名称。
  6. Select:这个函数用于根据给定的查询范围、查询选项和标签筛选参数,返回符合条件的时间序列数据。

这些函数和结构体的作用是为Prometheus的查询功能提供支持。它们通过在存储引擎中进行查询操作,返回匹配的时间序列数据和标签信息。这些函数和结构体是为了方便用户查询和分析存储中的数据,并支持Prometheus的数据检索和分析功能。


File: tsdb/agent/series.go

tsdb/agent/series.go是Prometheus项目中的一个文件,其中包含了与时间序列相关的数据结构和函数。

  1. memSeries结构体:用于表示内存中的时间序列数据。它包含了时间戳和对应的样本值,以及其他一些元数据。
  2. seriesHashmap结构体:是一个哈希表,用于存储memSeries结构体。它提供了一种快速查找和操作时间序列的方式,使用哈希值作为索引。
  3. stripeSeries结构体:包含多个memSeries结构体,用于在后端存储中表示一组时间序列。每个stripeSeries都属于一个stripeLock。
  4. stripeLock结构体:用于实现并发控制,确保对stripeSeries的操作是线程安全的。

下面是一些关键函数的作用:

  • updateTimestamp:用于更新时间序列的时间戳,在新的样本被添加时调用。
  • Get:根据标识符获取时间序列的值。通常用于查询或计算。
  • Set:设置时间序列的值。在新的样本被添加时调用。
  • Delete:删除给定标识符的时间序列。
  • newStripeSeries:创建一个新的stripeSeries结构体。
  • GC:垃圾回收函数,用于删除过期的时间序列。
  • GetByID:根据唯一标识符获取时间序列。
  • GetByHash:根据哈希值获取时间序列。
  • GetLatestExemplar:获取最新的示例值。用于Prometheus的展示和告警功能。
  • SetLatestExemplar:更新最新的示例值。在新的示例值被添加时调用。

这些功能和数据结构的作用是为了提供高效的时间序列存储和查询,并支持Prometheus监控系统的各种功能,如数据采集、展示和告警等。


File: storage/remote/azuread/azuread.go

在Prometheus项目中,storage/remote/azuread/azuread.go文件的作用是用于与Azure Active Directory (Azure AD) 进行身份验证和授权。

下面是对每个结构体的功能的详细介绍:

  1. ManagedIdentityConfig:代表用于托管身份的配置。它包含该身份的类型、资源ID和可选的角色ID。
  2. AzureADConfig:代表Azure AD的配置。它包含客户端ID、租户ID、客户端密钥等信息。
  3. azureADRoundTripper:是一个实现了 http.RoundTripper 接口的结构体。它用于在每个请求中自动附加适当的身份验证令牌。
  4. tokenProvider:包含用于管理和提供访问令牌的信息,如访问令牌、令牌的到期时间等。

下面是对每个函数的作用的详细介绍:

  1. Validate:用于验证Azure AD配置的有效性。
  2. UnmarshalYAML:用于将配置文件中的YAML格式数据解析为结构体。
  3. NewAzureADRoundTripper:用于创建一个附加了Azure AD身份验证的 azureADRoundTripper 实例。
  4. RoundTrip:实现了 http.RoundTripper 接口的方法,用于发送请求并返回响应。
  5. newTokenCredential:创建一个新的身份凭证,用于在Azure AD中进行身份验证。
  6. newManagedIdentityTokenCredential:创建一个新的托管身份凭证,用于通过托管标识进行身份验证。
  7. newTokenProvider:创建一个新的令牌提供者,用于管理和提供访问令牌。
  8. getAccessToken:获取访问令牌。
  9. valid:检查访问令牌是否仍然有效。
  10. getToken:获取访问令牌。如果令牌已过期,则会更新令牌并返回。
  11. updateRefreshTime:更新刷新时间。
  12. getAudience:获取目标API的受众信息。

总之,storage/remote/azuread/azuread.go文件中的结构体和函数提供了与Azure AD的集成,用于进行身份验证和授权,以便在Prometheus项目中向Azure AD提供访问权限。


File: storage/remote/chunked.go

在Prometheus项目中,storage/remote/chunked.go文件的作用是为Prometheus远程存储模块提供了一个实现了ChunkedWriter和ChunkedReader的chunkedWriter和chunkedReader结构体,并定义了相应的函数。

castagnoliTable是一个CRC-32校验表,用于计算校验和。

ChunkedWriter结构体用于将数据以chunked编码格式写入到一个可写入的缓冲区中。它有一个CRC32校验和,用来验证数据的完整性。ChunkedWriter具有Write和Close方法,用于写入数据和关闭writer。

ChunkedReader结构体用于从一个可读取的缓冲区中读取chunked编码的数据。它有一个CRC32校验和,用来验证读取的数据的完整性。ChunkedReader具有Next和NextProto方法,分别用于读取下一个chunk和下一个完整的protobuf数据块。

init函数用于初始化CRC-32校验表。

NewChunkedWriter函数创建并返回一个ChunkedWriter实例。

Write方法用于将数据写入到ChunkedWriter的缓冲区中,并计算校验和。

NewChunkedReader函数创建并返回一个ChunkedReader实例。

Next方法用于读取下一个chunk数据。

NextProto方法用于读取下一个完整的protobuf数据块。

这些函数的作用是支持在chunked编码格式中写入和读取数据,并提供了校验和功能以确保数据的完整性。


File: storage/remote/codec.go

在Prometheus项目中,storage/remote/codec.go文件的作用是实现了远程存储编解码器,用于将Prometheus的数据转换为远程存储格式,并且可以将远程存储的数据转换为Prometheus的数据格式。该文件中定义了一系列的结构体和函数,用于对数据进行编解码和转换。

以下是对一些关键结构体的介绍:

  1. HTTPError:表示一个HTTP错误,在编解码过程中可能会抛出。
  2. byLabel:按照标签排序的一组时间序列。
  3. errSeriesSet:用于处理编解码过程中的错误。
  4. concreteSeriesSet:一组具体的时间序列,其中包含了时间戳和对应的样本值。
  5. concreteSeries:具体的时间序列,包含了标签和时间序列数据。
  6. concreteSeriesIterator:用于迭代具体的时间序列数据。

以下是对一些重要函数的介绍:

  1. Error:创建一个新的编解码错误。
  2. Status:根据错误码创建一个编解码错误状态。
  3. DecodeReadRequest:将远程存储的读请求解码为Prometheus的读请求格式。
  4. EncodeReadResponse:将Prometheus的读请求响应编码为远程存储的读请求响应格式。
  5. ToQuery:将远程存储的查询请求转换为Prometheus的查询请求。
  6. ToQueryResult:将Prometheus的查询结果转换为远程存储的查询结果。
  7. FromQueryResult:将远程存储的查询结果转换为Prometheus的查询结果。
  8. NegotiateResponseType:确定远程存储的读请求响应的内容类型。
  9. StreamChunkedReadResponses:将Prometheus的读请求响应以分块流的方式发送。
  10. MergeLabels:合并标签。
  11. Len:获取时间序列集合的长度。
  12. Swap:交换时间序列集合中的两个元素。
  13. Less:判断两个时间序列集合中的元素的大小关系。
  14. Next:获取迭代器的下一个元素。
  15. At:获取迭代器的当前位置的元素。
  16. Err:获取迭代器的当前位置的错误。
  17. Warnings:获取迭代器的当前位置的警告。
  18. Labels:获取时间序列的标签集合。
  19. Iterator:创建一个新的迭代器。
  20. newConcreteSeriesIterator:创建一个新的具体时间序列的迭代器。
  21. reset:重置迭代器的状态。
  22. Seek:将迭代器指向指定位置。
  23. getHistogramValType:获取直方图样本值的数据类型。
  24. AtHistogram:获取直方图样本值的某个桶的值。
  25. AtFloatHistogram:获取浮点直方图样本值的某个桶的值。
  26. AtT:获取指定时间戳的样本值。
  27. validateLabelsAndMetricName:验证标签和度量指标名称。
  28. toLabelMatchers:将标签匹配器转换为远程存储的标签匹配器。
  29. FromLabelMatchers:将远程存储的标签匹配器转换为标签匹配器。
  30. exemplarProtoToExemplar:将示例Proto转换为示例。
  31. HistogramProtoToHistogram:将直方图Proto转换为直方图。
  32. FloatHistogramProtoToFloatHistogram:将浮点直方图Proto转换为浮点直方图。
  33. HistogramProtoToFloatHistogram:将直方图Proto转换为浮点直方图。
  34. spansProtoToSpans:将跨度Proto转换为跨度。
  35. deltasToCounts:将增量转换为计数器。
  36. HistogramToHistogramProto:将直方图转换为直方图Proto。
  37. FloatHistogramToHistogramProto:将浮点直方图转换为直方图Proto。
  38. spansToSpansProto:将跨度转换为跨度Proto。
  39. LabelProtosToMetric:将标签Proto转换为度量指标。
  40. labelProtosToLabels:将标签Proto转换为标签。
  41. labelsToLabelsProto:将标签转换为标签Proto。
  42. metricTypeToMetricTypeProto:将度量指标类型转换为度量指标类型Proto。
  43. DecodeWriteRequest:将远程存储的写请求解码为Prometheus的写请求。


File: storage/remote/ewma.go

在Prometheus项目中,storage/remote/ewma.go文件负责实现指数加权移动平均(Exponentially Weighted Moving Average,EWMA)算法相应的逻辑。EWMA算法是一种用于计算连续数据指标变化的平滑技术,常用于流量监控和负载均衡等领域。

该文件中定义了ewmaRate结构体,它包含了以下字段:

  • rate: 实际的EWMA速率值
  • uncounted: 尚未计入EWMA速率的值的总和
  • alpha: EWMA算法中的平滑度参数
  • initialized: 标识EWMA速率是否已初始化

ewmaRate是EWMA算法的核心数据结构,用于计算EWMA速率。

文件中定义了newEWMARate函数,用于创建一个新的ewmaRate对象,并初始化相关字段。它接受一个alpha参数,该参数用于设定EWMA算法的平滑度。

rate函数用于获取当前EWMA速率。

tick函数用于EWMA算法的周期性调用。它接受一个时间间隔参数,并将uncounted值对应地转化为EWMA速率。

incr函数用于将一个值计入EWMA速率。它接受一个增量参数,将增量值加到uncounted字段,并在下一次tick调用中进行转化。

这些函数的组合使用,实现了EWMA算法的核心逻辑,用于计算连续数据指标的平滑移动平均值。


File: storage/remote/intern.go

在Prometheus项目中,storage/remote/intern.go文件的作用是实现了一个用于缓存和复用字符串的功能,以减少内存使用和提高效率。

在该文件中,有一组变量 noReferenceReleases,它们是用来记录没有引用的字符串释放的次数。每个变量都代表了不同长度的字符串对应的释放次数。这些变量的作用是为了检测和处理悬空引用的字符串,即被缓存但却没有被引用的字符串,以防止它们一直占用内存。

pool 结构体是一个仅包含一个 sync.Pool 变量的容器,用于存储用于缓存字符串的对象池。entry 结构体是缓存的每个字符串的包装结构,包含了字符串的长度、字符串内容以及一个 *pool 指针。

newEntry 函数用于创建一个新的 entry 对象,通过给定的字符串和长度,构建一个包装该字符串的结构体。

newPool 函数用于创建一个新的 pool 对象,调用 sync.Pool 的构造函数,生成一个用于字符串缓存的对象池。

intern 函数是主要的接口函数,用于将字符串与其对应的 entry 对象关联起来,并返回包装该字符串的 entry 对象。如果该字符串已经被缓存,函数会直接返回相应的 entry 对象,否则,创建一个新的 entry 对象并进行缓存。

release 函数用于将不再需要的字符串从缓存中释放,首先通过传入的长度选择对应的 noReferenceReleases 变量,然后将该长度的缓存次数加一。如果缓存次数超过一定阈值,函数会将对应长度的缓存的字符串清空,从而确保内存能够得到释放。

综上,storage/remote/intern.go 文件实现了一个缓存和复用字符串的功能,通过缓存字符串的方式减少了内存的消耗,并通过检测和处理没有引用的字符串避免悬空引用导致内存泄漏。


File: storage/remote/max_timestamp.go

在Prometheus项目中,storage/remote/max_timestamp.go文件的作用是为了跟踪在远程存储中的最大时间戳。它用于追踪在分布式系统中各个副本之间数据复制的进度,并确保所有副本都达到相同的时间戳。

该文件中定义了几个结构体和函数,其中maxTimestamp结构体用于保存当前记录的最大时间戳。它包含一个原子整型字段value,用于原子级别的读取和更新操作。

以下是 maxTimestamp 结构体中的字段和方法:

  1. Set(timestamp int64)方法:该方法用于设置当前记录的最大时间戳。它接收一个int64类型的时间戳作为参数,并将其设置为value字段的值。
  2. Get() int64方法:该方法用于获取当前记录的最大时间戳。它返回value字段的值。
  3. Collect(ts TimeSeries)方法:该方法用于收集一组时间序列,并更新当前记录的最大时间戳。它接收一个TimeSeries类型的参数ts,并比较其中的时间戳与当前记录的最大时间戳,如果发现更大的时间戳,则使用Set()方法更新最大时间戳。

这些函数和方法被用于协调在分布式存储系统中不同副本之间的数据复制进度,并确保所有副本都达到相同的时间戳,从而实现数据同步和一致性。


File: storage/remote/metadata_watcher.go

文件metadata_watcher.go在Prometheus项目中的storage/remote目录下,其作用是实现元数据的监视器。具体而言,它用于监视和管理Prometheus远程存储中的元数据。

MetadataAppender结构体是用于向元数据中添加数据的接口。它定义了Append方法,用于将新的元数据添加到存储中。

Watchable结构体是可监视的接口,它定义了Watch方法,用于启动元数据的监视器。

noopScrapeManager结构体是一个伪装的Scrape管理器,用于模拟Scrape过程,并将监视事件发送到元数据管理器。

MetadataWatcher结构体是元数据监视器的实现,它实现了Watchable接口。它负责接收来自Scrape过程的监视事件,并将其转发给元数据管理器来处理。

函数Get用于获取元数据监视器的实例,确保只有一个实例存在。

函数NewMetadataWatcher用于创建一个新的元数据监视器对象。

函数Start用于启动元数据监视器的运行。

函数Stop用于停止元数据监视器的运行。

函数loop是元数据监视器的主要运行循环,它会持续地监听和处理监视事件。

函数collect用于收集监听到的监视事件,并将其发送到元数据管理器进行处理。

函数ready用于发出就绪信号,表示元数据监视器已准备好接收监视事件。

总之,metadata_watcher.go文件和相关的结构体和函数提供了一个框架,用于监视和管理Prometheus远程存储中的元数据,从而实现对数据的实时监控和管理。


File: storage/remote/queue_manager.go

storage/remote/queue_manager.go文件是Prometheus项目中远程存储队列管理器的实现。它负责将指标数据和元数据写入远程存储,并处理相关的逻辑,以确保数据的合理流动和处理。

结构体:

  1. queueManagerMetrics:用于存储和报告与队列管理器相关的度量指标。
  2. WriteClient:远程存储客户端的抽象表示,用于将数据发送到远程存储中。
  3. QueueManager:队列管理器的主要结构体,包含了与远程存储通信的客户端、队列、度量指标等。
  4. shards:用于存储远程存储中的分片信息。
  5. queue:用于存储待发送到远程存储的样本数据。
  6. timeSeries:时间序列的结构体表示。
  7. seriesType:时间序列的类型。

函数:

  1. newQueueManagerMetrics:用于创建并返回队列管理器的度量指标结构体。
  2. register:将度量指标注册到注册表中,以供使用。
  3. unregister:取消注册度量指标。
  4. NewQueueManager:根据配置创建一个新的队列管理器,并返回其实例。
  5. AppendMetadata:附加metadata到样本数据中。
  6. sendMetadataWithBackoff:带有重试机制的发送metadata到远程存储。
  7. Append:将样本数据添加到队列中。
  8. AppendExemplars:将样本数据中的exemplar添加到队列中。
  9. AppendHistograms:将样本数据中的直方图数据添加到队列中。
  10. AppendFloatHistograms:将样本数据中的浮点直方图数据添加到队列中。
  11. Start:启动队列管理器,开始处理数据的发送。
  12. Stop:停止队列管理器,停止处理数据的发送。
  13. StoreSeries:将时间序列存储到远程存储中。
  14. UpdateSeriesSegment:更新时间序列的段信息。
  15. SeriesReset:重置时间序列的状态。
  16. SetClient:设置队列管理器的远程存储客户端。
  17. client:获取队列管理器的远程存储客户端。
  18. internLabels:将标签转换为字符串并返回其引用。
  19. releaseLabels:释放标签。
  20. processExternalLabels:处理外部标签。
  21. updateShardsLoop:更新分片信息的循环。
  22. shouldReshard:判断是否需要重新划分分片。
  23. calculateDesiredShards:计算所需的分片数量。
  24. reshardLoop:重新划分分片的循环。
  25. newShards:返回分片的新示例。
  26. start:启动分片。
  27. stop:停止分片。
  28. enqueue:将项添加到队列中。
  29. newQueue:创建一个新的队列。
  30. Chan:返回队列的通道。
  31. Batch:代表待发送的批次数据。
  32. ReturnForReuse:将批次数据返回以便重用。
  33. FlushAndShutdown:刷新队列并关闭。
  34. tryEnqueueingBatch:尝试将批次数据添加到队列中。
  35. newBatch:创建一个新的批次数据。
  36. runShard:运行分片的发送逻辑。
  37. populateTimeSeries:填充时间序列的信息。
  38. sendSamples:发送样本数据到远程存储。
  39. sendSamplesWithBackoff:带有重试机制的发送样本数据到远程存储。
  40. sendWriteRequestWithBackoff:带有重试机制的发送写请求到远程存储。
  41. buildWriteRequest:构建写请求对象。


File: storage/remote/read.go

在Prometheus项目中,storage/remote/read.go文件的作用是实现远程读取存储。

Prometheus是一个开源监控系统,它通过采集和存储时间序列数据来支持监控和警报。存储/远程/read.go文件是Prometheus存储的一部分,用于实现远程读取存储的功能。

这个文件中定义了一系列结构体和函数,用于处理远程读取相关的操作。

  • sampleAndChunkQueryableClient:该结构体用于表示可查询样本和块的客户端。它提供了查询样本和块的方法。
  • querier:该结构体用于表示查询器。它提供了查询指定时间范围内样本和块的方法。
  • chunkQuerier:该结构体用于表示块查询器。它提供了查询指定时间范围内块的方法。
  • seriesSetFilter:该结构体用于表示系列集过滤器。它提供了筛选器的方法,用于选择感兴趣的系列。
  • seriesFilter:该结构体用于表示系列过滤器。它提供了筛选器的方法,用于选择感兴趣的系列。

以下是一些主要的函数和它们的作用:

  • NewSampleAndChunkQueryableClient:创建一个新的可查询样本和块的客户端。
  • Querier:创建一个新的查询器。可以用于查询指定时间范围内的样本和块。
  • ChunkQuerier:创建一个新的块查询器。可以用于查询指定时间范围内的块。
  • preferLocalStorage:检查是否首选本地存储。用于决定是否应该首选本地存储进行查询。
  • Select:执行查询,返回匹配指定标签和时间范围的样本集合。
  • addExternalLabels:向查询中添加外部标签。
  • LabelValues:返回具有指定标签名称的唯一值的列表。
  • LabelNames:返回所有标签名称的列表。
  • Close:关闭与查询相关的资源。
  • newSeriesSetFilter:创建一个新的系列集过滤器。
  • GetQuerier:获取一个查询器。
  • SetQuerier:设置查询器。
  • At:更新查询时间范围。
  • Labels:返回一个包含所有标签键值对的切片。

这些函数提供了对远程存储的查询和操作方法,可以实现在Prometheus中对所存储的数据进行读取和过滤的功能。


File: storage/remote/read_handler.go

在Prometheus项目中,storage/remote/read_handler.go文件负责处理远程读取数据请求。该文件中定义了一些结构体和函数,具体作用如下:

  1. readHandler结构体:该结构体实现了http.Handler接口,用于处理HTTP请求并返回数据给客户端。它包含一个Storage接口,用于存储的读取操作。
  2. NewReadHandler函数:该函数用于创建一个readHandler实例。它接收一个Storage接口作为参数,并返回一个新的readHandler实例。
  3. ServeHTTP方法:该方法是readHandler结构体的方法,用于处理HTTP请求。它首先解析请求中的参数和标头信息,并调用remoteReadSamples方法从存储中读取数据。然后,根据请求中的查询参数,对读取的数据进行过滤和转换,并最终返回给客户端。
  4. remoteReadSamples方法:该方法接收查询参数和时间范围作为输入,并使用存储接口的Query方法从存储中读取相应的样本数据。它返回一个SampleStream接口,用于迭代和读取样本数据。
  5. remoteReadStreamedXORChunks方法:该方法接收查询参数和时间范围作为输入,并使用存储接口的QueryXORChunk方法从存储中读取压缩的样本数据块。它返回一个ChunkStreamReader接口,用于流式读取样本数据块。
  6. filterExtLabelsFromMatchers函数:该函数用于根据标签匹配规则,从SampleStream或ChunkStreamReader中过滤掉指定的外部标签。这个函数在查询远程存储时用于移除不必要的标签,以减少网络传输和存储负载。

这些功能结合在一起,使得read_handler.go文件可以处理远程读取数据的请求,并根据查询参数对数据进行过滤和转换,最后以适当的格式返回给客户端。


File: util/teststorage/storage.go

在Prometheus项目中,util/teststorage/storage.go文件是用于提供测试环境中的存储功能。

该文件中定义了TestStorage结构体,该结构体是基于Prometheus的存储层接口(Storage)实现的一个简单的存储引擎,用于在测试环境中模拟存储和查询数据。

TestStorage结构体具有以下几个主要成员:

  1. Mutex:用于对并发访问进行互斥锁定。
  2. appenderMap:用于存储各个时间序列的ExemplarAppender接口实例。
  3. globalExemplarAppender:用于全局的ExemplarAppender接口实例。
  4. exemplarQueryable:用于查询样本数据的ExemplarQueryable接口实例。

下面是TestStorage结构体的几个主要函数:

  1. New():创建一个新的TestStorage实例,并返回其指针。
  2. Close():关闭TestStorage实例,释放相关资源。
  3. ExemplarAppender(labels []labels.Label) (exemplar.Appender, error):为给定的标签创建并返回一个ExemplarAppender接口实例,用于添加样本数据。
  4. ExemplarQueryable(labels labels.Labels) promql.ExemplarQueryable:为给定的标签返回一个ExemplarQueryable接口实例,用于查询样本数据。
  5. AppendExemplar(app exemplar.Appender, ts int64, lb labels.Labels, value float64) error:通过给定的appender接口实例,将样本数据添加到存储中。

总结:

  • TestStorage是一个模拟存储引擎,用于测试环境中模拟存储和查询数据。
  • TestStorage提供了创建、关闭和操作样本数据的功能。
  • ExemplarAppender用于添加样本数据,ExemplarQueryable用于查询样本数据。
  • TestStorage可以通过 New() 函数创建,并通过 Close() 函数关闭。我们可以使用 ExemplarAppender 接口来创建并获取 ExemplarAppender 的实例,然后使用 AppendExemplar() 函数将样本数据添加到存储中,并可以使用 ExemplarQueryable 接口查询样本数据。


File: storage/remote/write.go

storage/remote/write.go文件是Prometheus项目中的一个组件,负责将接收到的时间序列数据写入到持久化存储中。

文件中的samplesIn、exemplarsIn和histogramsIn这几个变量是用于接收和存储不同类型的数据。其中,samplesIn用于存储普通的时间序列数据,exemplarsIn用于存储标本数据,而histogramsIn用于存储直方图数据。

WriteStorage结构体是一个用于写入数据的存储引擎接口,定义了写入时间序列数据、更新数据等方法。timestampTracker结构体是一个用于跟踪时间戳的辅助结构,用于保证写入数据的顺序性。

NewWriteStorage函数用于创建一个新的写入存储引擎实例。run函数是整个写入过程的主要逻辑,不断从输入通道接收数据,并调用相应的方法写入到存储引擎中。ApplyConfig函数用于应用配置更改,根据配置中的数据保留策略,对过期的数据进行清理。Appender函数用于创建一个追加器,用于将时间序列数据追加到存储引擎中。LowestSentTimestamp函数用于获取已发送数据的最小时间戳。Close函数用于关闭写入存储引擎。Append函数用于将新的时间序列样本数据追加到存储引擎中。AppendExemplar函数用于将标本数据追加到存储引擎中。AppendHistogram函数用于将直方图数据追加到存储引擎中。UpdateMetadata函数用于更新时间序列的元数据。Commit函数用于提交写入操作,将数据持久化到存储中。Rollback函数用于回滚写入操作,清除未提交的数据。

通过这些函数和数据结构,storage/remote/write.go文件实现了接收、写入和管理时间序列数据的功能。


File: storage/remote/write_handler.go

在Prometheus项目中,storage/remote/write_handler.go文件的作用是处理远程写入请求的HTTP接口。它负责接收来自远程客户端的写入请求,并将数据写入到本地的存储中。

该文件中包含了多个结构体,其中最主要的是writeHandler结构体。writeHandler结构体实现了http.Handler接口,通过ServeHTTP函数处理来自客户端的HTTP请求。ServeHTTP函数首先检查请求的方法,如果不是POST方法,则返回错误响应。如果是POST方法,则进一步检查请求体的格式是否正确,并解析出请求中的样本数据。接着调用checkAppendExemplarError函数进行样本数据合法性检查。最后,将解析后的样本数据传递给write函数进行实际的写入操作,并返回响应结果。

NewWriteHandler函数是writeHandler结构体的构造函数,用于创建一个新的writeHandler实例。它接受一个存储实例作为参数,并返回一个具有合适配置的writeHandler实例。

checkAppendExemplarError函数用于检查样本数据的合法性。它会检查样本数据的标签是否为空,以及其值是否符合规定的类型。如果检查失败,则返回相应的错误信息。

write函数负责将样本数据写入到存储中。它将样本数据封装为一个追加操作,并提交给存储进行处理。在写入成功时,返回一个标识成功的响应;如果在写入过程中出现错误,则返回相应的错误信息。

总而言之,storage/remote/write_handler.go文件中的writeHandler结构体和相关函数提供了处理远程写入请求的功能,包括请求的解析、样本数据合法性检查和写入操作。


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