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通量

抓取Prometheus指标

要使用Flux从可通过HTTP访问的端点抓取Prometheus格式的指标：

  1. 导入experimental/prometheus包。
  2. 使用 prometheus.scrape 并指定 url 以抓取指标。
import "experimental/prometheus"

prometheus.scrape(url: "http://localhost:8086/metrics")

输出结构

prometheus.scrape() 返回一个 表流，包含以下列：

表格按 _measurement、_field 和 标签列 分组。

下划线前缀的列

带有下划线 (_) 前缀的列被视为“系统”列。某些 Flux 函数需要这些列才能正常工作。

示例 Prometheus 查询结果

以下是从InfluxDB OSS 2.x /metrics 端点抓取的示例 Prometheus 指标：

# HELP go_memstats_alloc_bytes_total Total number of bytes allocated, even if freed.
# TYPE go_memstats_alloc_bytes_total counter
go_memstats_alloc_bytes_total 1.42276424e+09
# HELP go_memstats_buck_hash_sys_bytes Number of bytes used by the profiling bucket hash table.
# TYPE go_memstats_buck_hash_sys_bytes gauge
go_memstats_buck_hash_sys_bytes 5.259247e+06
# HELP task_executor_run_latency_seconds Records the latency between the time the run was due to run and the time the task started execution, by task type
# TYPE task_executor_run_latency_seconds histogram
task_executor_run_latency_seconds_bucket{task_type="system",le="0.25"} 4413
task_executor_run_latency_seconds_bucket{task_type="system",le="0.5"} 11901
task_executor_run_latency_seconds_bucket{task_type="system",le="1"} 12565
task_executor_run_latency_seconds_bucket{task_type="system",le="2.5"} 12823
task_executor_run_latency_seconds_bucket{task_type="system",le="5"} 12844
task_executor_run_latency_seconds_bucket{task_type="system",le="10"} 12864
task_executor_run_latency_seconds_bucket{task_type="system",le="+Inf"} 74429
task_executor_run_latency_seconds_sum{task_type="system"} 4.256783538679698e+11
task_executor_run_latency_seconds_count{task_type="system"} 74429
# HELP task_executor_run_duration The duration in seconds between a run starting and finishing.
# TYPE task_executor_run_duration summary
task_executor_run_duration{taskID="00xx0Xx0xx00XX0x0",task_type="threshold",quantile="0.5"} 5.178160855
task_executor_run_duration{taskID="00xx0Xx0xx00XX0x0",task_type="threshold",quantile="0.9"} 5.178160855
task_executor_run_duration{taskID="00xx0Xx0xx00XX0x0",task_type="threshold",quantile="0.99"} 5.178160855
task_executor_run_duration_sum{taskID="00xx0Xx0xx00XX0x0",task_type="threshold"} 2121.9758301650004
task_executor_run_duration_count{taskID="00xx0Xx0xx00XX0x0",task_type="threshold"} 570

当被Flux抓取时，这些指标返回以下表的流：

时间测量值网址字段值
2021-01-01T00:00:00Zprometheushttp://localhost:8086/metricsgo_memstats_alloc_bytes_total1422764240.0
_时间_测量网址_字段_值
2021-01-01T00:00:00Zprometheushttp://localhost:8086/metricsgo_memstats_buck_hash_sys_bytes5259247.0
时间测量任务类型网址le字段值
2021-01-01T00:00:00Zprometheussystemhttp://localhost:8086/metrics0.25task_executor_run_latency_seconds4413
时间测量任务类型网址小于或等于字段值
2021-01-01T00:00:00Zprometheus系统http://localhost:8086/metrics0.5task_executor_run_latency_seconds11901
时间测量任务类型网址le字段值
2021-01-01T00:00:00Zprometheus系统http://localhost:8086/metrics1task_executor_run_latency_seconds12565
时间测量任务类型网址le字段值
2021-01-01T00:00:00Zprometheus系统http://localhost:8086/metrics2.5task_executor_run_latency_seconds12823
时间测量任务类型网址le字段值
2021-01-01T00:00:00Zprometheus系统http://localhost:8086/metrics5task_executor_run_latency_seconds12844
时间测量任务类型网址小于或等于字段值
2021-01-01T00:00:00Zprometheus系统http://localhost:8086/metrics+无穷大task_executor_run_latency_seconds74429
时间测量任务类型网址字段值
2021-01-01T00:00:00Zprometheus系统http://localhost:8086/metricstask_executor_run_latency_seconds_sum425678353867.9698
时间测量任务类型网址字段值
2021-01-01T00:00:00Zprometheus系统http://localhost:8086/metricstask_executor_run_latency_seconds_count74429
时间测量任务类型任务ID网址分位数字段值
2021-01-01T00:00:00Zprometheus阈值00xx0Xx0xx00XX0x0http://localhost:8086/metrics0.5task_executor_run_duration5.178160855
时间测量任务类型任务ID网址分位数字段值
2021-01-01T00:00:00Zprometheus阈值00xx0Xx0xx00XX0x0http://localhost:8086/metrics0.9任务执行者运行持续时间5.178160855
时间测量任务类型任务ID网址分位数字段值
2021-01-01T00:00:00Zprometheus阈值00xx0Xx0xx00XX0x0http://localhost:8086/metrics0.99任务执行者运行时长5.178160855
时间测量任务类型任务ID网址字段值
2021-01-01T00:00:00Zprometheus阈值00xx0Xx0xx00XX0x0http://localhost:8086/metricstask_executor_run_duration_sum2121.9758301650004
时间测量任务类型任务ID网址字段值
2021-01-01T00:00:00Zprometheus阈值00xx0Xx0xx00XX0x0http://localhost:8086/metricstask_executor_run_duration_count570

用于抓取的 Prometheus 指标的不同数据结构

Telegraf 和 InfluxDB 提供工具来抓取 Prometheus 指标并将其存储在 InfluxDB 中。根据您使用的工具和配置，抓取的指标生成的数据结构可能与 prometheus.scrape() 返回的结构不同，如上面所述。

有关存储在 InfluxDB 中的抓取 Prometheus 指标的不同数据结构的信息，请参见 InfluxDB Prometheus metric parsing formats。

将Prometheus指标写入InfluxDB

将抓取的Prometheus指标写入InfluxDB：

  1. 使用 prometheus.scrape 来抓取 Prometheus 指标。
  2. 使用 to() 将抓取的指标写入 InfluxDB。
import "experimental/prometheus"

prometheus.scrape(url: "http://example.com/metrics")
    |> to(bucket: "example-bucket", host: "http://localhost:8086", org: "example-org", token: "mYsuP3R5eCR37t0K3n")

定期将Prometheus指标写入InfluxDB

要定期抓取Prometheus指标并将其写入InfluxDB，请在InfluxDB任务中抓取Prometheus指标。

import "experimental/prometheus"

option task = {name: "Scrape Prometheus metrics", every: 10s}

prometheus.scrape(url: "http://example.com/metrics")
    |> to(bucket: "example-bucket")
prometheus
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