科学家观察到三种新粒子 更好地理解夸克如何“成群结队”形成复合粒子
2022-07-08 17:18:43
【云原生 • Prometheus】图解Prometheus数据抓取原理
discovery模块利用各种服务发现协议发现目标采集点，并通过channel管道将最新发现的目标采集点信息实时同步给scrape模块，scrape模块负责使用http协议从目标采集点上抓取监控指标数据。
如上图，discovery服务发现模块经过Discoverer组件--> updater组件--> sender组件，将服务发现采集点实时动态发送到syncCh通道上，而该通道的另一端就是scrape模块，这样discovery模块和scrape模块就构建起了关联。
scrape模块updateTsets组件通过协程方式运行实时监听syncCh通道，并将更新写入到scrapeManager结构体中targetSets字段对应的map中，同时触发triggerSend信号给reloader组件，告诉该组件采集点有更新，reloader组件就从scrapeManager中targetSets中拉取最新采集点进行加载。
(资料图片)
reloader组件基于这些采集点信息生成一个个targetScraper组件，targetScraper组件组件主要负责按照job中配置的interval时间间隔不停轮训调用采集点的HTTP接口，这样就实现了采集点的指标数据采集。
scrape加载流程
下面来看下scrape模块reloader加载采集点具体流程，如下图：
「reloader采集点加载主要分为如下几个主要步骤：」
「1、scrapePool生成并初始化基础数据：」
scrapeManager结构体中targetSets字段对应的map中存放了当前服务发现的最新采集点信息，key是job名称，遍历该targetSets中存放的采集点信息，为每个job对应生成一个scrapePool结构体的实例，即scrapePool是封装单个抓取job的工作单元：
ScrapePools 是单个的Job的抓取目标的工作单位：type scrapePool struct { //存储指标 appendable storage.Appendable //一个scrapePool对应一个job，config即为该job配置 config *config.ScrapeConfig // 基于job配置生成http请求客户端工具，比如封装认证信息等 client *http.Client //每个target都会生成一个loop loops map[uint64]loop //target_limit检查 targetLimitHit bool //relabe后有效的采集点 activeTargets map[uint64]*Target //relabel后无效采集点 droppedTargets []*Target //生成scrapeLoop工厂函数 newLoop func(scrapeLoopOptions) loop}每个抓取job生成的scrapePool存放在scrapeManager结构体中scrapePools这个map中：
scrapePools map[string]*scrapePool「2、targetgroup.Group构建Target：」
上面生成的scrapePool中主要初始化config、client等信息，并没有涉及到抓取采集点数据，然后对生成的scrapePool执行Sync方法，入参就是该抓取job当前所有采集点信息，这个方法就是对job的采集点信息进行处理：
func (sp *scrapePool) Sync(tgs []*targetgroup.Group) 遍历采集点，通过targetsFromGroup(tg, sp.config)解析采集点返回[]*Target，
var all []*Targetsp.droppedTargets = []*Target{}for _, tg := range tgs { //基于targetgroup.Group构建target集合 targets, err := targetsFromGroup(tg, sp.config) if err != nil { level.Error(sp.logger).Log("msg", "creating targets failed", "err", err) continue } for _, t := range targets { if t.Labels().Len() > 0 {//relabel后符合要求的采集点 all = append(all, t) } else if t.DiscoveredLabels().Len() > 0 {//relabel后不符合要求的采集点：废弃 sp.droppedTargets = append(sp.droppedTargets, t) } }}Target结构体主要字段如下，即将服务发现的采集点信息解析成scrape模块的Target信息，解析过程中会涉及relabel操作，从服务发现的目标采集点中过滤出符合要求的真实采集点，一个Target即代表一个将要真实触发Http请求对象：
type Target struct { //服务发现标签，即未经过relabel处理的标签 discoveredLabels labels.Labels //经过relabel处理之后标签 labels labels.Labels //http请求参数 params url.Values //采集点状态：up、down、unknown health TargetHealth}「3、有效Target生成scrapeLoop：」
「Target只是包含采集点信息，scrapeLoop实现loop接口，封装了发送http请求采集数据指标逻辑的Target执行单元：」
type loop interface { run(interval, timeout time.Duration, errc chan<- error) setForcedError(err error) stop() getCache() *scrapeCache disableEndOfRunStalenessMarkers()}其中run方法就是启动http数据抓取，入参interval指定循环抓取指标间隔；stop方法则是停止http数据采集。
我们来看下Target如何生成scrapeLoop：
if _, ok := sp.activeTargets[hash]; !ok { //生成targetScraper，其中封装了Target和client //Target封装了采集点请求IP、端口、请求参数等信息，通过这些信息构建HTTP请求Request //client是封装了认证信息的http请求客户端工具，用于将http请求request发送出去 s := &targetScraper{Target: t, client: sp.client, timeout: timeout} l := sp.newLoop(scrapeLoopOptions{ target: t, scraper: s, limit: limit, honorLabels: honorLabels, honorTimestamps: honorTimestamps, mrc: mrc, }) ...}if _, ok := sp.activeTargets[hash]; !ok { //sp.activeTargets不存在则表示新发现的采集点，则创建scrapeLoop //生成targetScraper，其中封装了Target和client //Target封装了采集点请求IP、端口、请求参数等信息，通过这些信息构建HTTP请求Request //client是封装了认证信息的http请求客户端工具，用于将http请求request发送出去 s := &targetScraper{Target: t, client: sp.client, timeout: timeout} l := sp.newLoop(scrapeLoopOptions{ target: t, scraper: s, limit: limit, honorLabels: honorLabels, honorTimestamps: honorTimestamps, mrc: mrc, }) sp.activeTargets[hash] = t sp.loops[hash] = l uniqueLoops[hash] = l} else { //sp.activeTargets存在则可能： //1、重复的采集点：直接忽略即可 //2、之前发现并启动的采集点：设置uniqueLoops[hash] = nil，则后续启动loop时不用启动 //target在sp.activeTargets已存在，但是uniqueLoops不存在，说明该采集点之前就被发现过并被启动，当前发现的和之前一致未变 //uniqueLoops[hash] = nil表示当前还是存在，但是不需要启动，后面对于sp.activeTargets存在但是uniqueLoops中不存在的采集点，则为采集点消失，需要停止loop并移除掉 if _, ok := uniqueLoops[hash]; !ok { uniqueLoops[hash] = nil } sp.activeTargets[hash].SetDiscoveredLabels(t.DiscoveredLabels())}uniqueLoops存储当前抓取job所有有效采集点，不在该集合中的采集点需要停止并移除，如之前存在的采集点，但是当前又消失不见的采集点：
for hash := range sp.activeTargets { //uniqueLoops存储当前抓取job所有有效采集点，不在该集合中的采集点需要停止并移除，如之前存在的采集点，但是当前又消失不见的采集点 //uniqueLoops中value=nil的是不需要启动，之前服务发现过并被启动的；value不是nil则表示需要启动 if _, ok := uniqueLoops[hash]; !ok { //移除 wg.Add(1) go func(l loop) { l.stop() wg.Done() }(sp.loops[hash]) delete(sp.loops, hash) delete(sp.activeTargets, hash) }}scrapeLoop中还有个关键的类型targetScraper，它才是真正执行http请求组件，其实现scraper接口(如下)，其中scrape就是一次http请求逻辑封装：
type scraper interface { scrape(ctx context.Context, w io.Writer) (string, error) Report(start time.Time, dur time.Duration, err error) offset(interval time.Duration, jitterSeed uint64) time.Duration}「4、启动scrapeLoop：」
最后，执行scrapeLoop的run方法，启动scrapeLoop组件：
for _, l := range uniqueLoops { if l != nil { go l.run(interval, timeout, nil) }}组件关系
「scrape模块加载流程关键是几个核心组件创建、初始化及启动运行的过程：」