本篇内容主要讲解“Prometheus时序数据库怎么插入数据”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Prometheus时序数据库怎么插入数据”吧!
创新互联-专业网站定制、快速模板网站建设、高性价比大连网站开发、企业建站全套包干低至880元,成熟完善的模板库,直接使用。一站式大连网站制作公司更省心,省钱,快速模板网站建设找我们，业务覆盖大连地区。费用合理售后完善，十多年实体公司更值得信赖。
前言
在之前的文章里，笔者详细的阐述了Prometheus时序数据库在内存和磁盘中的存储结构。有了前面的铺垫，笔者就可以在本篇文章阐述下数据的插入过程。
监控数据的插入
在这里，笔者并不会去讨论Promtheus向各个Endpoint抓取数据的过程。而是仅仅围绕着数据是如何插入Prometheus的过程做下阐述。对应方法:
func (a *headAppender) Add(lset labels.Labels, t int64, v float64) (uint64, error) { ...... // 如果lset对应的series没有，则建一个。同时把新建的series放入倒排Posting映射里面 s, created := a.head.getOrCreate(lset.Hash(), lset) if created { // 如果新创建了一个，则将新建的也放到a.series里面 a.series = append(a.series, record.RefSeries{ Ref: s.ref, Labels: lset, }) } return s.ref, a.AddFast(s.ref, t, v) }我们就以下面的add函数调用为例:
app.Add(labels.FromStrings("foo", "bar"), 0, 0)首先是getOrCreate,顾名思义，不存在则创建一个。创建的过程包含了seriesHashMap/Postings(倒排索引)/LabelIndex的维护。如下图所示:
然后是AddFast方法
func (a *headAppender) AddFast(ref uint64, t int64, v float64) error{ // 拿出对应的memSeries s := a.head.series.getByID(ref) ...... // 设置为等待提交状态 s.pendingCommit=true ...... // 为了事务概念，放入temp存储，等待真正commit时候再写入memSeries a.samples = append(a.samples, record.RefSample{Ref: ref,T: t,V: v,}) // }Prometheus在add数据点的时候并没有直接add到memSeries(也就是query所用到的结构体里),而是加入到一个临时的samples切片里面。同时还将这个数据点对应的memSeries同步增加到另一个sampleSeries里面。
事务可见性
为什么要这么做呢?就是为了实现commit语义，只有commit过后数据才可见(能被查询到)。否则，无法见到这些数据。而commit的动作主要就是WAL(Write Ahead Log)以及将headerAppender.samples数据写到其对应的memSeries中。这样，查询就可见这些数据了，如下图所示:
WAL
由于Prometheus最近的数据是保存在内存里面的，未防止服务器宕机丢失数据。其在commit之前先写了日志WAL。等服务重启的时候，再从WAL日志里面获取信息并重放。
为了性能，Prometheus了另一个goroutine去做文件的sync操作，所以并不能保证WAL不丢。进而也不能保证监控数据完全不丢。这点也是监控业务的特性决定的。
写入代码为:
commit() |=> func (a *headAppender) log() error { ...... // 往WAL写入对应的series信息 if len(a.series) > 0 { rec = enc.Series(a.series, buf) buf = rec[:0] if err := a.head.wal.Log(rec); err != nil { return errors.Wrap(err, "log series") } } ...... // 往WAL写入真正的samples if len(a.samples) > 0 { rec = enc.Samples(a.samples, buf) buf = rec[:0] if err := a.head.wal.Log(rec); err != nil { return errors.Wrap(err, "log samples") } } }对应的WAL日志格式为:
Series records
┌────────────────────────────────────────────┐ │ type = 1 <1b> │ ├────────────────────────────────────────────┤ │ ┌─────────┬──────────────────────────────┐ │ │ │ id <8b> │ n = len(labels)│ │ │ ├─────────┴────────────┬─────────────────┤ │ │ │ len(str_1) │ str_1 │ │ │ ├──────────────────────┴─────────────────┤ │ │ │ ... │ │ │ ├───────────────────────┬────────────────┤ │ │ │ len(str_2n) │ str_2n │ │ │ └───────────────────────┴────────────────┘ │ │ . . . │ └────────────────────────────────────────────┘
Sample records
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ type = 2 <1b> │ ├──────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ ┌────────────────────┬───────────────────────────┐ │ │ │ id <8b> │ timestamp <8b> │ │ │ └────────────────────┴───────────────────────────┘ │ │ ┌────────────────────┬───────────────────────────┬─────────────┐ │ │ │ id_delta│ timestamp_delta │ value <8b> │ │ │ └────────────────────┴───────────────────────────┴─────────────┘ │ │ . . . │ └──────────────────────────────────────────────────────────────────┘
见Prometheus WAL.md
落盘存储
之前描述的所有数据都是写到内存里面。最终落地是通过compator routine将每两个小时的数据打包到一个Blocks里面。
到此，相信大家对“Prometheus时序数据库怎么插入数据”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！