Prometheus使用Pushgateway推送数据
Pushgateway简介
Prometheus 的 Pushgateway 是一个简单的 HTTP 服务器,它允许数据被推送到该服务器,而不是通过拉取的方式获取。它的存在是为了让临时和批处理作业能够将其指标暴露给 Prometheus。由于这类作业可能存在的时长不足以被主动抓取,因此它们可以将指标推送到 Pushgateway。随后,Pushgateway 会将这些指标暴露给 Prometheus。
Pushgateway 作为中间件,保存推送的数据直到 Prometheus 抓取。它支持从多个来源推送指标,每个来源都通过唯一的 job
标签来标识,并且可以选择性地附加额外的标签。
Pushgateway GitHub 地址:https://github.com/prometheus/pushgateway
安装
要安装 Pushgateway,你可以下载二进制包或使用包管理器,但更推荐使用 Docker。你可以在任何机器上安装 Pushgateway,通常只需要一台 Pushgateway 服务器即可处理来自所有来源的指标。以下是使用 Docker 设置 Pushgateway 的方法:
docker pull prom/pushgateway
docker run -d -p 9091:9091 prom/pushgateway
向 Pushgateway 推送指标
向 Pushgateway 推送指标时,你可以使用 curl
命令行工具或者开发自定义应用程序发送 HTTP 请求。此外,还有适用于多种编程语言的第三方库,可简化向 Pushgateway 发送指标的过程。
使用 curl
以下是一个向 Pushgateway 推送单个指标的例子:
curl -X POST http://{pushgateway_server}:{port}/metrics/job/myjob/instance/myinstance \
--data 'my_metric{label="value"} 1.0'
此命令推送了一个名为 my_metric
的指标,其值为 1.0
并带有一个 label
设置为 value
的标签。
使用第三方库
有若干第三方库可以帮助你将 Pushgateway 的功能整合到你的应用程序中。这些库提供了一个更高层次的 API 来发送指标,使得与 Pushgateway 的交互更加容易管理。
例如,在 Python 中,你可以使用 prometheus_client
库,下面是一段实现代码:
import csv
from prometheus_client import CollectorRegistry, Gauge, push_to_gateway
class PrometheusPusher:
def __init__(self, metric_name: str, description: str, job_name: str, pushgateway_url: str = 'localhost:9091'):
"""
Initialize an instance of PrometheusPusher.
:param metric_name: The name of the metric.
:param description: A description of the metric.
:param job_name: Job name used to identify the source.
:param pushgateway_url: URL of the Pushgateway service, default is localhost:9091.
"""
self.metric_name = metric_name
self.description = description
self.job_name = job_name
self.pushgateway_url = pushgateway_url
self.registry = CollectorRegistry()
self.gauge = None
def create_gauge(self, label_names: list):
"""
Create a gauge metric with labels.
:param label_names: List of label names.
"""
self.gauge = Gauge(self.metric_name, self.description, label_names, registry=self.registry)
def push_metrics(self, label_values: list):
"""
Push the metric value to the Pushgateway.
:param label_values: List of label values.
"""
if not self.gauge:
print('Error: Gauge is not created')
return
self.gauge.labels(*label_values).set(1)
try:
push_to_gateway(self.pushgateway_url, job=self.job_name, registry=self.registry)
print(f'Successfully pushed metrics for {label_values}')
except Exception as e:
print(f'Failed to push metrics for {label_values}. Error: {e}')
def push_metrics_from_csv(self, csv_file_path: str):
"""
Read data from a CSV file and push metrics.
:param csv_file_path: Path to the CSV file.
"""
with open(csv_file_path, mode='r') as file:
reader = csv.reader(file)
# Get the label names (first row)
label_names = next(reader)
self.create_gauge(label_names)
for row in reader:
if len(row) != len(label_names):
print(f"Warning: Ignoring row with incorrect number of columns: {row}")
continue
self.push_metrics(row)
# Example CSV file format:
# label1, label2
# value1, value2
# ...
# Main entry point
if __name__ == '__main__':
# Set CSV file path and other parameters
csv_file_path = 'example_data.csv'
metric_name = 'example_metric'
description = 'An example metric for demonstration purposes.'
job_name = "example_job"
pushgateway_url = 'slcx-grafana.calix.local:9091'
# Create an instance of PrometheusPusher and push data from CSV file
pusher = PrometheusPusher(metric_name, description, job_name, pushgateway_url)
pusher.push_metrics_from_csv(csv_file_path)