使用CortexAPI 实现Cortex的基本操作
在次接触这个 Cortex 的时候,必须承认,笔者在网上能找到的资料甚少,逼着笔者一点一点的看官网,真的是受不了了。这里,笔者重点讲一下,官网API中的笔者遇到的一些坑,以及我们去使用这些API。 目前笔者在网上找到的资料基本都是介绍 Cortex 和 Prometheus 的多租户,要么是讲原理,而且原理还是官网上的。所以这里简单的去介绍下Cortex 里面几个API。
官网上的 API 介绍
在官网上,提供了一下几种 API Remote API / Alerts & Rules API / Configs API / Endpoints / Manage Rules . 这里呢,我只说这里的 RemoteAPI .
我们先看一下这个 Remote API :
写的很详细,目前是算比较详细的,笔者在一开始看的时候就几行,行:支持Prometheus 的 remoteread / remotewrite , 第二行 , 对于Http post 里面的请求体首先是 Protocol Buffers , 再来一个 snappy . 第三行是 远程读写 api . 目前来看是又修改了下。而且我们也能看到,当前的这个 Cortex 的APIS 正在编写中。
Remote API
这里的 remote api 官网讲了两个,这两个对应着的是 Prometheus 中的 remotewrite / remoteread . 这里对这两个做个简单的介绍,笔者这里也主要用到了的 remote_write .
remote_write
刚刚说了,这里的 remotewrite 对应着的是 Prometheus 里面的那个 remotewrite .所以呢,我们现在需要到 Prometheus 里面看看这个remote_write 的基本配置是什么样的。
我们进入到Prometheus 的官网,去看一下。 我这里不贴全部的,全部的大家去官网查看就好:
# The URL of the endpoint to send samples to.
url: <string>
# Timeout for requests to the remote write endpoint.
[ remote_timeout: <duration> | default = 30s ]
# List of remote write relabel configurations.
write_relabel_configs:
[ - <relabel_config> ... ]
# Sets the `Authorization` header on every remote write request with the
# configured username and password.
# password and password_file are mutually exclusive.
basic_auth:
[ username: <string> ]
[ password: <string> ]
[ password_file: <string> ]
# Sets the `Authorization` header on every remote write request with
# the configured bearer token. It is mutually exclusive with `bearer_token_file`.
[ bearer_token: <string> ]
# Sets the `Authorization` header on every remote write request with the bearer token
# read from the configured file. It is mutually exclusive with `bearer_token`.
[ bearer_token_file: /path/to/bearer/token/file ]
# Configures the remote write request's TLS settings.
tls_config:
[ <tls_config> ]
# Optional proxy URL.
[ proxy_url: <string> ]复制代码
这里的配置,写的很清楚,这里笔者用到的主要是两个配置,一个是 url , 一个是 basicauth ,大家可以参考我之前的一个文章使用Cortex实现Prometheus的多租户管理 . 很简单的一个remotewrite 。
隐藏的 API
如果你以为,我这就完了,那你就错了。我这里讲的是 Cortex 里面的查询的 APIs , 这里的几个API 目前官网我还没看到,也可能是因为我没找到吧。
这里呢,没必要去跟大家介绍每一个API。大家看一下这个API接口就清楚了:
// API provides bindings for Prometheus's v1 API.
type API interface {
// Alerts returns a list of all active alerts.
Alerts(ctx context.Context) (AlertsResult, error)
// AlertManagers returns an overview of the current state of the Prometheus alert manager discovery.
AlertManagers(ctx context.Context) (AlertManagersResult, error)
// CleanTombstones removes the deleted data from disk and cleans up the existing tombstones.
CleanTombstones(ctx context.Context) error
// Config returns the current Prometheus configuration.
Config(ctx context.Context) (ConfigResult, error)
// DeleteSeries deletes data for a selection of series in a time range.
DeleteSeries(ctx context.Context, matches []string, startTime time.Time, endTime time.Time) error
// Flags returns the flag values that Prometheus was launched with.
Flags(ctx context.Context) (FlagsResult, error)
// LabelNames returns all the unique label names present in the block in sorted order.
LabelNames(ctx context.Context) ([]string, api.Warnings, error)
// LabelValues performs a query for the values of the given label.
LabelValues(ctx context.Context, label string) (model.LabelValues, api.Warnings, error)
// Query performs a query for the given time.
Query(ctx context.Context, query string, ts time.Time) (model.Value, api.Warnings, error)
// QueryRange performs a query for the given range.
QueryRange(ctx context.Context, query string, r Range) (model.Value, api.Warnings, error)
// Series finds series by label matchers.
Series(ctx context.Context, matches []string, startTime time.Time, endTime time.Time) ([]model.LabelSet, api.Warnings, error)
// Snapshot creates a snapshot of all current data into snapshots/<datetime>-<rand>
// under the TSDB's data directory and returns the directory as response.
Snapshot(ctx context.Context, skipHead bool) (SnapshotResult, error)
// Rules returns a list of alerting and recording rules that are currently loaded.
Rules(ctx context.Context) (RulesResult, error)
// Targets returns an overview of the current state of the Prometheus target discovery.
Targets(ctx context.Context) (TargetsResult, error)
// TargetsMetadata returns metadata about metrics currently scraped by the target.
TargetsMetadata(ctx context.Context, matchTarget string, metric string, limit string) ([]MetricMetadata, error)
}复制代码
看到这个是不是就很好理解了?
我们在使用的时候,首先需要先知道一个结构体:
type Client struct {
alertmanagerClient promapi.Client
distributorAddress string
timeout time.Duration
httpClient *http.Client
querierClient promv1.API
orgID string
}复制代码
可以看到,在这个 Client 里面,有几个client , alertmanagerClient / httpClient / querierClient . 先不要好奇为什么会有这么多的 client . 这里的每一个 client 对应着的都不一样。这里会涉及到Cortex 的微服务的架构问题,这个我们后期再说。我这里先说怎么使用 API 做查询。 以及我们的 Push 。
Query
func NewClient(distributorAddress string, querierAddress string, alertmanagerAddress string, orgID string) (*Client, error) {
// Create querier API client
querierAPIClient, err := promapi.NewClient(promapi.Config{
Address: "http://" + querierAddress + "/api/prom",
RoundTripper: &addOrgIDRoundTripper{orgID: orgID, next: http.DefaultTransport},
})
if err != nil {
return nil, err
}
c := &Client{
distributorAddress: distributorAddress,
timeout: 5 * time.Second,
httpClient: &http.Client{},
querierClient: promv1.NewAPI(querierAPIClient),
orgID: orgID,
}
return c, nil
}复制代码
我们先得到一个 client , 这里的 promv1 是包 "github.com/prometheus/client_golang/api/prometheus/v1" .
// Query runs a query
func (c *Client) Query(query string, ts time.Time) (model.Value, error) {
value, _, err := c.querierClient.Query(context.Background(), query, ts)
return value, err
}复制代码
这样就好了。
Push
这里的 Push ,就是发送数据到 Cortex 里面的。Client 用我们之前拿到的那个 Client
// Push the input timeseries to the remote endpoint
func (c *Client) Push(timeseries []prompb.TimeSeries) (*http.Response, error) {
// Create write request
data, err := proto.Marshal(&prompb.WriteRequest{Timeseries: timeseries})
if err != nil {
return nil, err
}
// Create HTTP request
compressed := snappy.Encode(nil, data)
req, err := http.NewRequest("POST", fmt.Sprintf("http://%s/api/prom/push", c.distributorAddress), bytes.NewReader(compressed))
if err != nil {
return nil, err
}
req.Header.Add("Content-Encoding", "snappy")
req.Header.Set("Content-Type", "application/x-protobuf")
req.Header.Set("X-Prometheus-Remote-Write-Version", "0.1.0")
req.Header.Set("X-Scope-OrgID", c.orgID)
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), c.timeout)
defer cancel()
// Execute HTTP request
res, err := c.httpClient.Do(req.WithContext(ctx))
if err != nil {
return nil, err
}
defer res.Body.Close()
return res, nil
}复制代码
其实就是一个客户端在往服务器里面写数据的过程。
总结
当然了,上面的程序都是有的。大家可以到 cortex 的源程序里面找到 , github 的速度很慢,大家可以到 这个地方去看 cortex
大家可以克隆到自己本地:
git clone https://gitee.com/sun-iot/cortex.git复制代码
在里面我们可以找到这个 Cortex 的几个隐藏的 API。
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