【一个构想】pull方式获取expoter上的数据，如何更加精简？

作者:张富春(ahfuzhang)，转载时请注明作者和引用链接，谢谢！

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背景

已知：在prometheus中，每个业务节点通过prometheus client API 来在本地汇聚数据。
然后提供HTTP协议，通过 /metrics 路径把业务节点上的metric数据暴露给prometheus.

协议采用文本格式+GZIP压缩，虽然GZIP压缩率比较高，但是文本协议终归还是不够精简。

思路

如何让每个expoter上的数据传输尽可能的精简呢？

1. 二进制协议
2. 通过字典来合并重复的字符串
3. 既然是一次完整的采样，那么时间戳一定都是一样的。只要采用一个时间戳就行了。
4. 浮点数如果没有小数部分，就按整数来存储；整数采用7bit的变长编码，节约空间。

具体存储格式

序列化后的格式可以表示如下：

message Metric{
    map<int32, int32> labels = 1;  //用下标来表示字典中存储的第N个字符串
    repeated float64 values = 2;
}

message Metrics{
    bytes gzip_dict = 1;   //字典表，经过GZIP压缩
    repeated Metric metrics = 2;  // 监控数据
   int64 global_timestamp = 3;  //全局的时间戳
}

运行期的字典，可以表示如下：

type LabelDictForEncode struct{
    Data []byte  //所有的label name 和 label value顺序存放在大数组中，用\0分割
    Labels map[string]int  // 每个字符串，指向大数组中的下标
}

type LabelDictForDecode struct{
    Data []byte  //所有的label name 和 label value顺序存放在大数组中，用\0分割
    Labels map[int][]byte  //下标，指向大数组中的某一段
}

因此，可以把:
foo{label1="value1",label2="value2"}
bar{label1="value1",label2="value3"}
简化为以下字典：

• foo
• bar
• label1
• label2
• value1
• value2
• value3
  相同的内容越多，压缩的空间越大。
  当然，还可以排序，合并相同前缀……

最后，每个metric只要索引字典里面的值就可以了。
传输前使用ZSTD压缩，占用空间会进一步缩小。

标签：pull,map,label2,expoter,label,value1,精简,byte,字典
来源： https://www.cnblogs.com/ahfuzhang/p/15945098.html