听GPT 讲Prometheus源代码--promql/promdb

2023-09-05 16:33:22 浏览数 (3)

Prometheus的promql目录包含PromQL(Prometheus Query Language)的解析和执行代码:

  1. parser.go

定义PromQL语法结构和parser,用于将PromQL查询语句进行语法解析。

  1. semantic.go

实现PromQL的语义分析,检查查询是否语法正确且语义合理。

  1. engine.go

定义PromQL执行引擎的接口和数据结构,如执行计划、运算符等。

  1. eval.go

实现基本运算表达式(比如 , - 等)的执行。

  1. funcs.go

实现PromQL内置函数(比如sum, min 等)的执行逻辑。

  1. vectors.go

定义向量的数据结构,用于存储采样点和处理查询结果。

  1. constants.go

定义PromQL中常量类型和常数值。

  1. exec.go

实现完整的PromQL查询语句的执行。

  1. optimizer.go

实现查询优化,比如推导出最优的执行计划。

  1. testutil/

提供PromQL查询测试工具。

promql包实现了PromQL语言的完整执行链路:解析->语义检查->查询优化->执行->结果返回。它定义了PromQL的语法和执行模型,提供核心的PromQL查询功能。

Prometheus的prompb目录包含protobuf相关的定义文件:

  1. metadata.proto

定义元数据相关的protobuf消息,如时间范围、标签等。

  1. record.proto

定义时序数据记录的protobuf消息结构。

  1. v1/target.proto

定义目标实例的描述信息的protobuf消息。

  1. v1/write_request.proto

定义写数据到Prometheus存储的请求消息结构。

  1. v1/query.proto

定义PromQL查询语句的protobuf消息结构。

  1. v1/remote.proto

定义远程读写接口的protobuf服务定义。

  1. labels.proto

定义标签报文的结构。

  1. to_proto.go

实现结构体到protobuf转换的方法。

  1. from_proto.go

实现protobuf到结构体转换的方法。

这些定义文件主要完成以下功能:

  1. 定义Prometheus数据交互所需的不同消息格式;
  2. 提供go结构和protobuf消息间的转换方法;
  3. 实现不同模块间通过protobuf进行高效数据序列化和传输;
  4. 定义远程读写服务的接口规范。

通过protobuf定义数据协议,Prometheus实现了不同模块和节点之间高效的通信,并支持多种语言和平台。这是实现分布式架构的重要基石。

File: promql/engine.go

在Prometheus项目中，promql/engine.go文件负责实现Prometheus查询语言（PromQL）的查询引擎。它将用户提交的查询语句解析、验证和执行，并返回查询结果。

在该文件中，ErrValidationAtModifierDisabled、ErrValidationNegativeOffsetDisabled、fPointPool、hPointPool这几个变量的作用如下：

  • ErrValidationAtModifierDisabled和ErrValidationNegativeOffsetDisabled是用于在查询中禁用At修饰符和负偏移量。当用户的查询中包含这些被禁用的修饰符时，引擎会返回相应的错误。
  • fPointPool和hPointPool是用于复用内存的对象池。它们用于减少内存分配的开销，提高执行效率。

以下是engineMetrics, ErrQueryTimeout, QueryLogger, Query, QueryOpts, query, QueryOrigin, QueryTracker, EngineOpts, Engine, errWithWarnings, evaluator, EvalSeriesHelper, EvalNodeHelper, groupedAggregation这几个结构体的功能概述：

  • engineMetrics: 包含引擎的度量信息，用于统计查询执行的指标。
  • ErrQueryTimeout: 表示查询超时时返回的错误。
  • QueryLogger: 用于记录查询的日志。
  • Query: 表示一个完整的查询，包括查询语句和查询参数。
  • QueryOpts: 包含查询的各种选项，如超时时间、报警规则等。
  • query: 表示正在执行的查询。
  • QueryOrigin: 表示查询的来源，包含了查询的用户、地址等信息。
  • QueryTracker: 用于跟踪查询的状态，比如查询的开始时间、结束时间等。
  • EngineOpts: 包含引擎的各种选项，如记录日志、缓存配置等。
  • Engine: 表示查询引擎，用于执行和管理查询。
  • errWithWarnings: 表示带有警告的错误。
  • evaluator: 查询的评估器，用于执行实际的查询操作。
  • EvalSeriesHelper: 辅助数据结构，用于帮助评估系列选择器表达式。
  • EvalNodeHelper: 辅助数据结构，用于帮助评估节点表达式。
  • groupedAggregation: 表示分组聚合的辅助数据结构。

以下是一些常用的函数及其作用：

  • convertibleToInt64: 将通用类型转换为int64类型。
  • Error: 生成一个错误。
  • Statement: 表示一个查询语句。
  • String: 将表达式转换为字符串。
  • Stats: 表示查询的统计信息。
  • Cancel: 取消执行中的查询。
  • Close: 关闭引擎。
  • Exec: 执行查询。
  • contextDone: 检查查询上下文是否已完成。
  • contextErr: 获取查询上下文中的错误。
  • NewEngine: 创建一个新的查询引擎。
  • SetQueryLogger: 设置查询日志记录器。
  • NewInstantQuery: 创建一个新的即时查询。
  • NewRangeQuery: 创建一个新的范围查询。
  • newQuery: 创建一个新的查询。
  • validateOpts: 验证查询选项。
  • newTestQuery: 创建用于测试的查询。
  • exec: 执行查询操作。
  • queueActive: 将查询添加到活动查询队列中。
  • timeMilliseconds: 将时间转换为毫秒。
  • durationMilliseconds: 计算时间间隔的毫秒数。
  • execEvalStmt: 执行评估的语句。
  • subqueryTimes: 获取子查询的时间范围。
  • findMinMaxTime: 查找指定向量的最大和最小时间戳。
  • getTimeRangesForSelector: 获取选择器的时间范围。
  • getLastSubqueryInterval: 获取最后一个子查询的时间间隔。
  • populateSeries: 填充原始系列数据。
  • extractFuncFromPath: 从路径中提取函数信息。
  • extractGroupsFromPath: 从选择器路径中提取分组信息。
  • checkAndExpandSeriesSet: 检查并扩展系列集。
  • expandSeriesSet: 扩展系列集。
  • errorf: 格式化输出错误信息。
  • error: 生成一个错误。
  • recover: 恢复从panic中恢复执行。
  • Eval: 执行一个查询。
  • resetBuilder: 重置查询构建器。
  • DropMetricName: 移除指定向量中的度量名称。
  • rangeEval: 范围查询的评估。
  • evalSubquery: 执行子查询。
  • eval: 评估查询语句。
  • vectorSelector: 向量选择器。
  • vectorSelectorSingle: 向量选择器（单个）。
  • getFPointSlice、putFPointSlice、getHPointSlice、putHPointSlice: 获取和释放具有特定类型的切片。
  • matrixSelector: 矩阵选择器。
  • matrixIterSlice: 矩阵选择器的迭代器切片。
  • VectorAnd、VectorOr、VectorUnless: 向量操作函数。
  • VectorBinop: 向量二元操作函数。
  • signatureFunc: 函数签名。
  • resultMetric: 一个度量补丁。
  • VectorscalarBinop: 向量与标量的二元操作函数。
  • dropMetricName: 移除向量中的度量名称。
  • scalarBinop: 标量二元操作函数。
  • vectorElemBinop: 向量元素二元操作函数。
  • aggregation: 聚合函数。
  • generateGroupingKey: 生成分组键。
  • btos: 将布尔值转为字符串。
  • shouldDropMetricName: 判断是否需要移除度量名称。
  • NewOriginContext: 创建一个新的查询原始上下文。
  • formatDate: 格式化日期。
  • unwrapParenExpr: 解析括号表达式。
  • unwrapStepInvariantExpr: 解析步骤不变表达式。
  • PreprocessExpr: 预处理表达式。
  • preprocessExprHelper: 辅助函数，用于预处理表达式。
  • newStepInvariantExpr: 创建步骤不变的表达式。
  • setOffsetForAtModifier: 为At修饰符设置偏移量。
  • makeInt64Pointer：创建一个int64类型的指针。

File: promql/parser/functions.go

在Prometheus项目中，promql/parser/functions.go文件的作用是定义PromQL查询语言中可用的各种函数。

具体而言，该文件包含了Prometheus查询语言（PromQL）中的函数定义，包括聚合函数、数学函数、字符串函数等等。这些函数是用于在PromQL查询中对时间序列数据进行操作和计算的工具。

在functions.go文件中，有三个主要的变量：

  1. AggregatingFunctions：聚合函数的变量，用于存储所有可用的聚合函数。
  2. MathFunctions：数学函数的变量，用于存储所有可用的数学函数。
  3. StringFunctions：字符串函数的变量，用于存储所有可用的字符串函数。

每个变量都是一个字符串到Function结构体的映射，其中字符串是函数名称，而Function结构体保存了与函数相关的信息。

Function结构体包含以下几个重要的字段：

  1. Name：函数的名称。
  2. Arguments：函数的参数，用于指定函数操作时需要的输入。
  3. Variadic：一个布尔值，指示函数是否支持可变数量的参数。
  4. MinArgs：函数所需要的最小参数数量。
  5. MaxArgs：函数所能接受的最大参数数量。
  6. Call：一个函数，用于执行具体的函数操作。

getFunction是一个函数，用于根据函数名称从特定的变量（AggregatingFunctions、MathFunctions或StringFunctions）中获取对应的Function结构体。这个函数非常重要，因为它被PromQL解析器用来根据函数名称获取函数的详细信息，从而正确解析和处理查询表达式中的函数部分。

File: promql/fuzz.go

在Prometheus项目中，promql/fuzz.go文件的作用是实现用于模糊测试（fuzz testing）PromQL解析器的功能。模糊测试是一种通过输入随机或异常的数据来测试软件的稳定性和安全性的方法。

在这个文件中，有一些函数被实现用于模糊测试PromQL解析器的不同部分。下面是每个函数的作用：

  1. fuzzParseMetricWithContentType：这个函数模糊测试PromQL中的度量指标解析和内容类型解析。它接收一个字节数组作为输入，将其解析成度量指标与内容类型。
  2. FuzzParseMetric：这个函数模糊测试PromQL中的度量指标解析。它接收一个字节数组作为输入，将其解析成度量指标。
  3. FuzzParseOpenMetric：这个函数模糊测试PromQL中的OpenMetrics解析。它接收一个字节数组作为输入，并尝试将其解析成OpenMetrics格式的指标。
  4. FuzzParseMetricSelector：这个函数模糊测试PromQL中的度量指标选择器解析。它接收一个字节数组作为输入，将其解析成度量指标选择器。
  5. FuzzParseExpr：这个函数模糊测试PromQL中的表达式解析。它接收一个字节数组作为输入，将其解析成PromQL表达式。

这些函数被设计为使用模糊数据测试PromQL解析器的健壮性和对不正确或异常输入的处理能力。通过这些模糊测试，开发人员可以发现和修复潜在的错误和漏洞，确保Prometheus解析器的代码质量和可靠性。

File: promql/quantile.go

在Prometheus项目中，promql/quantile.go文件的作用是实现PromQL语言中的quantile函数，用于计算数据的分位数。

excludedLabels是一个用于过滤标签的字符串列表。它指定了在计算分位数时需要忽略的标签名称。

bucket是一个表示数据桶的结构体，包含了bucket的上限值以及落入该桶的样本数量。

buckets是bucket的切片，用于存储所有的bucket。

metricWithBuckets是一个表示带有bucket的指标的结构体，包含了一个指标以及其对应的bucket切片。

Len、Swap和Less是bucket切片在排序时使用的方法。

bucketQuantile用于计算quantile函数的结果，给定一个指标及其对应的bucket，根据分位数计算出对应的值。

histogramQuantile用于计算直方图类型数据的分位数。

histogramFraction用于计算获取直方图中各个桶的样本累积百分比。

coalesceBuckets用于合并相邻的相同样本数量的桶。

ensureMonotonic用于确保数据的单调性，即检查并修正桶的数量和值使其单调递增。

quantile是最终提供给PromQL解释器调用的函数，它会根据用户给定的分位数和指标数据返回相应的结果。

File: promql/query_logger.go

promql/query_logger.go文件是Prometheus项目中的一个组件，用于记录和跟踪PromQL查询的执行情况。该文件中定义了ActiveQueryTracker和Entry两个结构体，以及一些相关的函数。

  1. ActiveQueryTracker结构体：用于跟踪和管理活动的查询，包括查询的开始时间、状态以及相关的元数据等。
  2. Entry结构体：代表一个查询日志条目，包括查询的ID、类型（Instant/Range）、开始时间、持续时间、实例（instance）等信息。
  3. parseBrokenJSON函数：用于解析损坏的JSON数据。
  4. logUnfinishedQueries函数：记录未完成的查询日志。
  5. getMMapedFile函数：获取内存映射文件。
  6. NewActiveQueryTracker函数：创建一个新的ActiveQueryTracker实例。
  7. trimStringByBytes函数：按照字节截取字符串。
  8. _newJSONEntry函数：创建一个新的JSON格式的日志条目。
  9. newJSONEntry函数：创建一个新的JSON格式的日志条目，并将其写入文件。
  10. generateIndices函数：生成索引。
  11. GetMaxConcurrent函数：获取最大并发查询数。
  12. Delete函数：从ActiveQueryTracker中删除指定的查询。
  13. Insert函数：向ActiveQueryTracker中插入一个新的查询。

这些函数和结构体的作用是为了实现Prometheus的查询跟踪和日志记录功能。通过跟踪和记录查询的执行情况，可以对系统性能进行监控和分析，并及时发现和解决潜在的性能问题。

File: promql/parser/ast.go

在Prometheus项目中，promql/parser/ast.go文件定义了PromQL查询语言的抽象语法树（Abstract Syntax Tree, AST）。该文件包含了一系列结构体和函数，用于表示和操作PromQL语句的语法结构。

  • Node：表示AST中的节点，是所有结构体的基础类型。
  • Statement：表示一个完整的查询语句，包含多个表达式。
  • EvalStmt：表示一个待计算的查询语句。
  • Expr：表示一个表达式，可以是单独的表达式或者多个表达式的组合。
  • Expressions：表示一个表达式列表，用于存储多个表达式。
  • AggregateExpr：表示一个聚合表达式，用于对多个时间序列进行聚合操作。
  • BinaryExpr：表示一个二元表达式，包含左右两个操作数和操作符。
  • Call：表示一个函数调用表达式。
  • MatrixSelector：表示一个矩阵选择器，用于选择多个时间序列。
  • SubqueryExpr：表示一个子查询表达式，用于在查询中执行子查询操作。
  • NumberLiteral：表示一个数值字面量。
  • ParenExpr：表示一个括号表达式，用于控制运算顺序。
  • StringLiteral：表示一个字符串字面量。
  • UnaryExpr：表示一个一元表达式，包含一个操作数和操作符。
  • StepInvariantExpr：表示一个时刻不变表达式，用于在查询中标记时刻不变条件。
  • VectorSelector：表示一个向量选择器，用于选择一个或多个时间序列。
  • TestStmt：表示一个测试语句，用于测试查询语句。
  • VectorMatchCardinality：表示向量匹配的基数。
  • VectorMatching：表示向量匹配方式的枚举类型。
  • Visitor：用于访问和操作AST中的节点。
  • Inspector：用于检查AST中的节点。
  • PositionRange：表示节点在源代码中的位置范围。

以下是一些关键函数的作用：

  • PromQLStmt：将AST节点转换为PromQL语句字符串。
  • String：将AST节点转换为字符串。
  • PositionRange：标识节点在源代码中的位置范围。
  • Pretty：将AST节点以漂亮的形式打印出来，方便人类阅读。
  • Type：获取AST节点的类型。
  • PromQLExpr：将AST节点转换为PromQL查询表达式字符串。
  • Walk：遍历AST节点，并调用指定的函数进行处理。
  • ExtractSelectors：提取AST节点中的选择器。
  • Visit：访问AST节点，并调用指定的函数进行处理。
  • Inspect：检查AST节点，并调用指定的函数进行处理。
  • Children：获取AST节点的子节点。
  • mergeRanges：合并多个位置范围。

File: promql/parser/lex.go

在Prometheus项目中，promql/parser/lex.go文件的作用是实现PromQL查询语言的词法分析器。该文件中定义了用于将查询字符串分解为一系列token的函数和数据结构。

以下是这些变量和结构体的作用：

  • key：表示查询字符串中的关键字或标识符。
  • ItemTypeStr：表示token的类型，如关键字、标识符、运算符等。
  • Item：表示从查询字符串中提取的token。
  • ItemType：表示token的类型。
  • stateFn：表示状态函数，用于处理当前字符并决定下一步的操作。
  • Pos：表示token在查询字符串中的位置。
  • Lexer：表示词法分析器。

以下是这些函数的作用：

  • String：将token的类型转换为可读的字符串表示。
  • Pretty：将token的类型和值以易读的方式格式化。
  • IsOperator：检查token是否为运算符。
  • IsAggregator：检查token是否为聚合函数。
  • IsAggregatorWithParam：检查token是否为带参数的聚合函数。
  • IsKeyword：检查token是否为关键字。
  • IsComparisonOperator：检查token是否为比较运算符。
  • IsSetOperator：检查token是否为集合运算符。
  • init：初始化词法分析器。
  • desc：返回当前字符的描述。
  • next：获取下一个字符并返回其类型。
  • peek：返回下一个字符而不消耗它。
  • backup：回退到上一个字符。
  • emit：将当前token添加到token列表中。
  • ignore：忽略当前字符。
  • accept：接受指定类型的字符。
  • acceptRun：连续接受指定类型的字符。
  • errorf：生成词法分析错误。
  • NextItem：获取下一个token。
  • Lex：执行词法分析。
  • lexStatements：词法分析语句。
  • lexInsideBraces：词法分析大括号内的内容。
  • lexValueSequence：词法分析值序列。
  • lexEscape：词法分析转义字符。
  • digitVal：获取数字字符的值。
  • skipSpaces：跳过空白字符。
  • lexString：词法分析字符串字面量。
  • lexRawString：词法分析原始字符串。
  • lexSpace：词法分析空白字符。
  • lexLineComment：词法分析行注释。
  • lexDuration：词法分析时间段。
  • lexNumber：词法分析数字。
  • lexNumberOrDuration：词法分析数字或时间段。
  • acceptRemainingDuration：接受剩余的时间段。
  • scanNumber：扫描数字。
  • lexIdentifier：词法分析标识符。
  • lexKeywordOrIdentifier：词法分析关键字或标识符。
  • isSpace：检查字符是否为空白字符。
  • isEndOfLine：检查字符是否为行尾。
  • isAlphaNumeric：检查字符是否为字母或数字。
  • isDigit：检查字符是否为数字。
  • isAlpha：检查字符是否为字母。
  • isLabel：检查字符是否为标签。

File: promql/parser/parse.go

在Prometheus项目中，promql/parser/parse.go文件的作用是执行PromQL（Prometheus Query Language）的解析器。

该文件中的parserPool变量表示解析器的池，用于复用解析器，提高解析速度。errUnexpected变量定义了一个错误类型，代表了解析器遇到了意外的输入。

以下是该文件中的一些核心结构体和函数的作用：

  • Parser: 代表一个PromQL解析器。通过调用ParseExpr方法，可以将查询字符串转换为AST（抽象语法树）。
  • parser: 解析器的内部实现，包含了解析时的一些状态和临时变量。
  • Opt: 代表一个查询优化器，用于对AST进行优化。
  • ParseErr: 表示一个解析错误，包含了错误的位置和详细信息。
  • ParseErrors: 解析器的错误列表，包含了多个ParseErr。
  • SequenceValue: 表示一个序列值，包含了序列数据和元数据。
  • seriesDescription: 表示一个时间序列的描述信息，包含了标签和标签值。
  • WithFunctions: 定义了PromQL支持的内置函数。
  • NewParser: 创建一个新的解析器。
  • ParseExpr: 解析查询字符串，将其转换为AST。
  • Close: 关闭解析器。
  • Error: 返回当前解析错误。
  • ParseMetric: 解析指标名称。
  • ParseMetricSelector: 解析指标选择器。
  • String: 将AST转换为字符串。
  • ParseSeriesDesc: 解析时间序列描述。
  • addParseErrf/addParseErr: 添加解析错误到ParseErrors列表。
  • unexpected/recover: 处理解析过程中的异常和错误。
  • Lex: 词法分析器，将查询字符串转换为令牌流。
  • InjectItem: 向令牌流中插入一个新的令牌。
  • newBinaryExpression: 创建一个新的二元表达式。
  • assembleVectorSelector: 组装向量选择器。
  • newAggregateExpr: 创建一个新的聚合表达式。
  • number: 解析数字值。
  • expectType: 检查表达式的类型。
  • checkAST: 检查AST的合法性。
  • unquoteString: 解析字符串值。
  • parseDuration: 解析持续时间值。
  • parseGenerated: 解析生成的标签。
  • newLabelMatcher: 创建一个新的标签匹配器。
  • addOffset/setTimestamp/setAtModifierPreprocessor/getAtModifierVars: 处理时间偏移和时间范围。
  • MustLabelMatcher/MustGetFunction: 获取标签匹配器和函数，并返回一个布尔值表示是否成功获取。

File: promql/parser/prettier.go

在 Prometheus 项目中，promql/parser/prettier.go 文件的作用是提供一个用于美化 PromQL 查询表达式的工具。它处理了对查询表达式进行格式化，使其更易读和整洁。

文件中的 maxCharactersPerLine 变量定义了一行代码的最大字符数。当进行代码美化时，如果某一行的字符数超过了这个值，就会进行换行操作。

下面是对文件中几个重要函数的介绍：

  1. Prettify(query string, indent string): 这个函数是整个工具的入口。它接收一个待美化的查询表达式字符串和缩进字符串作为参数，对查询表达式进行解析和格式化，并返回美化后的表达式字符串。
  2. Pretty(node Node, indent string): 这个函数是 Prettify 函数的辅助函数，用于递归地遍历查询表达式的语法树。它接收一个语法树节点和缩进字符串作为参数，根据节点的类型和内容对参数进行格式化，并返回处理后的字符串。
  3. getCommonPrefixIndent(lines []string): 这个函数用于获取多行代码中的公共缩进字符串。它接收一个字符串数组作为参数，遍历数组中的所有行，找出它们的最长公共前缀，并返回公共前缀作为缩进字符串。
  4. needsSplit(line string): 这个函数用于判断一行代码是否需要进行换行。它接收一行代码作为参数，判断该行代码的长度是否超过了预定义的 maxCharactersPerLine 值，若超过则返回 true，否则返回 false。
  5. indent(str string, indent string): 这个函数用于给一段字符串添加缩进。它接收一个字符串和一个缩进字符串作为参数，将缩进字符串添加到输入字符串的每一行之前，并返回添加缩进后的字符串。

这些函数共同协作，实现了对查询表达式的解析和格式化，使其在可读性和整洁性方面得到了优化。

File: promql/parser/printer.go

在Prometheus项目中，promql/parser/printer.go文件的作用是将PromQL查询语句的抽象语法树（AST）表示为字符串形式，以便于显示、存储或调试。

文件中的Tree结构表示AST的根节点，它包含了整个查询语句的结构信息。通过Tree结构，可以遍历整个AST，并将其转换为字符串形式。

  • tree函数是printer.go文件的入口函数，用于将AST转换为字符串。
  • String函数用于将单个AST节点转换为字符串。具体的转换规则依赖于节点的类型。
  • getAggOpStr函数用于获取聚合操作符（如SUM、AVG等）的字符串表示形式。
  • getMatchingStr函数用于获取匹配操作符（如=、!=、=~、!~等）的字符串表示形式。
  • getSubqueryTimeSuffix函数用于获取时间间隔的字符串表示形式，用于子查询。

通过这些函数的协作，printer.go文件可以将AST以合适的格式输出为字符串，方便用户理解和调试PromQL查询语句。

File: prompb/custom.go

在Prometheus项目中，prompb/custom.go文件的作用是提供了一些自定义的函数和类型，用于处理与数据序列化和反序列化相关的操作。

  1. T函数：这是一个类型安全的转换函数，用于将一个通用的proto消息类型转换为指定的具体类型。该函数接收一个接口类型和一个目标类型作为参数，并尝试将接口类型转换为目标类型。该函数通过反射机制实现，可以用于处理protobuf中编码的事件类型。
  2. V函数：这是一个通用的反射函数，用于获取某个值的指定字段的值。该函数接收一个接口类型和一个表示需要取值字段的字符串作为参数，然后返回该字段的值。该函数主要用于处理protobuf消息中不同类型字段的读取。
  3. IsFloatHistogram函数：这是一个判断给定的protobuf样本是否为Float类型直方图的函数。该函数接收一个样本字符串作为参数，并检查它是否满足Float类型直方图的标准。如果满足，则返回true，否则返回false。
  4. PooledMarshal函数：这是一个使用池化技术进行Marshal操作的函数。该函数接收一个protobuf消息作为参数，并使用池化的方式将其序列化为字节流。该函数通过减少内存分配和垃圾回收操作的次数，在性能上有所提升。

总的来说，Prometheus项目的prompb/custom.go文件提供了一些用于处理数据序列化和反序列化的自定义函数和类型，以提供更加高效和灵活的处理方式。

File: prompb/remote.pb.go

prompb/remote.pb.go文件是Prometheus的数据传输协议定义文件，其中定义了与Prometheus远程存储和查询相关的消息类型和方法。

以下是几个变量的作用：

  • _：用于忽略某个变量，通常用于占位，表示不使用该变量。
  • ReadRequest_ResponseType_name：是一个用于存储ResponseType名字的字符串切片。
  • ReadRequest_ResponseType_value：是一个用于存储ResponseType值的整型切片。
  • xxx_messageInfo_WriteRequest：是一个protobuf生成的用于存储WriteRequest消息类型元信息的结构体。
  • xxx_messageInfo_ReadRequest：是一个protobuf生成的用于存储ReadRequest消息类型元信息的结构体。
  • xxx_messageInfo_ReadResponse：是一个protobuf生成的用于存储ReadResponse消息类型元信息的结构体。
  • xxx_messageInfo_Query：是一个protobuf生成的用于存储Query消息类型元信息的结构体。
  • xxx_messageInfo_QueryResult：是一个protobuf生成的用于存储QueryResult消息类型元信息的结构体。
  • xxx_messageInfo_ChunkedReadResponse：是一个protobuf生成的用于存储ChunkedReadResponse消息类型元信息的结构体。
  • fileDescriptor_eefc82927d57d89b：是一个字节数组，包含了该protobuf文件的描述符。
  • ErrInvalidLengthRemote：若出现无效长度错误，ErrInvalidLengthRemote表示该错误。
  • ErrIntOverflowRemote：若出现整数溢出错误，ErrIntOverflowRemote表示该错误。
  • ErrUnexpectedEndOfGroupRemote：若出现意外的组结束错误，ErrUnexpectedEndOfGroupRemote表示该错误。

以下是几个结构体的作用：

  • ReadRequest_ResponseType：是一个枚举类型，定义了不同类型的响应结果，比如样本时间戳、标签和值等。
  • WriteRequest：是一个结构体，用于表示写入时的请求消息，包含了多个时间序列的样本数据。
  • ReadRequest：是一个结构体，用于表示读取时的请求消息，包含了查询的时间范围、标签筛选条件等。
  • ReadResponse：是一个结构体，用于表示读取时的响应消息，包含了查询结果的时间序列数据。
  • Query：是一个结构体，用于表示查询时的请求消息，包含了查询语句和时间范围等。
  • QueryResult：是一个结构体，用于表示查询时的响应消息，包含了查询结果的时间序列数据。
  • ChunkedReadResponse：是一个结构体，用于表示以分块形式读取的响应消息，包含了分块的时间序列数据。

以下是几个函数的作用：

  • String：是一个方法，用于返回该枚举类型的字符串表示。
  • EnumDescriptor：是一个方法，用于返回该枚举类型的描述符。
  • Reset：是一个方法，用于重置消息类型的字段值到默认值。
  • ProtoMessage：是一个方法，该接口定义了基本的Protocol Buffers消息类型所需的方法。
  • Descriptor：是一个方法，用于返回该消息类型的描述符。
  • XXX_Unmarshal：是一个方法，用于从字节切片解码消息。
  • XXX_Marshal：是一个方法，用于将消息编码为字节切片。
  • XXX_Merge：是一个方法，用于合并两个消息。
  • XXX_Size：是一个方法，用于计算消息的大小。
  • XXX_DiscardUnknown：是一个方法，用于丢弃消息的未知字段。
  • GetTimeseries：是一个方法，用于返回QueryResult中的时间序列列表。
  • GetMetadata：是一个方法，用于返回ReadResponse中的元数据信息。
  • GetQueries：是一个方法，用于返回渲染中的查询列表。
  • GetAcceptedResponseTypes：是一个方法，用于返回查询中接受的响应类型列表。
  • GetResults：是一个方法，用于返回查询中的结果列表。
  • GetStartTimestampMs：是一个方法，用于返回查询的起始时间戳（以毫秒为单位）。
  • GetEndTimestampMs：是一个方法，用于返回查询的结束时间戳（以毫秒为单位）。
  • GetMatchers：是一个方法，用于返回查询中使用的匹配器列表。
  • GetHints：是一个方法，用于返回查询中的提示信息。
  • GetChunkedSeries：是一个方法，用于返回以分块形式读取的时间序列。
  • GetQueryIndex：是一个方法，用于返回ChunkedReadResponse中的查询索引。
  • init：是一个初始化函数，用于注册消息类型及其字段信息。
  • Marshal：是一个函数，用于编码消息并写入Buffer。
  • MarshalTo：是一个函数，用于将消息编码为给定缓冲区。
  • MarshalToSizedBuffer：是一个函数，用于将消息编码为给定大小的缓冲区。
  • encodeVarintRemote：是一个用于编码varint类型整数的函数。
  • Size：是一个函数，用于计算消息的大小。
  • sovRemote：是一个用于计算varint类型整数大小的函数。
  • sozRemote：是一个用于计算zigzag编码整数大小的函数。
  • Unmarshal：是一个函数，用于解码消息。

File: prompb/types.pb.go

在Prometheus项目中，prompb/types.pb.go文件是自动生成的Go语言代码文件，它定义了Prometheus的数据格式和协议缓冲区的结构和方法。

下面是这些变量和结构体的作用：

变量：

  • _：由于某些原因在代码中未使用的变量。
  • MetricMetadata_MetricType_name, MetricMetadata_MetricType_value：MetricMetadata_MetricType枚举类型的名称和值的映射。
  • Histogram_ResetHint_name, Histogram_ResetHint_value：Histogram_ResetHint枚举类型的名称和值的映射。
  • LabelMatcher_Type_name, LabelMatcher_Type_value：LabelMatcher_Type枚举类型的名称和值的映射。
  • Chunk_Encoding_name, Chunk_Encoding_value：Chunk_Encoding枚举类型的名称和值的映射。
  • xxx_messageInfo_MetricMetadata, xxx_messageInfo_Sample, xxx_messageInfo_Exemplar, xxx_messageInfo_Histogram, xxx_messageInfo_BucketSpan, xxx_messageInfo_TimeSeries, xxx_messageInfo_Label, xxx_messageInfo_Labels, xxx_messageInfo_LabelMatcher, xxx_messageInfo_ReadHints, xxx_messageInfo_Chunk, xxx_messageInfo_ChunkedSeries：protobuf生成的消息类型的元数据信息。

结构体：

  • MetricMetadata_MetricType：Metrics元数据信息中的Metric类型。
  • Histogram_ResetHint：Histograms的Reset提示类型。
  • LabelMatcher_Type：Label匹配器类型。
  • Chunk_Encoding：Chunk编码类型。
  • MetricMetadata：指标的元数据信息。
  • Sample：指标的样本值。
  • Exemplar：样例指标。
  • Histogram：直方图的指标。
  • isHistogram_Count, isHistogram_ZeroCount：Histogram类型的标记位。
  • Histogram_CountInt, Histogram_CountFloat, Histogram_ZeroCountInt, Histogram_ZeroCountFloat：Histogram中计数和零计数的值。
  • BucketSpan：直方图的桶宽度。
  • TimeSeries：时间序列的数据。
  • Label：标签的数据。
  • Labels：一组标签。
  • LabelMatcher：标签匹配器。
  • ReadHints：读取提示。
  • Chunk：数据块。
  • ChunkedSeries：分块的时间序列。

函数：

  • String, EnumDescriptor, Reset：protobuf生成的方法。
  • ProtoMessage, Descriptor, XXX_Unmarshal, XXX_Marshal, XXX_Merge, XXX_Size, XXX_DiscardUnknown：protobuf生成的方法。
  • GetType, GetMetricFamilyName, GetHelp, GetUnit, GetValue, GetTimestamp, GetLabels, isHistogram_Count, isHistogram_ZeroCount, GetCount, GetZeroCount, GetCountInt, GetCountFloat, GetSum, GetSchema, GetZeroThreshold, GetZeroCountInt, GetZeroCountFloat, GetNegativeSpans, GetNegativeDeltas, GetNegativeCounts, GetPositiveSpans, GetPositiveDeltas, GetPositiveCounts, GetResetHint, XXX_OneofWrappers, GetOffset, GetLength, GetSamples, GetExemplars, GetHistograms, GetName, GetStepMs, GetFunc, GetStartMs, GetEndMs, GetGrouping, GetBy, GetRangeMs, GetMinTimeMs, GetMaxTimeMs, GetData, GetChunks：用于访问或操作各个结构体中的字段的方法。
  • init, Marshal, MarshalTo, MarshalToSizedBuffer, encodeVarintTypes, Size, sovTypes, sozTypes, Unmarshal, skipTypes：protobuf生成的辅助方法。

File: prompb/io/prometheus/client/metrics.pb.go

在Prometheus项目中，prompb/io/prometheus/client/metrics.pb.go文件定义了一组用于序列化和反序列化Prometheus度量数据的协议缓冲区消息。

  • _ 变量用作占位符，表示不需要使用的变量。
  • MetricType_name 和 MetricType_value 是 MetricType 枚举类型的名称和对应的值。
  • xxx_messageInfo_LabelPair 到 xxx_messageInfo_MetricFamily 是用于生成每个消息类型的元信息。
  • fileDescriptor_d1e5ddb18987a258 存储了待编码的文件描述符。
  • ErrInvalidLengthMetrics、ErrIntOverflowMetrics 和 ErrUnexpectedEndOfGroupMetrics 是一些错误常量，用于解析和编码时出现的相关错误。

下面是这些结构体的作用：

  • MetricType 是表示度量类型的枚举类型。
  • LabelPair 是一个标签键值对的结构体。
  • Gauge、Counter、Quantile、Summary、Untyped、Histogram、Bucket、BucketSpan 和 Exemplar 是不同类型的度量数据的结构体定义。
  • Metric 是一个通用度量数据的结构体，包含了度量的名字、标签和值。
  • MetricFamily 是包含度量数据列表的结构体，以及一些附加信息，如度量所属的类型、度量族的帮助文档等。

下面是这些函数的作用：

  • GetXXX() 函数是获取结构体中对应字段的值。
  • GetName()、GetValue()、GetExemplar()、GetQuantile()、GetSampleCount()、GetSampleSum() 等是获取结构体中对应字段的具体值。
  • Reset() 是将结构体的字段重置为默认值。
  • ProtoMessage 是 protoreflect.Message 接口的实现，用于表示可以转换为 Protobuf 消息的结构体。
  • Descriptor 是用于描述 Protobuf 消息及其字段的描述符。
  • Marshal() 和 MarshalTo() 用于将结构体序列化为 Protobuf 格式的字节流。
  • MarshalToSizedBuffer() 是带缓冲区大小的序列化函数。
  • XXX_Unmarshal()、XXX_Marshal() 和 XXX_Merge() 是 protoreflect.Message 接口的实现函数。
  • GetSize() 和 XXX_Size() 返回结构体序列化后所占用的字节数。
  • Unmarshal() 是将字节流反序列化为结构体的函数。
  • skipMetrics() 是在编码或解析时跳过相应字段的函数。

总结来说，prompb/io/prometheus/client/metrics.pb.go 文件定义了序列化和反序列化 Prometheus 度量数据所需的消息类型、结构体和函数。这些定义可以帮助解析和处理从 Prometheus 接口传输的度量数据。

内容由chatgpt生成，仅供参考，不作为面试依据。

仓库地址：https://github.com/cuishuang/explain-source-code-by-chatgpt

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