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接收StatsD风格指标并将其转换为Prometheus指标的转换器,支持通过映射规则定义指标名称和标签,兼容Librato、InfluxDB等多种标签格式,可作为边车或中继运行,实现StatsD到Prometheus的平滑过渡。
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statsd-exporter 镜像详细说明

statsd-exporter 使用指南

statsd-exporter 配置说明

statsd-exporter 官方文档

statsd exporter

statsd_exporter 接收StatsD风格的指标并将其导出为Prometheus指标。

概述

StatsD exporter是StatsD的替代品。该exporter通过配置的映射规则将StatsD指标转换为Prometheus指标。

我们建议仅将该exporter用作中间解决方案,长期应切换到原生Prometheus instrumentation。虽然运行集中式StatsD服务器很常见,但该exporter作为边车运行时效果最佳。

从现有StatsD设置过渡

中继功能允许逐步过渡。

通过将exporter作为边车添加到应用实例旁来引入它。在Kubernetes中,这意味着将其添加到Pod中。使用--statsd.relay.address将指标转发到现有StatsD UDP端点。中继会无修改地转发statsd事件,保留原始指标名称和任何格式的标签。

+-------------+    +----------+                  +------------+
| 应用程序     +--->| Exporter +----------------->|  StatsD    |
+-------------+    +----------+                  +------------+
                          ^
                          |                      +------------+
                          +----------------------+ Prometheus |
                                                 +------------+

从StatsD中继

要将现有StatsD环境中的指标传输到Prometheus,配置StatsD的repeater后端以将所有接收到的指标重复发送到statsd_exporter进程。

+----------+                         +-------------------+                        +--------------+
|  StatsD  |---(UDP/TCP repeater)--->|  statsd_exporter  |<---(scrape /metrics)---|  Prometheus  |
+----------+                         +-------------------+                        +--------------+

这允许以最小的工作量试用exporter,但不提供边车模式的每实例指标。

标签扩展

exporter支持Librato、InfluxDB、DogStatsD和SignalFX风格的标签,这些标签将转换为Prometheus标签。

对于Librato风格的标签,必须使用分隔符#将其附加到指标名称后,如下所示:

metric.name#tagName=val,tag2Name=val2:0|c

有关更完整的描述,请参见statsd-librato-backend README。

对于InfluxDB风格的标签,必须使用分隔符逗号将其附加到指标名称后,如下所示:

metric.name,tagName=val,tag2Name=val2:0|c

有关更全面的概述,请参见这篇InfluxDB博客文章。

对于DogStatsD风格的标签,它们作为|#分隔的部分附加在指标末尾,如下所示:

metric.name:0|c|#tagName:val,tag2Name:val2

有关概念描述,请参见DogStatsD文档中的标签和数据报格式。如果遇到问题,请注意这种标签风格与原始statsd实现不兼容。exporter还支持结合DogStatsD标签使用DogStatD扩展聚合,但不支持其他标签风格。

对于SignalFX维度,在指标名称的方括号中添加标签,如下所示:

metric.name[tagName=val,tag2Name=val2]:0|c

注意:如果混合标签风格(例如Librato/InfluxDB与DogStatsD),exporter会将其视为错误,行为未定义。此外,没有值的标签(#some_tag)不受支持,将被忽略。

exporter默认解析所有标签格式,但可以通过命令行标志禁用特定标签格式:

--no-statsd.parse-dogstatsd-tags
--no-statsd.parse-influxdb-tags
--no-statsd.parse-librato-tags
--no-statsd.parse-signalfx-tags

默认情况下,配置中显式指定的标签优先于来自标签的标签。要从statsd事件标签设置标签,请使用honor_labels。

构建和运行

注意:0.7.0版本切换到kingpin标志库。此更改后,标志行为符合POSIX风格:

  • 长标志以两个破折号开头(--version)
  • 布尔长标志通过前缀no-禁用(--flag-name为true,--no-flag-name为false)
  • 多个短标志可以组合(但目前只有一个)
  • 标志处理在第一个--处停止
  • 有关完整标志列表,请参见--help

生命周期API

statsd_exporter具有可选的生命周期API(默认禁用),可通过向/-/reload或/-/quit端点发送PUT或POST请求来重新加载或退出exporter。

中继

statsd_exporter有一种可选模式,可将传入的statsd行缓冲并中继到远程服务器。这在迁移到使用exporter时"分流"数据很有用。中继将至少每秒刷新一次缓冲区,以避免延迟指标传递。

测试

$ go test

指标映射与配置

statsd_exporter可通过简单的映射语言配置,将特定的点分隔StatsD指标转换为带标签的Prometheus指标。配置文件在收到SIGHUP信号时重新加载。

映射定义以匹配相关StatsD指标的行开始,其中*作为每个点分隔指标组件的通配符。匹配表达式后的行必须每行包含一个label="value"对,并且至少定义指标名称(标签名称name)。然后从这些标签构造Prometheus指标。标签值中的$n风格引用将替换为匹配行中的第n个通配符匹配,从1开始。多个匹配定义由一个或多个空行分隔。与StatsD指标匹配的第一个映射规则生效。

未在配置文件中匹配任何映射的指标将转换为不带标签的Prometheus指标,任何非字母数字字符(包括句点)转换为下划线。

通常,不同的指标类型转换如下:

StatsD gauge   -> Prometheus gauge

StatsD counter -> Prometheus counter

StatsD timer, histogram, distribution   -> Prometheus summary or histogram

Glob匹配

默认(且最快)的glob映射风格使用*表示statsd指标名称中可能变化的部分。这些变化的部分可用于构造Prometheus指标名称和标签。

示例映射配置:

yaml
mappings:
- match: "test.dispatcher.*.*.*"
  name: "dispatcher_events_total"
  labels:
    processor: "$1"
    action: "$2"
    outcome: "$3"
    job: "test_dispatcher"
- match: "*.signup.*.*"
  name: "signup_events_total"
  labels:
    provider: "$2"
    outcome: "$3"
    job: "${1}_server"

这会将以下示例StatsD指标转换为Prometheus指标:

test.dispatcher.FooProcessor.send.success
 => dispatcher_events_total{processor="FooProcessor", action="send", outcome="success", job="test_dispatcher"}

foo_product.signup.***.failure
 => signup_events_total{provider="***", outcome="failure", job="foo_product_server"}

test.web-server.foo.bar
 => test_web_server_foo_bar{}

配置中的每个映射必须定义指标的name。指标名称中可以包含$n风格的引用,以替换匹配行中的通配符匹配。例如:

yaml
mappings:
- match: "test.*.*.counter"
  name: "${2}_total"
  labels:
    provider: "$1"

Glob匹配为常见映射提供最佳性能。

Glob规则排序

从左到右,先列出更具体的匹配,再列出通配符:

a.b.c
a.b.*
a.*.d
a.*.*

这避免意外遮蔽后续规则,以及回溯导致的性能影响。

或者,可以完全禁用映射排序。启用无序映射后,在每个层级,更具体的匹配优先。这与推荐的排序效果相同。

正则表达式匹配

regex映射风格使用正则表达式匹配完整的statsd指标名称。如果glob映射不足以从statsd指标名称中提取结构化数据,可以使用此方式。

正则表达式匹配比glob映射慢得多,因为所有映射必须按顺序测试。因此,regex映射仅在所有glob映射之后执行。换句话说,无论指定顺序如何,glob映射优先于regex匹配。正则表达式匹配始终按顺序计算,第一个匹配生效。

指标名称也可以包含对regex匹配的引用。上面的映射可以写为:

yaml
mappings:
- match: "test\\.(\\w+)\\.(\\w+)\\.counter"
  match_type: regex
  name: "${2}_total"
  labels:
    provider: "$1"
- match: "(.*)\\.(.*)--(.*)\\.status\\.(.*)\\.count"
  match_type: regex
  name: "request_total"
  labels:
    hostname: "$1"
    exec: "$2"
    protocol: "$3"
    code: "$4"

注意yaml转义规则,如下映射将无法工作:

yaml
mappings:
- match: "test\\.(\w+)\\.(\w+)\\.counter"
  match_type: regex
  name: "${2}_total"
  labels:
    provider: "$1"

特殊匹配组

使用regex时,匹配组0是完整匹配,可用于为指标附加标签。示例:

yaml
mappings:
- match: ".+"
  match_type: regex
  name: "$0"
  labels:
    statsd_metric_name: "$0"

如果收到指标my.statsd_counter,指标名称仍将映射为my_statsd_counter(Prometheus兼容名称),但指标还将具有标签statsd_metric_name,值为my.statsd_counter(未更改的值)。

注意:如果使用类似示例中的match(即.+),请注意它将作为"全能"块。因此应放在映射列表的最后。

使用glob匹配无法实现相同功能,详情参见此issue。

命名、标签和帮助文本

请注意,名称相同的指标必须具有相同的标签名称集。

如果默认指标帮助文本不够,可以使用YAML配置为每个映射指定自定义帮助文本:

yaml
mappings:
- match: "http.request.*"
  help: "HTTP请求总数"
  name: "http_requests_total"
  labels:
    code: "$1"

Honor labels

默认情况下,映射配置中指定的标签优先于statsd事件中的标签。

要将标签值设置为statsd事件标签中的原始值(如果存在),在映射配置中指定honor_labels: true。此时,映射中指定的标签作为默认值。

StatsD计时器和分布

默认情况下,statsd计时器和分布(统称为"observer")表示为带有分位数的Prometheus summary。可以选择配置分位数和可接受误差,以及调整summary指标的聚合方式:

yaml
mappings:
- match: "test.timing.*.*.*"
  observer_type: summary
  name: "my_timer"
  labels:
    provider: "$2"
    outcome: "$3"
    job: "${1}_server"
  summary_options:
    quantiles:
      - quantile: 0.99
        error: 0.001
      - quantile: 0.95
        error: 0.01
      - quantile: 0.9
        error: 0.05
      - quantile: 0.5
        error: 0.005
    max_age: 30s
    age_buckets: 3
    buf_cap: 1000

默认分位数为0.99、0.9和0.5。

默认summary时长为10分钟,默认桶数为5,默认缓冲区大小为500。另请参见golang_client文档。max_summary_age对应SummaryOptions.MaxAge,summary_age_buckets对应SummaryOptions.AgeBuckets,stream_buffer_size对应SummaryOptions.BufCap。

在配置中,还可以将observer类型设置为"histogram"。例如,为单个计时器指标设置observer类型:

yaml
mappings:
- match: "test.timing.*.*.*"
  observer_type: histogram
  histogram_options:
    buckets: [ 0.01, 0.025, 0.05, 0.1 ]
    native_histogram_bucket_factor: 1.1
    native_histogram_max_buckets: 256
  name: "my_timer"
  labels:
    provider: "$2"
    outcome: "$3"
    job: "${1}_server"

如果未设置,直方图桶使用默认的Prometheus客户端值:[.005, .01, .025, .05, .1, .25, .5, 1, 2.5, 5, 10]。会自动添加+Inf。如果Prometheus服务器启用了原生直方图抓取(v2.40.0+),可以设置native_histogram_bucket_factor配置稀疏直方图桶的精度。更多信息参见原始client_golang文档。还可以使用native_histogram_max_buckets配置最大桶数,避免直方图在内存中过大,更多信息参见原始client_golang文档。

observer_type仅在statsd指标类型为计时器、直方图或分布时使用。buckets仅在statsd指标类型为这些类型且observer_type设置为histogram时使用。

计时器将以ms类型接收。Statsd计时器数据以毫秒为单位传输,而Prometheus期望单位为秒。exporter会将所有计时器观测值转换为秒。

直方图和分布事件(h和d指标类型)不受单位转换影响。

DogStatsD客户端行为

timed()装饰器

DogStatsD客户端的timed装饰器以秒为单位发送指标,但使用ms类型。设置use_ms=True以发送正确的单位。

正则表达式匹配

使用YAML配置时,另一个功能是能够使用原始正则表达式定义匹配,而不是默认的glob风格匹配。这可以从命名不佳的statsd指标中提取结构化数据,并允许更精确地定位匹配规则。如果未指定match_type参数,默认值为glob:

yaml
mappings:
- match: "(.*)\\.(.*)--(.*)\\.status\\.(.*)\\.count"
  match_type: regex
  name: "request_total"
  labels:
    hostname: "$1"
    exec: "$2"
    protocol: "$3"
    code: "$4"

全局默认值

还可以为observer类型、直方图选项、summary选项和匹配类型设置默认值。所有未定义这些值的映射将使用默认值。

defaults中唯一可配置的选项是glob_disable_ordering,省略时为false。将其设置为true后,glob匹配类型将不考虑映射规则文件中规则的顺序,始终将*视为比具体字符串优先级低。

在默认值中设置buckets或quantiles已弃用,建议使用histogram_options和summary_options,它们将覆盖弃

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"Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。"

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Linux服务器

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Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。

Nana - 后端开发

Mac桌面

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配置Docker镜像源后,拉取速度快了数倍,开发体验提升明显。

Qiang - 平台研发

K8s集群

5

轩辕镜像在K8s集群中表现很稳定,容器部署速度明显加快。

小敏 - 测试工程师

Windows桌面

4.8

Docker镜像下载不再超时,测试环境搭建更加高效。

晨曦 - DevOps工程师

宝塔面板

5

配置简单,Docker镜像源稳定,适合快速部署环境。

阿峰 - 资深开发

群晖NAS

5

在群晖NAS上配置后,镜像下载速度飞快,非常适合家庭实验环境。

俊仔 - 后端工程师

飞牛NAS

4.9

Docker加速让容器搭建顺畅无比,再也不用等待漫长的下载。

Lily - 测试经理

Linux服务器

4.8

镜像源覆盖面广,更新及时,团队一致反馈体验不错。

浩子 - 云平台工程师

Podman容器

5

使用轩辕镜像后,Podman拉取镜像稳定无比,生产环境可靠。

Kai - 运维主管

爱快路由

5

爱快系统下配置加速服务,Docker镜像拉取速度提升非常大。

翔子 - 安全工程师

Linux服务器

4.9

镜像源稳定性高,安全合规,Docker拉取无忧。

亮哥 - 架构师

K8s containerd

5

大规模K8s集群下镜像加速效果显著,节省了大量时间。

慧慧 - 平台开发

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配置Compose镜像加速后,整体构建速度更快了。

Tina - 技术支持

Windows桌面

4.8

配置简单,镜像拉取稳定,适合日常开发环境。

宇哥 - DevOps Leader

极空间NAS

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在极空间NAS上使用Docker加速,体验流畅稳定。

小静 - 数据工程师

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Docker镜像源下载速度快,大数据环境搭建轻松完成。

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宝塔面板

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使用轩辕镜像后,CI/CD流程整体快了很多,值得推荐。

阿Yang - 前端开发

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国内网络环境下,Docker加速非常给力,前端环境轻松搭建。

Docker迷 - 架构师

威联通NAS

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威联通NAS下配置镜像加速后,Docker体验比官方源好很多。

方宇 - 系统工程师

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绿联NAS支持加速配置,Docker镜像下载快且稳定。

常见问题

Q1:轩辕镜像免费版与专业版有什么区别?

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