Question

我想获取一些不经常更改的域数据的DistributionSummary。因此，这与监视请求或类似操作无关。

让我们以办公室的座位数为例。每个办公室的价值可能会不时发生变化，可能会有新的办公室，也可能会删除办公室。

所以现在我需要所有办公室的当前DistributionSummary，需要在每次考虑时进行计算（类似于Gauge）。

我有一个带有测微计的Spring Boot 2应用程序，并使用Prometheus收集了指标并以grafana显示。

到目前为止我尝试过的事情：

当我注册DistributionSummary时，我可以在启动过程中记录一次所有值...这为我提供了分布，但是 max 之类的计算值会随着时间的流逝而丢失，因此我无法更新DistributionSummary（记录新的办公室是可以的，但不能更改现有的办公室。

// during startup
seatsInOffice = DistributionSummary.builder("office.seats")
    .publishPercentileHistogram()
    .sla(1, 5, 20, 50)
    .register(meterRegistry);

officeService.getAllOffices().forEach(p -> seatsInOffice.record(o.getNumberOfSeats()));

我还尝试使用@Scheduled任务来删除并完全重建DistributionSummary。这似乎可行，但以某种方式感到不对。这是推荐的方法吗？可能还需要一些同步，才能不收集删除和重新计算分发之间的指标。

@Scheduled(fixedRate = 5 * 60 * 1000)
public void recalculateMetrics() {
    if (seatsInOffice != null) {
       meterRegistry.remove(seatsInOffice);
    }
    seatsInOffice = DistributionSummary.builder("office.seats")
        .publishPercentileHistogram()
        .sla(1, 5, 20, 50)
        .register(meterRegistry);

    officeService.getAllOffices().forEach(p -> seatsInOffice.record(o.getNumberOfSeats()));
}

我刚刚通过这种方法认识到的另一个问题：/actuator/prometheus端点仍然返回旧（已删除）指标的值，因此一切都存在很多时间。

对于诸如sla边界之类的东西，我还可以使用一些量规来提供值（通过自己计算），但这不会给我分位数。是否可以创建一个新的DistributionSummary而不进行注册，而仅提供以某种方式收集的值？

meterRegistry.gauge("office.seats", Tags.of("le", "1"), officeService,
    x -> x.getAllOfficesWithLessThanXSeats(1).size());
meterRegistry.gauge("office.seats", Tags.of("le", "5"), officeService,
    x -> x.getAllOfficesWithLessThanXSeats(5).size());
meterRegistry.gauge("office.seats", Tags.of("le", "20"), officeService,
    x -> x.getAllOfficesWithLessThanXSeats(20).size());
meterRegistry.gauge("office.seats", Tags.of("le", "50"), officeService,
    x -> x.getAllOfficesWithLessThanXSeats(50).size());

我想要一个DistributionSummary，它需要一个lambda或sth来获取值。但是也许这些工具不是为此用例制作的，我应该再使用其他工具。你能推荐某事吗？

Answer 1

DistributionSummary 有一个配置 distributionStatisticExpiry 可以控制旋转数据。这是一种解决方法

但是 PrometheusDistributionSummary 不会使用这个字段

           case Prometheus:
                    histogram = new TimeWindowFixedBoundaryHistogram(clock, DistributionStatisticConfig.builder()
                            .expiry(Duration.ofDays(1825)) // effectively never roll over
                            .bufferLength(1)
                            .build()
                            .merge(distributionStatisticConfig), true);

千分尺和普罗米修斯的DistributionSummary的量表式计算

1 个答案: