【云原生 • Prometheus】图解Prometheus数据抓取原理

discovery模块利用各种服务发现协议发现目标采集点，并通过channel管道将最新发现的目标采集点信息实时同步给scrape模块，scrape模块负责使用http协议从目标采集点上抓取监控指标数据。

如上图，discovery服务发现模块经过Discoverer组件 --> updater组件 --> sender组件，将服务发现采集点实时动态发送到syncCh通道上，而该通道的另一端就是scrape模块，这样discovery模块和scrape模块就构建起了关联。

scrape模块updateTsets组件通过协程方式运行实时监听syncCh通道，并将更新写入到scrapeManager结构体中targetSets字段对应的map中，同时触发triggerSend信号给reloader组件，告诉该组件采集点有更新，reloader组件就从scrapeManager中targetSets中拉取最新采集点进行加载。

reloader组件基于这些采集点信息生成一个个targetScraper组件，targetScraper组件组件主要负责按照job中配置的interval时间间隔不停轮训调用采集点的HTTP接口，这样就实现了采集点的指标数据采集。

scrape加载流程

下面来看下scrape模块reloader加载采集点具体流程，如下图：

reloader采集点加载主要分为如下几个主要步骤：

1、scrapePool生成并初始化基础数据：

scrapeManager结构体中targetSets字段对应的map中存放了当前服务发现的最新采集点信息，key是job名称，遍历该targetSets中存放的采集点信息，为每个job对应生成一个scrapePool结构体的实例，即scrapePool是封装单个抓取job的工作单元：

ScrapePools 是单个的Job的抓取目标的工作单位：
type scrapePool struct {
 //存储指标
 appendable storage.Appendable
 //一个scrapePool对应一个job，config即为该job配置
 config *config.ScrapeConfig
 // 基于job配置生成http请求客户端工具，比如封装认证信息等
 client *http.Client
 //每个target都会生成一个loop
 loops          map[uint64]loop
 //target_limit检查
 targetLimitHit bool
 //relabe后有效的采集点
 activeTargets  map[uint64]*Target
 //relabel后无效采集点
 droppedTargets []*Target
 //生成scrapeLoop工厂函数
 newLoop func(scrapeLoopOptions) loop
}

每个抓取job生成的scrapePool存放在scrapeManager结构体中scrapePools这个map中：

scrapePools   map[string]*scrapePool

2、targetgroup.Group构建Target：

上面生成的scrapePool中主要初始化config、client等信息，并没有涉及到抓取采集点数据，然后对生成的scrapePool执行Sync方法，入参就是该抓取job当前所有采集点信息，这个方法就是对job的采集点信息进行处理：

func (sp *scrapePool) Sync(tgs []*targetgroup.Group)

遍历采集点，通过targetsFromGroup(tg, sp.config)解析采集点返回[]*Target，

var all []*Target
sp.droppedTargets = []*Target{}
for _, tg := range tgs {
	//基于targetgroup.Group构建target集合
	targets, err := targetsFromGroup(tg, sp.config)
	if err != nil {
		level.Error(sp.logger).Log("msg", "creating targets failed", "err", err)
		continue
	}
	for _, t := range targets {
		if t.Labels().Len() > 0 {//relabel后符合要求的采集点
			all = append(all, t)
		} else if t.DiscoveredLabels().Len() > 0 {//relabel后不符合要求的采集点：废弃
			sp.droppedTargets = append(sp.droppedTargets, t)
		}
	}
}

Target结构体主要字段如下，即将服务发现的采集点信息解析成scrape模块的Target信息，解析过程中会涉及relabel操作，从服务发现的目标采集点中过滤出符合要求的真实采集点，一个Target即代表一个将要真实触发Http请求对象：

type Target struct {
	//服务发现标签，即未经过relabel处理的标签
	discoveredLabels labels.Labels
	//经过relabel处理之后标签
	labels labels.Labels
	//http请求参数
	params url.Values
    //采集点状态：up、down、unknown
	health             TargetHealth
}

3、有效Target生成scrapeLoop：

Target只是包含采集点信息，scrapeLoop实现loop接口，封装了发送http请求采集数据指标逻辑的Target执行单元：

type loop interface {
 run(interval, timeout time.Duration, errc chan<- error)
 setForcedError(err error)
 stop()
 getCache() *scrapeCache
 disableEndOfRunStalenessMarkers()
}

其中run方法就是启动http数据抓取，入参interval指定循环抓取指标间隔；stop方法则是停止http数据采集。

我们来看下Target如何生成scrapeLoop：

if _, ok := sp.activeTargets[hash]; !ok {
    //生成targetScraper，其中封装了Target和client
	//Target封装了采集点请求IP、端口、请求参数等信息，通过这些信息构建HTTP请求Request
	//client是封装了认证信息的http请求客户端工具，用于将http请求request发送出去
	s := &targetScraper{Target: t, client: sp.client, timeout: timeout}
	l := sp.newLoop(scrapeLoopOptions{
		target:          t,
		scraper:         s,
		limit:           limit,
		honorLabels:     honorLabels,
		honorTimestamps: honorTimestamps,
		mrc:             mrc,
	})
   ...
}

if _, ok := sp.activeTargets[hash]; !ok {
    //sp.activeTargets不存在则表示新发现的采集点，则创建scrapeLoop
	
    //生成targetScraper，其中封装了Target和client
	//Target封装了采集点请求IP、端口、请求参数等信息，通过这些信息构建HTTP请求Request
	//client是封装了认证信息的http请求客户端工具，用于将http请求request发送出去
	s := &targetScraper{Target: t, client: sp.client, timeout: timeout}
	l := sp.newLoop(scrapeLoopOptions{
		target:          t,
		scraper:         s,
		limit:           limit,
		honorLabels:     honorLabels,
		honorTimestamps: honorTimestamps,
		mrc:             mrc,
	})

	sp.activeTargets[hash] = t
	sp.loops[hash] = l

	uniqueLoops[hash] = l
} else {
    //sp.activeTargets存在则可能：
    //1、重复的采集点：直接忽略即可
    //2、之前发现并启动的采集点：设置uniqueLoops[hash] = nil，则后续启动loop时不用启动
    
	//target在sp.activeTargets已存在，但是uniqueLoops不存在，说明该采集点之前就被发现过并被启动，当前发现的和之前一致未变
	//uniqueLoops[hash] = nil表示当前还是存在，但是不需要启动，后面对于sp.activeTargets存在但是uniqueLoops中不存在的采集点，则为采集点消失，需要停止loop并移除掉
	if _, ok := uniqueLoops[hash]; !ok {
		uniqueLoops[hash] = nil
	}
	sp.activeTargets[hash].SetDiscoveredLabels(t.DiscoveredLabels())
}

uniqueLoops存储当前抓取job所有有效采集点，不在该集合中的采集点需要停止并移除，如之前存在的采集点，但是当前又消失不见的采集点：

for hash := range sp.activeTargets {
	//uniqueLoops存储当前抓取job所有有效采集点，不在该集合中的采集点需要停止并移除，如之前存在的采集点，但是当前又消失不见的采集点
	//uniqueLoops中value=nil的是不需要启动，之前服务发现过并被启动的；value不是nil则表示需要启动
	if _, ok := uniqueLoops[hash]; !ok {
		//移除
		wg.Add(1)
		go func(l loop) {
			l.stop()
			wg.Done()
		}(sp.loops[hash])

		delete(sp.loops, hash)
		delete(sp.activeTargets, hash)
	}
}

scrapeLoop中还有个关键的类型targetScraper，它才是真正执行http请求组件，其实现scraper接口(如下)，其中scrape就是一次http请求逻辑封装：

type scraper interface {
 scrape(ctx context.Context, w io.Writer) (string, error)
 Report(start time.Time, dur time.Duration, err error)
 offset(interval time.Duration, jitterSeed uint64) time.Duration
}

4、启动scrapeLoop：

最后，执行scrapeLoop的run方法，启动scrapeLoop组件：

for _, l := range uniqueLoops {
	if l != nil { 
		go l.run(interval, timeout, nil)
	}
}

组件关系

scrape模块加载流程关键是几个核心组件创建、初始化及启动运行的过程：

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