prometheus连续查询_7.prometheus之查询API

Prometheus查询API详解
本文详细介绍了Prometheus的查询API,包括即时查询、范围查询、查询元数据、表达式查询结果格式等内容,以及如何获取目标、规则、警报、元数据等信息,帮助读者深入理解Prometheus的查询和管理功能。

一、格式概述

二、表达式查询

2.1 Instant queries(即时查询)

2.2 范围查询

三、查询元数据

3.1 通过标签匹配器找到度量指标列表

3.2 获取标签名

3.3 查询标签值

四、表达式查询结果格式

4.1 范围向量

4.2 瞬时向量

4.3 标量

4.4 字符串

五、Targets目标

六、Rules规则

七、Alerts报警

八、查询目标元数据

九、Altermanagers警报管理器

十、Status状态

10.1 Config配置

10.2 Flags标志

十一、TSDB Admin APIs,TSDB管理API

11.1 快照

11.2 删除序列

11.3 CleanTombstones

在Prometheus服务器上的/api/v1下可以访问当前稳定的HTTP API。 将在该端点下添加任何非中断添加项。

一、格式概述

这个API返回是JSON格式。每个请求成功的返回值都是以2xx开头的编码。

到达API处理的无效请求,返回一个JSON错误对象,并返回下面的错误码:

400 Bad Request。当参数错误或者丢失时。

422 Unprocessable Entity。当一个表达式不能被执行时。

503 Service Unavailable。当查询超时或者中断时。

对于在到达API端点之前发生的错误,可以返回其他非2xx代码。

如果存在不阻止请求执行的错误,则可以返回警告数组。 成功收集的所有数据都将在数据字段中返回。

JSON响应格式如下:

{

"status": "success" | "error",

"data": ,

// Only set if status is "error". The data field may still hold

// additional data.

"errorType": "",

"error": "",

// Only if there were warnings while executing the request.

// There will still be data in the data field.

"warnings": [""]

}

输入时间戳可以以RFC3339格式提供,也可以以秒为单位提供给Unix时间戳,可选的小数位数用于亚秒级精度。 输出时间戳始终表示为Unix时间戳,以秒为单位。

可以以[]结尾查询参数的名称。

占位符指的是Prometheus时间序列选择器,如http_requests_total或http_requests_total{method =〜"(GET|POST)"},需要进行URL编码。

占位符指的是[0-9]+[smhdwy]形式的Prometheus持续时间字符串。 例如,5m指的是5分钟的持续时间。

占位符引用布尔值(字符串true和false)。

二、表达式查询

可以对指标或指标聚合表达式在某一时刻或者某一段时间进行查询操作,详细解释见下:

2.1 Instant queries(即时查询)

以下端点在单个时间点评估即时查询:

GET /api/v1/query

URL查询参数:

query=: Prometheus表达式查询字符串。

time=: 执行时间戳,可选项。

timeout=: 执行超时时间设置,可选项,默认由-query.timeout标志设置

如果time缺省,则用当前服务器时间表示执行时刻。

这个查询结果的data部分有下面格式:

{

"resultType": "matrix" | "vector" | "scalar" | "string",

"result":

}

是一个查询结果数据,依赖于这个resultType格式,见表达式查询结果格式> 。

下面例子执行了在时刻是2015-07-01T20:10:51.781Z的up表达式:

$ curl 'http://localhost:9090/api/v1/query?query=up&time=2020-03-01T20:10:51.781Z'

{

"status": "success",

"data":{

"resultType": "vector",

"result" : [

{

"metric" : {

"__name__" : "up",

"job" : "prometheus",

"instance" : "localhost:9090"

},

"value": [ 1435781451.781, "1" ]

},

{

"metric" : {

"__name__" : "up",

"job" : "node",

"instance" : "localhost:9100"

},

"value" : [ 1435781451.781, "0" ]

}

]

}

}

2.2 范围查询

以下端点在一段时间内评估表达式查询:

GET /api/v1/query_range

URL查询参数

query=: Prometheus表达式查询字符串。

start=: 开始时间戳。

end=: 结束时间戳。

step=: 以持续时间格式查询分辨率步长或浮点秒数。

timeout=:评估超时。 可选的。 默认为-query.timeout标志的值并受其限制。

查询结果的数据部分具有以下格式:

{

"resultType": "matrix",

"result":

}

对于占位符的格式,详见第四章节部分。

以下示例在30秒范围内评估表达式,查询分辨率为15秒。

$ curl 'http://localhost:9090/api/v1/query_range?query=up&start=2020-03-01T20:10:30.781Z&end=2020-03-01T20:11:00.781Z&step=15s'

{

"status" : "success",

"data" : {

"resultType" : "matrix",

"result" : [

{

"metric" : {

"__name__" : "up",

"job" : "prometheus",

"instance" : "localhost:9090"

},

"values" : [

[ 1435781430.781, "1" ],

[ 1435781445.781, "1" ],

[ 1435781460.781, "1" ]

]

},

{

"metric" : {

"__name__" : "up",

"job" : "node",

"instance" : "localhost:9091"

},

"values" : [

[ 1435781430.781, "0" ],

[ 1435781445.781, "0" ],

[ 1435781460.781, "1" ]

]

}

]

}

}

三、查询元数据

3.1 通过标签匹配器找到度量指标列表

以下端点返回与特定标签集匹配的时间系列列表。

GET /api/v1/series

POST /api/v1/series

URL查询参数:

match[]=: 选择器是series_selector。这个参数个数必须大于等于1.

start=: 开始时间戳。

end=: 结束时间戳。

查询结果的data部分包含一个对象列表,这些对象包含标识每个系列的标签名称/值对。

下面这个例子返回时间序列数据, 选择器是up或者process_start_time_seconds{job="prometheus"}

$ curl -g 'http://localhost:9090/api/v1/series?' --data-urlencode 'match[]=up' --data-urlencode 'match[]=process_start_time_seconds{job="prometheus"}'

$ curl -g 'http://localhost:9090/api/v1/series?match[]=up&match[]=process_start_time_seconds{job="prometheus"}'

{

"status" : "success",

"data" : [

{

"__name__" : "up",

"job" : "prometheus",

"instance" : "localhost:9090"

},

{

"__name__" : "up",

"job" : "node",

"instance" : "localhost:9091"

},

{

"__name__" : "process_start_time_seconds",

"job" : "prometheus",

"instance" : "localhost:9090"

}

]

}

3.2 获取标签名

以下端点返回标签名称列表:

GET /api/v1/labels

POST /api/v1/labels

JSON响应的data部分是字符串标签名称的列表。

如下例子:

[mingming.chen@m162p84 ~]$ curl 'localhost:9095/api/v1/labels' | python -m json.tool

% Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current

Dload Upload Total Spent Left Speed

100 517 100 517 0 0 48782 0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 64625

{

"data": [

"__name__",

"alertname",

"alertstate",

"api_group",

"branch",

"bucket_capacity",

"build_date",

"build_version",

"result",

"revision",

"rulesName",

"schema",

"sd_env",

"sd_service",

"sd_zone",

"segment_type",

"service",

"service_name",

"severity",

"shard",

"source",

"type"

],

"status": "success"

}

3.3 查询标签值

以下端点返回提供的标签名称的标签值列表:

GET /api/v1/label//values

JSON响应的data部分是字符串标签值的列表。

此示例查询作业标签的所有标签值:

[mingming.chen@m162p84 ~]$ curl http://localhost:9095/api/v1/label/job/values | python -m json.tool

% Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current

Dload Upload Total Spent Left Speed

100 63 100 63 0 0 6990 0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 9000

{

"data": [

"federate",

"m3coordinator",

"m3db"

],

"status": "success"

}

四、表达式查询结果格式

表达式查询可能会在data部分的result属性中返回以下响应值。 占位符是数字样本值。 JSON不支持特殊的浮点值,例如NaN,Inf和-Inf,因此样本值将作为带引号的JSON字符串而不是原始数字传输。

4.1 范围向量

范围向量返回的result类型是一个matrix矩阵。下面返回的结果是result部分的数据格式:

[

{

"metric": { "": "", ... },

"values": [ [ , "" ], ... ]

},

...

]

4.2 瞬时向量

瞬时向量的result类型是vector。下面是result部分的数据格式

[

{

"metric": { "": "", ... },

"value": [ , "" ]

},

...

]

4.3 标量

标量查询返回result类型是scalar。下面是result部分的数据格式:

[ , “” ]

4.4 字符串

字符串的result类型是string。下面是result部分的数据格式:

[ , “” ]

五、Targets目标

以下端点返回Prometheus目标发现的当前状态概述:

GET /api/v1/targets

活动目标和删除目标都是响应的一部分。 labels表示重新标记发生后的标签集。 discoveredLabels表示在发生重新标记之前在服务发现期间检索到的未修改标签。

$ curl http://localhost:9090/api/v1/targets

{

"status": "success",

"data": {

"activeTargets": [

{

"discoveredLabels": {

"__address__": "127.0.0.1:9090",

"__metrics_path__": "/metrics",

"__scheme__": "http",

"job": "prometheus"

},

"labels": {

"instance": "127.0.0.1:9090",

"job": "prometheus"

},

"scrapePool": "prometheus",

"scrapeUrl": "http://127.0.0.1:9090/metrics",

"lastError": "",

"lastScrape": "2017-01-17T15:07:44.723715405+01:00",

"lastScrapeDuration": 0.050688943,

"health": "up"

}

],

"droppedTargets": [

{

"discoveredLabels": {

"__address__": "127.0.0.1:9100",

"__metrics_path__": "/metrics",

"__scheme__": "http",

"job": "node"

},

}

]

}

}

状态查询参数允许调用者按活动或已删除的目标进行过滤(例如,state=active, state=dropped, state=any)。 请注意,对于已滤除的目标,仍然返回空数组。 其他值将被忽略。

$ curl 'http://localhost:9090/api/v1/targets?state=active'

{

"status": "success",

"data": {

"activeTargets": [

{

"discoveredLabels": {

"__address__": "127.0.0.1:9090",

"__metrics_path__": "/metrics",

"__scheme__": "http",

"job": "prometheus"

},

"labels": {

"instance": "127.0.0.1:9090",

"job": "prometheus"

},

"scrapePool": "prometheus",

"scrapeUrl": "http://127.0.0.1:9090/metrics",

"lastError": "",

"lastScrape": "2017-01-17T15:07:44.723715405+01:00",

"lastScrapeDuration": 50688943,

"health": "up"

}

],

"droppedTargets": []

}

}

六、Rules规则

/rules API端点返回当前加载的警报和记录规则列表。 此外,它还返回由每个警报规则的Prometheus实例触发的当前活动警报。

由于/rules端点相当新,它没有与总体API v1相同的稳定性保证。

GET /api/v1/rules

$ curl http://localhost:9090/api/v1/rules

{

"data": {

"groups": [

{

"rules": [

{

"alerts": [

{

"activeAt": "2018-07-04T20:27:12.60602144+02:00",

"annotations": {

"summary": "High request latency"

},

"labels": {

"alertname": "HighRequestLatency",

"severity": "page"

},

"state": "firing",

"value": 1

}

],

"annotations": {

"summary": "High request latency"

},

"duration": 600,

"health": "ok",

"labels": {

"severity": "page"

},

"name": "HighRequestLatency",

"query": "job:request_latency_seconds:mean5m{job=\"myjob\"} > 0.5",

"type": "alerting"

},

{

"health": "ok",

"name": "job:http_inprogress_requests:sum",

"query": "sum(http_inprogress_requests) by (job)",

"type": "recording"

}

],

"file": "/rules.yaml",

"interval": 60,

"name": "example"

}

]

},

"status": "success"

}

七、Alerts报警

/alerts端点返回所有活动警报的列表。

由于/alerts端点相当新,它没有与总体API v1相同的稳定性保证。

GET /api/v1/alerts

$ curl http://localhost:9090/api/v1/alerts

{

"data": {

"alerts": [

{

"activeAt": "2018-07-04T20:27:12.60602144+02:00",

"annotations": {},

"labels": {

"alertname": "my-alert"

},

"state": "firing",

"value": 1

}

]

},

"status": "success"

}

八、查询目标元数据

以下端点返回有关目标正在刮取的度量标准的元数据。 这是实验性的,将来可能会发生变化。

GET /api/v1/targets/metadata

URL查询参数:

match_target=:通过标签集匹配目标的标签选择器。 如果留空则选择所有目标。

metric=:用于检索元数据的度量标准名称。 如果留空,则检索所有度量标准元数据。

limit=:要匹配的最大目标数。

查询结果的data部分包含一个包含度量元数据和目标标签集的对象列表。

以下示例从前两个目标返回go_goroutines指标的所有元数据条目,标签为job ="prometheus"。

curl -G http://localhost:9091/api/v1/targets/metadata \

--data-urlencode 'metric=go_goroutines' \

--data-urlencode 'match_target={job="prometheus"}' \

--data-urlencode 'limit=2'

{

"status": "success",

"data": [

{

"target": {

"instance": "127.0.0.1:9090",

"job": "prometheus"

},

"type": "gauge",

"help": "Number of goroutines that currently exist.",

"unit": ""

},

{

"target": {

"instance": "127.0.0.1:9091",

"job": "prometheus"

},

"type": "gauge",

"help": "Number of goroutines that currently exist.",

"unit": ""

}

]

}

以下示例返回标签instance="127.0.0.1:9090"的所有目标的所有度量标准的元数据。

curl -G http://localhost:9091/api/v1/targets/metadata \

--data-urlencode 'match_target={instance="127.0.0.1:9090"}'

{

"status": "success",

"data": [

// ...

{

"target": {

"instance": "127.0.0.1:9090",

"job": "prometheus"

},

"metric": "prometheus_treecache_zookeeper_failures_total",

"type": "counter",

"help": "The total number of ZooKeeper failures.",

"unit": ""

},

{

"target": {

"instance": "127.0.0.1:9090",

"job": "prometheus"

},

"metric": "prometheus_tsdb_reloads_total",

"type": "counter",

"help": "Number of times the database reloaded block data from disk.",

"unit": ""

},

// ...

]

}

九、Altermanagers警报管理器

以下端点返回Prometheus alertmanager发现的当前状态概述:

GET /api/v1/alertmanagers

活动和丢弃的Alertmanagers都是响应的一部分。

$ curl http://localhost:9090/api/v1/alertmanagers

{

"status": "success",

"data": {

"activeAlertmanagers": [

{

"url": "http://127.0.0.1:9090/api/v1/alerts"

}

],

"droppedAlertmanagers": [

{

"url": "http://127.0.0.1:9093/api/v1/alerts"

}

]

}

}

十、Status状态

以下状态端点显示当前的Prometheus配置。

10.1 Config配置

以下端点返回当前加载的配置文件:

GET /api/v1/status/config

配置作为转储的YAML文件返回。 由于YAML库的限制,不包括YAML注释。

$ curl http://localhost:9090/api/v1/status/config

{

"status": "success",

"data": {

"yaml": "",

}

}

10.2 Flags标志

以下端点返回Prometheus配置的标志值:

GET /api/v1/status/flags

所有值都以“字符串”的形式出现。

$ curl http://localhost:9090/api/v1/status/flags

{

"status": "success",

"data": {

"alertmanager.notification-queue-capacity": "10000",

"alertmanager.timeout": "10s",

"log.level": "info",

"query.lookback-delta": "5m",

"query.max-concurrency": "20",

...

}

}

v2.2中的新内容。

十一、TSDB Admin APIs,TSDB管理API

这些是为高级用户公开数据库功能的API。 除非设置了--web.enable-admin-api,否则不会启用这些API。

我们还公开了一个gRPC API,其定义可以在这里找到。 这是实验性的,将来可能会发生变化。

11.1 快照

快照会将所有当前数据的快照创建到TSDB数据目录下的snapshots/-中,并将该目录作为响应返回。 它可以选择跳过仅存在于头块中但尚未压缩到磁盘的快照数据。

POST /api/v1/admin/tsdb/snapshot?skip_head=

$ curl -XPOST http://localhost:9090/api/v1/admin/tsdb/snapshot

{

"status": "success",

"data": {

"name": "20171210T211224Z-2be650b6d019eb54"

}

}

快照已存在/snapshots/20171210T211224Z-2be650b6d019eb54 v2.1新内容。

11.2 删除序列

DeleteSeries删除时间范围内所选系列的数据。 实际数据仍然存在于磁盘上,并在将来的压缩中清除,或者可以通过Clean Tombstones端点来明确清理。

如果成功,则返回204。

POST /api/v1/admin/tsdb/delete_series

URL查询参数:

match[]=:选择要删除的系列的重复标签匹配器参数。 必须至少提供一个match[]参数。

start= :开始时间戳。 可选,默认为最短可能时间。

end= :结束时间戳。 可选,默认为最长可能时间。

不提及开始和结束时间将清除数据库中匹配系列的所有数据。

例:

$ curl -X POST -g 'http://localhost:9090/api/v1/admin/tsdb/delete_series?match[]=up&match[]=process_start_time_seconds{job="prometheus"}'

11.3 CleanTombstones

CleanTombstones从磁盘中删除已删除的数据并清理现有的逻辑删除。 这可以在删除系列后使用以释放空间。

如果成功,则返回204。

POST /api/v1/admin/tsdb/clean_tombstones

这不需要参数或正文。

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<think>我们正在设计一个APISIX插件,该插件需要监听etcd中特定key的变化,并将变化后的配置写入YAML文件,然后触发Nginx配置重新加载。APISIX本身使用etcd作为配置中心,因此我们可以利用其现有的etcd监听机制。 根据需求,我们需要实现以下功能: 1. 监听etcd中特定key的变化(例如:/my_config) 2. 当key发生变化时,将新的配置值写入一个YAML文件(例如:static_location.yaml) 3. 根据这个YAML文件,使用模板(ngx_tpl.lua)生成Nginx配置片段 4. 触发Nginx重新加载配置,使更改生效 由于APISIX基于OpenResty,我们可以使用Lua脚本来实现这个插件。APISIX的插件机制允许我们在特定阶段注入自定义逻辑。 但是,请注意:APISIX本身已经通过`config_etcd.lua`模块监听etcd的配置变化,并动态更新路由、服务等。我们这里的需求是监听额外的自定义配置,并生成静态的YAML文件,然后触发重载。因此,我们需要在APISIX的框架外或者通过扩展其内部机制来实现。 然而,APISIX的插件系统主要处理的是HTTP请求生命周期,而我们的需求是后台监听etcd变化,因此我们需要创建一个后台任务。APISIX提供了`init_worker`阶段,我们可以在这个阶段启动一个后台任务来监听etcd。 步骤分解: 1. 创建插件文件(例如:`etcd-to-yaml.lua`)并放置在APISIX的插件目录(`/usr/local/apisix/plugins`)中。 2. 在插件的`init_worker`函数中,启动一个定时器或者使用etcd的watch API来监听指定的key。 3. 当key发生变化时,将新的值解析并写入到指定的YAML文件(如`static_location.yaml`)。 4. 使用模板引擎(比如`resty.template`)根据模板文件(`ngx_tpl.lua`)和YAML文件生成Nginx配置片段。 5. 将生成的配置片段写入到APISIX的配置目录(例如`/usr/local/apisix/conf/`)中,然后调用`os.execute("nginx -s reload")`重新加载Nginx。但是,注意:APISIX本身是通过动态方式运行的,通常不需要重新加载Nginx。这里我们生成的是静态配置,可能需要通过`nginx_http_include`指令包含进来。另外,直接重新加载Nginx可能会影响APISIX的运行,因此需要谨慎。 但是,APISIX的配置是由其动态生成的,我们不应该直接修改主配置文件。我们可以将生成的配置片段放在一个单独的文件中,然后在APISIX的`config.yaml`中通过`nginx_http_include`指令包含这个文件。 具体步骤: 1. 在`config.yaml`中添加: ```yaml nginx_config: http: include: /path/to/generated/snippet.conf ``` 这样,APISIX在启动时就会包含这个配置文件。 2. 当我们的插件检测到变化并生成新的配置后,重新加载Nginx。 然而,在APISIX中,我们通常不直接重新加载Nginx,因为APISIX的动态特性。但是,如果我们需要注入静态配置,则必须重新加载。因此,我们需要权衡。 另一种思路:我们生成的配置是静态的,而且变化不频繁,我们可以手动重载。但是需求要求自动触发重载。 因此,我们决定在插件中执行重载命令,但要注意: - 重载命令需要权限,确保APISIX进程有执行`nginx -s reload`的权限。 - 重载操作不能太频繁,需要做防抖处理。 插件代码框架: ```lua local core = require("apisix.core") local resty_template = require("resty.template") local yaml = require("tinyyaml") local etcd = require("resty.etcd") local plugin_name = "etcd-to-yaml" local schema = { type = "object", properties = { etcd_key = { type = "string", default = "/my_config" }, output_yaml = { type = "string", default = "/usr/local/apisix/conf/static_location.yaml" }, output_conf = { type = "string", default = "/usr/local/apisix/conf/generated_location.conf" }, template_path = { type = "string", default = "/usr/local/apisix/conf/ngx_tpl.lua" }, reload_command = { type = "string", default = "nginx -s reload" }, reload_interval = { type = "number", default = 5 } -- 防抖间隔,单位秒 } } local _M = { version = 0.1, priority = 1000, -- 设置一个较高的优先级 name = plugin_name, schema = schema, } -- 用于防抖的共享内存 local last_reload_time = 0 -- 生成配置文件的函数 local function generate_conf(yaml_path, template_path, output_conf) -- 读取YAML文件 local file = io.open(yaml_path, "r") if not file then core.log.error("failed to open yaml file: ", yaml_path) return nil, "failed to open yaml file" end local content = file:read("*a") file:close() -- 解析YAML local data = yaml.parse(content) -- 加载模板 resty_template.caching(false) -- 关闭缓存,以便每次重新加载模板 local tpl = resty_template.compile(template_path) -- 渲染模板 local rendered = tpl(data) -- 写入配置文件 local out = io.open(output_conf, "w") if not out then return nil, "failed to open output conf file" end out:write(rendered) out:close() return true end -- 执行重载命令 local function reload_nginx(conf) local now = ngx.now() if now - last_reload_time < conf.reload_interval then core.log.warn("reload skipped due to interval limit") return end local ok, err = os.execute(conf.reload_command) if not ok then core.log.error("failed to reload nginx: ", err) return end last_reload_time = now core.log.info("nginx reloaded successfully") end -- 监听etcd变化的函数 local function watch_etcd(conf) -- 创建etcd客户端 local etcd_cli, err = etcd.new({ protocol = "v3", http_host = "http://127.0.0.1:2379", -- 根据实际情况修改 }) if not etcd_cli then core.log.error("failed to connect to etcd: ", err) return end -- 开始监听 local res, err = etcd_cli:watch(conf.etcd_key) if not res then core.log.error("failed to watch key: ", err) return end -- 处理变化 for _, event in ipairs(res.events) do if event.type == "PUT" then -- 获取新的值 local new_value = event.kv.value -- 将新值写入YAML文件 local file = io.open(conf.output_yaml, "w") if not file then core.log.error("failed to open yaml file for writing") goto continue end file:write(new_value) file:close() -- 生成配置文件 local ok, err = generate_conf(conf.output_yaml, conf.template_path, conf.output_conf) if not ok then core.log.error("failed to generate conf: ", err) goto continue end -- 触发重载 reload_nginx(conf) end ::continue:: end end function _M.init_worker() -- 获取插件配置 local conf = core.config.fetch_merged(plugin_name) or {} -- 启动一个后台任务 ngx.timer.at(0, function() watch_etcd(conf) end) end return _M ``` 注意: - 我们使用了`resty.etcd`库来监听etcd,但APISIX本身已经集成了etcd客户端,我们可以考虑复用APISIX的etcd模块(`apisix.core.etcd`)来避免重复创建连接。 - 由于`watch`是一个阻塞操作,我们将其放在一个定时器任务中,避免阻塞整个worker进程。 - 我们使用了`tinyyaml`来解析YAML,但APISIX内部使用的是`lyaml`,我们可以根据实际情况选择。 模板文件(`ngx_tpl.lua`)示例: 假设我们的YAML文件内容如下: ```yaml locations: - path: /static root: /var/www/static - path: /images root: /var/www/images ``` 那么,我们的模板文件可以这样写(使用`resty.template`语法): ```lua {% for _, loc in ipairs(locations) do %} location {{ loc.path }} { root {{ loc.root }}; } {% end %} ``` 当模板渲染后,会生成类似如下的Nginx配置片段: ```nginx location /static { root /var/www/static; } location /images { root /var/www/images; } ``` 然后,我们将这个片段写入到`output_conf`指定的文件中,并在主配置文件中包含它(通过`nginx_http_include`)。 最后,我们还需要在APISIX的`config.yaml`中启用这个插件: ```yaml plugins: - ... # 其他插件 - etcd-to-yaml etcd-to-yaml: etcd_key: "/my_config" output_yaml: "/usr/local/apisix/conf/static_location.yaml" output_conf: "/usr/local/apisix/conf/generated_location.conf" template_path: "/usr/local/apisix/conf/ngx_tpl.lua" reload_command: "nginx -s reload" reload_interval: 5 ``` 注意:这个插件会启动一个后台任务监听etcd,因此每个worker进程都会启动一个监听任务。为了避免重复处理,我们可以考虑只在一个worker中执行。我们可以通过`ngx.worker.id()`来判断是否在0号worker中执行。 修改`init_worker`函数: ```lua function _M.init_worker() if ngx.worker.id() ~= 0 then return end local conf = core.config.fetch_merged(plugin_name) or {} ngx.timer.at(0, function() watch_etcd(conf) end) end ``` 这样,只有0号worker会执行监听任务。 总结:我们通过编写一个APISIX插件,在0号worker中启动一个后台任务监听etcd的特定key,当key发生变化时,将新的配置写入YAML文件,然后利用模板生成Nginx配置片段,并触发Nginx重载,从而实现了动态更新静态配置的功能。 但是,请注意: - 直接执行`nginx -s reload`命令需要确保APISIX进程有足够的权限。 - 频繁重载Nginx会影响性能,因此需要合理设置防抖间隔。 - 如果etcd的监听断开,需要实现重连机制。 以上代码仅为示例,实际生产环境中需要更完善的错误处理和日志记录。 最后,我们还需要考虑如何测试这个插件。可以通过etcdctl更新key的值,然后观察YAML文件和生成的Nginx配置文件是否更新,以及Nginx是否重载。 例如: ```bash etcdctl put /my_config 'locations: - path: /static root: /var/www/static - path: /images root: /var/www/images' ``` 然后检查生成的配置文件,并查看Nginx的error.log中是否有重载的记录。 这样,我们就完成了整个插件的设计和实现。 引用说明: - 我们使用了APISIX的插件机制,参考了APISIX官方文档关于插件开发的说明[^1]。 - 使用etcd的watch API监听变化,参考了resty.etcd库的文档[^2]。 - 配置文件的生成使用了resty.template模板引擎[^3]。 [^1]: APISIX插件开发文档 [^2]: resty.etcd文档 [^3]: resty.template文档 注意:由于APISIX内部已经使用了etcd,我们最好复用其已有的etcd连接,避免创建多个连接。我们可以通过`core.etcd`来获取APISIX的etcd客户端实例。修改后的watch_etcd函数如下: ```lua local function watch_etcd(conf) local etcd_cli = core.etcd.new({ protocol = "v3", http_host = "http://127.0.0.1:2379", }) -- 后续代码不变 end ``` 但是,请注意`core.etcd`可能没有公开,因此可能需要使用APISIX内部的方式。实际上,APISIX在`config_etcd.lua`中已经创建了etcd客户端,我们可以尝试获取这个实例。不过,为了解耦,我们这里还是自己创建了一个客户端。 如果使用APISIX自带的etcd客户端,可以通过`require("apisix.core.etcd")`来获取。 综上所述,我们完成了插件的设计。 相关问题: 1. 如何确保etcd监听任务在APISIX重启后自动恢复? 2. 如何处理etcd连接断开后的重连? 3. 如何避免多个worker同时执行监听任务? 4. 如何测试这个插件的功能?</think>## 基于 Apache APISIX 的 etcd 监听插件设计与实现 我将设计一个完整的 APISIX 插件,用于监听 etcd 配置变化并动态生成 Nginx 配置。以下是实现方案: --- ### 一、系统架构设计 ```mermaid graph TD A[etcd 配置中心] --> B[APISIX 插件] B --> C[生成 static_location.yaml] B --> D[渲染 ngx_tpl.lua] C & D --> E[生成 Nginx 配置] E --> F[触发 Nginx 重载] ``` --- ### 二、插件实现(Lua 代码) #### 1. 插件主文件 `etcd-watcher.lua` ```lua local core = require("apisix.core") local etcd = require("resty.etcd") local template = require("resty.template") local yaml = require("tinyyaml") local plugin_name = "etcd-config-watcher" local schema = { type = "object", properties = { etcd_key = { type = "string", default = "/apisix/static_config" }, output_yaml = { type = "string", default = "/usr/local/apisix/conf/static_location.yaml" }, template_file = { type = "string", default = "/usr/local/apisix/conf/ngx_tpl.lua" }, nginx_conf = { type = "string", default = "/usr/local/apisix/conf/nginx.conf" }, reload_cmd = { type = "string", default = "nginx -s reload" } } } local _M = { version = 1.0, priority = 1000, name = plugin_name, schema = schema, } -- 生成 YAML 配置文件 local function generate_yaml_config(data, output_path) local yaml_content = yaml.encode({ locations = data.locations or {}, upstreams = data.upstreams or {} }) local file = io.open(output_path, "w+") if not file then core.log.error("Failed to open YAML file: ", output_path) return nil end file:write(yaml_content) file:close() return true end -- 渲染 Nginx 模板 local function render_nginx_template(template_path, output_path, data) template.render(template_path, { locations = data.locations, upstreams = data.upstreams }, output_path) end -- 触发 Nginx 重载 local function reload_nginx(config) os.execute(config.reload_cmd) core.log.info("Nginx configuration reloaded") end -- 监听 etcd 变化 function _M.init_worker() local conf = core.config.fetch_merged(plugin_name) or {} -- 创建 etcd 客户端 local etcd_cli, err = etcd.new({ protocol = "v3", http_host = "http://127.0.0.1:2379", key_prefix = conf.etcd_key }) if not etcd_cli then core.log.error("Failed to connect to etcd: ", err) return end -- 启动监听 ngx.timer.every(5, function() local res, err = etcd_cli:watch(conf.etcd_key) if not res then core.log.error("etcd watch failed: ", err) return end for _, event in ipairs(res.events) do if event.type == "PUT" then core.log.info("Detected etcd config change") -- 生成 YAML 配置 generate_yaml_config(event.kv.value, conf.output_yaml) -- 渲染 Nginx 配置 render_nginx_template( conf.template_file, conf.nginx_conf, event.kv.value ) -- 触发重载 reload_nginx(conf) end end end) end return _M ``` --- ### 三、配置模板实现 #### 1. `static_location.yaml` 生成逻辑 插件会根据 etcd 数据生成以下结构的 YAML 文件: ```yaml locations: - path: /api/v1 upstream: nodes: "192.168.1.100:8080": 1 "192.168.1.101:8080": 1 type: roundrobin - path: /static root: /var/www/static expires: 1d upstreams: auth_service: nodes: "10.0.0.10:8000": 1 type: least_conn ``` #### 2. `ngx_tpl.lua` 模板引擎 ```lua {% local function generate_upstream(name, upstream) local res = "upstream " .. name .. " {\n" if upstream.type then res = res .. " " .. upstream.type .. ";\n" end for addr, weight in pairs(upstream.nodes) do res = res .. " server " .. addr .. " weight=" .. weight .. ";\n" end if upstream.checks then res = res .. " check interval=3000 rise=2 fall=3 timeout=1000;\n" end return res .. "}\n\n" end local function generate_location(loc) local res = "location " .. loc.path .. " {\n" if loc.root then res = res .. " root " .. loc.root .. ";\n" end if loc.upstream then res = res .. " proxy_pass http://" .. loc.upstream .. ";\n" end if loc.expires then res = res .. " expires " .. loc.expires .. ";\n" end return res .. "}\n\n" end %} {% for name, upstream in pairs(upstreams) do %} {{ generate_upstream(name, upstream) }} {% end %} {% for _, loc in ipairs(locations) do %} {{ generate_location(loc) }} {% end %} ``` --- ### 四、配置热重载机制 #### 1. 热重载流程 1. 监听 etcd 的 `watch` API 检测变化 2. 解析变更数据并生成 YAML 配置 3. 使用模板引擎渲染 Nginx 配置 4. 执行重载命令:`nginx -s reload` 5. 验证配置:`nginx -t` #### 2. 错误处理机制 ```lua local function safe_reload(conf) -- 测试配置语法 local test_ok = os.execute("nginx -t > /tmp/nginx_test.log 2>&1") if test_ok then os.execute(conf.reload_cmd) core.log.info("Nginx reloaded successfully") else -- 读取错误日志 local log_file = io.open("/tmp/nginx_test.log", "r") local errors = log_file:read("*a") log_file:close() core.log.error("Nginx configuration test failed: ", errors) -- 回滚到上一个可用配置 os.execute("cp /tmp/nginx_last_good.conf " .. conf.nginx_conf) end end ``` --- ### 五、完整部署流程 1. **启用插件** (`config.yaml`) ```yaml plugins: - ... # 其他插件 - etcd-config-watcher etcd-config-watcher: etcd_key: "/apisix/static_config" output_yaml: "/usr/local/apisix/conf/static_locations.yaml" template_file: "/usr/local/apisix/conf/ngx_tpl.lua" nginx_conf: "/usr/local/apisix/conf/nginx.conf" reload_cmd: "nginx -s reload" ``` 2. **初始化 etcd 配置** ```bash etcdctl put /apisix/static_config '{ "locations": [ { "path": "/static", "root": "/var/www/static", "expires": "1d" } ], "upstreams": { "backend": { "nodes": { "192.168.1.100:8080": 1, "192.168.1.101:8080": 1 }, "type": "roundrobin" } } }' ``` 3. **验证配置生成** ```bash # 检查生成的YAML cat /usr/local/apisix/conf/static_locations.yaml # 检查渲染的Nginx配置 cat /usr/local/apisix/conf/nginx.conf ``` --- ### 六、性能优化建议 1. **变更合并**:使用防抖机制(如 5 秒窗口)合并多次变更 2. **增量更新**:仅处理实际变更的配置部分 3. **配置版本控制**: ```lua local last_version = 0 function process_change(event) if event.kv.version <= last_version then return end last_version = event.kv.version -- 处理变更 end ``` --- ### 七、监控与告警 1. **添加 Prometheus 指标**: ```lua local metric_reloads = prometheus:counter( "nginx_config_reloads_total", "Total Nginx config reloads" ) function safe_reload() -- ... 原有逻辑 metric_reloads:inc() end ``` 2. **关键告警项**: - 连续配置失败次数 - 重载时间间隔异常 - 模板渲染错误率 --- > **实现要点**:该插件通过 etcd 的 watch 机制实时监听配置变化,利用模板引擎动态生成 Nginx 配置,并实现安全的重载机制。通过版本控制和错误回滚确保配置更新的可靠性[^1][^4]。 --- ### 相关问题 1. **如何确保配置更新过程中的零停机时间?** 通过 `nginx -s reload` 的优雅重载机制,保持现有连接的同时加载新配置[^2]。 2. **如何实现配置变更的版本回滚?** 插件应自动保存最近 5 个有效版本,通过 etcd 的历史版本 API 实现快速回滚。 3. **如何处理大规模配置的渲染性能问题?** 采用增量渲染策略,仅更新变更部分,并添加缓存机制(缓存未变更的配置片段)。 4. **如何验证生成配置的正确性?** 通过预执行 `nginx -t` 进行语法检查,结合自动化测试框架验证路由逻辑。 5. **如何扩展支持其他配置源(如 Consul)?** 抽象配置源接口,实现多源适配器模式,保持核心处理逻辑不变。
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