Koordinator-Metric查询

以CollectAllPodMetricsLast()举例,看看koordinator怎样使用tsdb进行查询。

CollectAllPodMetricsLast()

  • GenerateQueryParamsLast()传入metric采集间隔2倍时间
  • 调用CollectAllPodMetrics()
func CollectAllPodMetricsLast(statesInformer statesinformer.StatesInformer, metricCache metriccache.MetricCache,
    metricResource metriccache.MetricResource, metricCollectInterval time.Duration) map[string]float64 {
    queryParam := GenerateQueryParamsLast(metricCollectInterval * 2)
    return CollectAllPodMetrics(statesInformer, metricCache, *queryParam, metricResource)
}

GenerateQueryParamsLast()

  • end为当前时间
  • start为传入offset
  • 构造metriccache.QueryParam,参数aggregate为Last(最近)
func GenerateQueryParamsLast(windowDuration time.Duration) *metriccache.QueryParam {
    end := time.Now()
    start := end.Add(-windowDuration)
    queryParam := &metriccache.QueryParam{
        Aggregate: metriccache.AggregationTypeLast,
        Start:     &start,
        End:       &end,
    }
    return queryParam
}

CollectAllPodMetrics()

  • 构建BuildQueryMeta
  • 调用CollectPodMetric()
    • 参数:metric缓存、queryMeta、startTime、endTime。
    • 获取结果后,设置aggregate
func CollectAllPodMetrics(statesInformer statesinformer.StatesInformer, metricCache metriccache.MetricCache,
    queryParam metriccache.QueryParam, metricResource metriccache.MetricResource) map[string]float64 {
    podsMeta := statesInformer.GetAllPods()
    podsMetrics := make(map[string]float64)
    for _, podMeta := range podsMeta {
        queryMeta, err := metricResource.BuildQueryMeta(metriccache.MetricPropertiesFunc.Pod(string(podMeta.Pod.UID)))
        if err != nil {
            klog.Warningf("build pod %s/%s query meta failed, kind: %s, error: %v", podMeta.Pod.Namespace, podMeta.Pod.Name, queryMeta.GetKind(), err)
            continue
        }
        podQueryResult, err := CollectPodMetric(metricCache, queryMeta, *queryParam.Start, *queryParam.End)
        if err != nil {
            klog.Warningf("query pod %s/%s metric failed, kind: %s, error: %v", podMeta.Pod.Namespace, podMeta.Pod.Name, queryMeta.GetKind(), err)
            continue
        }
        if podQueryResult.Count() == 0 {
            klog.V(5).Infof("query pod %s/%s metric is empty, kind: %s", podMeta.Pod.Namespace, podMeta.Pod.Name, queryMeta.GetKind())
            continue
        }
        value, err := podQueryResult.Value(queryParam.Ag
源码地址: https://pan.quark.cn/s/3916362e5d0a 在C#编程平台下,构建一个曲线编辑器是一项融合了图形用户界面(GUI)构建、数据管理及数学运算的应用开发任务。 接下来将系统性地介绍这个曲线编辑器开发过程中的核心知识点:1. **定制曲线面板展示数据曲线**: - 控件选用:在C#的Windows Forms或WPF框架中,有多种控件可用于曲线呈现,例如PictureBox或用户自定义的UserControl。 通过处理重绘事件,借助Graphics对象执行绘图动作,如运用DrawCurve方法。 - 数据图形化:通过线性或贝塞尔曲线连接数据点,以呈现数据演变态势。 这要求掌握直线与曲线的数学描述,例如两点间的直线公式、三次贝塞尔曲线等。 - 坐标系统与缩放比例:构建X轴和Y轴,设定坐标标记,并开发缩放功能,使用户可察看不同区间内的数据。 2. **在时间轴上配置多个关键帧数据**: - 时间轴构建:开发一个时间轴组件,显示时间单位刻度,并允许用户在特定时间点设置关键帧。 时间可表现为连续形式或离散形式,关键帧对应于时间轴上的标识。 - 关键帧维护:利用数据结构(例如List或Dictionary)保存关键帧,涵盖时间戳和关联值。 需考虑关键帧的添加、移除及调整位置功能。 3. **调整关键帧数据,通过插值方法获得曲线**: - 插值方法:依据关键帧信息,选用插值方法(如线性插值、样条插值,特别是Catmull-Rom样条)生成平滑曲线。 这涉及数学运算,确保曲线在关键帧之间无缝衔接。 - 即时反馈:在编辑关键帧时,即时刷新曲线显示,优化用户体验。 4. **曲线数据的输出**: - 文件类型:挑选适宜的文件格式存储数据,例如XML、JSON或...
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