Go에서 Prometheus 데이터를 효율적으로 구문 분석하려면 어떻게 해야 합니까?
Prometheus 데이터 구문 분석
HTTP GET 요청을 사용하여 Prometheus에서 측정항목을 얻는 것은 첫 번째 단계에 불과합니다. 다음 과제는 데이터를 구문 분석하고 해당 구성 요소를 추출하는 것입니다. 이 기사에서는 EBNF 패키지 및 대체 솔루션에 중점을 두고 Prometheus 데이터를 구문 분석하는 방법을 살펴봅니다.
EBNF로 구문 분석
Go는 문법을 정의하고 구문 분석하는 방법을 제공합니다. Prometheus 데이터를 구문 분석하는 데 사용할 수 있지만 상당한 노력과 수작업이 필요합니다. 이 방법의 대표자는 정확한 구문 분석을 보장하기 위해 가능한 모든 데이터 변형을 예상하여 문법을 꼼꼼하게 작성해야 합니다.
Prometheus의 expfmt 활용
복잡한 문법 정의에 의존하는 대신 Prometheus 작성자가 직접 개발한 패키지인 expfmt를 활용할 수 있습니다. 이 Go 라이브러리는 Prometheus Exposition Format(EBNF 기반)의 인코딩 및 디코딩을 전문으로 합니다. 사용하기 쉽고 즉시 사용 가능한 기능으로 인해 Prometheus 데이터를 구문 분석하는 데 이상적인 선택입니다.
expfmt의 예
다음 샘플 Prometheus를 고려해 보세요. 데이터:
# HELP net_conntrack_dialer_conn_attempted_total # TYPE net_conntrack_dialer_conn_attempted_total untyped net_conntrack_dialer_conn_attempted_total{dialer_name="federate",instance="localhost:9090",job="prometheus"} 1 1608520832877
다음 Go 코드는 다음을 사용하여 이 데이터를 구문 분석하는 방법을 보여줍니다. expfmt:
package main import ( "flag" "fmt" "log" "os" dto "github.com/prometheus/client_model/go" "github.com/prometheus/common/expfmt" ) func main() { f := flag.String("f", "", "set filepath") flag.Parse() mf, err := parseMF(*f) fatal(err) for k, v := range mf { fmt.Println("KEY: ", k) fmt.Println("VAL: ", v) } } func parseMF(path string) (map[string]*dto.MetricFamily, error) { reader, err := os.Open(path) if err != nil { return nil, err } var parser expfmt.TextParser mf, err := parser.TextToMetricFamilies(reader) if err != nil { return nil, err } return mf, nil } func fatal(err error) { if err != nil { log.Fatalln(err) } }
이 프로그램을 실행하면 다음과 같은 출력이 생성됩니다.
KEY: net_conntrack_dialer_conn_attempted_total VAL: name:"net_conntrack_dialer_conn_attempted_total" type:UNTYPED metric:<label:<name:"dialer_name" value:"federate" > label:<name:"instance" value:"localhost:9090" > label:<name:"job" value:"prometheus" > untyped:<value:1 > timestamp_ms:1608520832877 >
형식 문제 해결
Prometheus 데이터가 다음을 준수하는지 확인하세요. 적절한 형식 요구 사항. 각 줄은 줄 바꿈 문자 'n'으로 끝나야 합니다. 'r' 또는 'rn'을 포함하여 이 형식에서 벗어나면 프로토콜 오류가 발생합니다.
위 내용은 Go에서 Prometheus 데이터를 효율적으로 구문 분석하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Golang은 성능과 확장 성 측면에서 Python보다 낫습니다. 1) Golang의 컴파일 유형 특성과 효율적인 동시성 모델은 높은 동시성 시나리오에서 잘 수행합니다. 2) 해석 된 언어로서 파이썬은 천천히 실행되지만 Cython과 같은 도구를 통해 성능을 최적화 할 수 있습니다.

Golang은 동시성에서 C보다 낫고 C는 원시 속도에서 Golang보다 낫습니다. 1) Golang은 Goroutine 및 Channel을 통해 효율적인 동시성을 달성하며, 이는 많은 동시 작업을 처리하는 데 적합합니다. 2) C 컴파일러 최적화 및 표준 라이브러리를 통해 하드웨어에 가까운 고성능을 제공하며 극도의 최적화가 필요한 애플리케이션에 적합합니다.

goimpactsdevelopmentpositively throughlyspeed, 효율성 및 단순성.

Golang과 Python은 각각 고유 한 장점이 있습니다. Golang은 고성능 및 동시 프로그래밍에 적합하지만 Python은 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. Golang은 동시성 모델과 효율적인 성능으로 유명하며 Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리 생태계로 유명합니다.

goisidealforbeginnersandsuitableforcloudandnetworkservicesduetoitssimplicity, 효율성, 및 콘크리 론 피처

Golang은 빠른 개발 및 동시 시나리오에 적합하며 C는 극도의 성능 및 저수준 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다. 1) Golang은 쓰레기 수집 및 동시성 메커니즘을 통해 성능을 향상시키고, 고전성 웹 서비스 개발에 적합합니다. 2) C는 수동 메모리 관리 및 컴파일러 최적화를 통해 궁극적 인 성능을 달성하며 임베디드 시스템 개발에 적합합니다.

Golang과 C의 성능 차이는 주로 메모리 관리, 컴파일 최적화 및 런타임 효율에 반영됩니다. 1) Golang의 쓰레기 수집 메커니즘은 편리하지만 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 2) C의 수동 메모리 관리 및 컴파일러 최적화는 재귀 컴퓨팅에서 더 효율적입니다.

C는 하드웨어 리소스 및 고성능 최적화가 직접 제어되는 시나리오에 더 적합하지만 Golang은 빠른 개발 및 높은 동시성 처리가 필요한 시나리오에 더 적합합니다. 1.C의 장점은 게임 개발과 같은 고성능 요구에 적합한 하드웨어 특성 및 높은 최적화 기능에 가깝습니다. 2. Golang의 장점은 간결한 구문 및 자연 동시성 지원에 있으며, 이는 동시성 서비스 개발에 적합합니다.
