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本节重点介绍 :

• 需求分析
• 架构设计

需求分析

• 使用预聚合提速查询
• 并且降低高基数查询对后端的压力
• 用户无需变更grafana上的查询语句，后端自动替换
• 效果图
  

架构设计

• 架构图
  

解决方案说明

• heavy_query对用户侧表现为查询速度慢
• 在服务端会导致资源占用过多甚至打挂后端存储
• 查询如果命中heavy_query策略(目前为查询返回时间超过2秒)则会被替换为预先计算好的轻量查询结果返回,两种方式查询的结果一致
• 未命中的查询按原始查询返回
• 替换后的metrics_name 会变成 hke:heavy_expr:xxxx 字样,而对应的tag不变。对于大分部panel中已经设置了曲线的Legend,所以展示没有区别
• 现在每晚23:30增量更新heavy_query策略。对于大部分设定好的dashboard没有影响(因为已经存量heavy_query已经跑7天以上了),对于新增策略会从策略生效后开始展示数据,对于查询高峰的白天来说至少保证有10+小时的数据

代码架构说明

• parse组件根据prometheus的query log分析heavy_query记录
• 把记录算哈希后增量写入consul，和redis集群中
• prometheus 根据confd拉取属于自己分片的consul数据生成record.yml
• 根据record做预查询聚合写入tsdb
• query前面的lua会将grafana传过来的查询expr算哈希
• 和redis中的记录匹配，匹配中说明这条是heavy_query
• 那么替换其expr到后端查询

本节重点总结 :

• 需求分析
• 架构设计