本项目是PromQL转InfluxQL转译器和适配器，实现了传入原生PromQL查询语句，转成InfluxQL语句，并查询InfluxDB数据库返回结果。
- 前置条件
- 项目状态
- 特性说明
- 截图
- 应用场景
- 项目结构
- UML类图
- Prometheus数据写入InfluxDB格式转换
- 查询结果数据格式
- 使用方式
- 如何扩展
- TODO
- 其他说明
- Credits
- License
本程序基于以下前置条件开发：
- 基础设施版本：
- Prometheus v2.41.0：Docker镜像 prom/prometheus:v2.41.0
- InfluxDB v1.8.10：Docker镜像 influxdb:1.8.10
- Prometheus数据写入方式：
项目结构和核心代码基本稳定，后续开发以新增特性和性能优化为主，尽量兼容旧版本API。v1.0版本之前不建议用于生产环境。
- 支持Prometheus四种指标类型：Counter、Gauge、Histogram和Summary。
- 支持PromQL的7种选择器表达式、10种聚合操作表达式、13种二元操作表达式、24种内置函数转译到InfluxQL查询语句。
- 支持作为Prometheus数据源的适配器服务接入Grafana，输入PromQL查询语句实际由适配器服务向InfluxDB实例发起查询请求和返回结果。
- 既可以作为第三方库在你的项目中依赖，也可以作为微服务单独部署。
- 遵循SOLID软件设计原则，采用面向微服务架构的代码组织结构，易扩展。
截图中的dashboard来自Go Metrics。有部分PromQL函数和表达式未支持，所以有个别图没有数据。后续版本都会支持到。
原dashboard是针对部署在Kubernetes平台的应用的，作者修改了原dashboard里的查询标签。修改后的dashboard的存放在applications/prom/promethues_influxdb_grafana_stack/grafana/provisioning/dashboards/Go Metrics-1673758370201.json路径下。
如果你想用InfluxDB作为时序数据的底层存储，同时又希望能继续使用Prometheus的PromQL查询语句做数据分析，可以采用本项目applications模块下的prom适配服务替换掉Prometheus的接口服务，仅将Prometheus用作监控数据采集服务。
本项目采用单仓库多模块的项目结构开发。包含：
applications模块：负责提供适配层RESTful接口服务prom模块：负责提供适配Grafana的Prometheus数据源的RESTful接口服务
adaptors模块：负责提供各种适配器和转译器
.
├── LICENSE
├── README.md
├── adaptors # 负责提供各种适配器和转译器
│ ├── coverage.out
│ ├── go.mod
│ ├── go.sum
│ ├── prom # PromQL相关适配器和转译器
│ │ ├── influxdb # PromQL转InfluxQL，适配InfluxDB数据源
│ │ ├── influxdbadaptor.go # InfluxDB适配器
│ │ ├── influxdbadaptor_test.go
│ │ └── testdata
│ └── storages # 数据源相关的结构体
│ └── influxdb
├── applications # 负责提供适配层RESTful接口服务
│ ├── constants.go
│ ├── go.mod
│ ├── prom # 适配Grafana的Prometheus数据源的RESTful接口服务
│ │ ├── Dockerfile
│ │ ├── client
│ │ ├── cmd
│ │ ├── config
│ │ ├── db
│ │ ├── docker-compose.yml
│ │ ├── dto
│ │ ├── go.mod
│ │ ├── go.sum
│ │ ├── helper.go
│ │ ├── prom_openapi3.go
│ │ ├── prom_openapi3.json
│ │ ├── promethues_influxdb_grafana_stack
│ │ ├── svc.go
│ │ ├── svcimpl.go
│ │ ├── svcimpl_test.go
│ │ └── transport
│ └── prom.go # 需要适配器实现的接口
├── architecture.png
├── coverage.out
├── promql2influxql.png
├── screencapture-go-metrics-2023-01-12-16_37_22.png
├── screencapture-node-exporter-full-2023-01-12-16_41_13.pdf
└── uml.png
15 directories, 26 files
# Prometheus metric
example_metric{queue="0:http://example:8086/api/v1/prom/write?db=prometheus",le="0.005"} 308
# Same metric parsed into InfluxDB
measurement
example_metric
tags
queue = "0:http://example:8086/api/v1/prom/write?db=prometheus"
le = "0.005"
job = "prometheus"
instance = "localhost:9090"
__name__ = "example_metric"
fields
value = 308{
"resultType": "vector",
"result": [
{
"metric": {
"container": "alertmanager",
"endpoint": "web",
"instance": "172.17.0.4:9093",
"job": "alertmanager-main",
"namespace": "monitoring",
"pod": "alertmanager-main-0",
"service": "alertmanager-main"
},
"value": [
1672995857.892,
"8060"
]
}
]
}本项目有两种使用方式：第三方库、RESTful服务等
直接在你的项目根路径下执行go get命令即可。
go get -d github.com/wubin1989/promql2influxql/adaptors@v0.0.2RESTful服务代码在applications/prom路径下，是一个单独的go模块。已经有了Dockerfile和docker-compose.yml文件。推荐测试环境采用docker方式部署。
go run cmd/main.go可看到如下命令行日志输出：
➜ rpc git:(main) ✗ go run cmd/main.go
2023/01/12 19:57:18 maxprocs: Leaving GOMAXPROCS=16: CPU quota undefined
_ _
| | | |
__ _ ___ ______ __| | ___ _ _ __| | ___ _ _
/ _` | / _ \ |______| / _` | / _ \ | | | | / _` | / _ \ | | | |
| (_| || (_) | | (_| || (_) || |_| || (_| || (_) || |_| |
\__, | \___/ \__,_| \___/ \__,_| \__,_| \___/ \__,_|
__/ |
|___/
2023-01-12 19:57:18 INF ================ Registered Routes ================
2023-01-12 19:57:18 INF +---------------------------+--------+----------------------------------+
2023-01-12 19:57:18 INF | NAME | METHOD | PATTERN |
2023-01-12 19:57:18 INF +---------------------------+--------+----------------------------------+
2023-01-12 19:57:18 INF | Query | POST | /api/v1/query |
2023-01-12 19:57:18 INF | GetQuery | GET | /api/v1/query |
2023-01-12 19:57:18 INF | Query_range | POST | /api/v1/query_range |
2023-01-12 19:57:18 INF | GetQuery_range | GET | /api/v1/query_range |
2023-01-12 19:57:18 INF | GetLabel_Label_nameValues | GET | /api/v1/label/:label_name/values |
2023-01-12 19:57:18 INF | GetDoc | GET | /go-doudou/doc |
2023-01-12 19:57:18 INF | GetOpenAPI | GET | /go-doudou/openapi.json |
2023-01-12 19:57:18 INF | Prometheus | GET | /go-doudou/prometheus |
2023-01-12 19:57:18 INF | GetConfig | GET | /go-doudou/config |
2023-01-12 19:57:18 INF | GetStatsvizWs | GET | /go-doudou/statsviz/ws |
2023-01-12 19:57:18 INF | GetStatsviz | GET | /go-doudou/statsviz/* |
2023-01-12 19:57:18 INF | GetDebugPprofCmdline | GET | /debug/pprof/cmdline |
2023-01-12 19:57:18 INF | GetDebugPprofProfile | GET | /debug/pprof/profile |
2023-01-12 19:57:18 INF | GetDebugPprofSymbol | GET | /debug/pprof/symbol |
2023-01-12 19:57:18 INF | GetDebugPprofTrace | GET | /debug/pprof/trace |
2023-01-12 19:57:18 INF | GetDebugPprofIndex | GET | /debug/pprof/* |
2023-01-12 19:57:18 INF +---------------------------+--------+----------------------------------+
2023-01-12 19:57:18 INF ===================================================
2023-01-12 19:57:18 INF Http server is listening at :9090
2023-01-12 19:57:18 INF Http server started in 6.225365ms在线Swagger接口文档地址：http://localhost:9090/go-doudou/doc
接口文档http basic用户名/密码：admin/admin
打包docker镜像
docker build -t promql2influxql_promql2influxql .启动RESTful服务和基础设施容器
docker-compose -f docker-compose.yml up -d --remove-orphans可以看到如下命令行日志输出
➜ rpc git:(main) ✗ docker-compose -f docker-compose.yml up -d --remove-orphans
[+] Running 6/6
⠿ Network rpc_default Created 0.1s
⠿ Container promql2influxql_influxdb Started 1.1s
⠿ Container promql2influxql_node_exporter Started 0.3s
⠿ Container promql2influxql_promql2influxql Started 1.0s
⠿ Container promql2influxql_grafana Started 1.0s
⠿ Container promql2influxql_prometheus Started 以下是各服务的请求地址：
- promql2influxql服务：
http://promql2influxql_promql2influxql:9090（需要配置到grafana数据源） - promql2influxql服务在线Swagger接口文档地址：http://localhost:9091/go-doudou/doc
接口文档http basic用户名/密码：admin/admin - Grafana：
http://localhost:3000 - Prometheus：
http://localhost:9090（仅用作监控数据采集服务） - Influxdb：
http://promql2influxql_influxdb:8086
如果需要新增其他数据源的PromQL转译和适配，只需在adaptors/prom路径下复制一套influxdb包的代码，修改使用即可。比如需要新增对Elasticsearch数据源的适配，只需将influxdb包的代码复制一套改成elastic（或随便什么名字）包，在里面实现转译逻辑，然后在prom包路径下新增一个elasticadaptor.go文件，把influxdbadaptor.go文件里的代码复制进去改改就可以了。
如果需要为Grafana新增其他查询语言的适配服务，需要首先在applications路径下复制一套prom包的代码改造成一套适配服务，然后在adaptors路径下复制一套prom包的代码改造成适配器，再在适配服务里调用即可。比如需求是用Elasticsearch查询语言去查询InfluxDB里的数据，需要首先在applications路径下复制一套prom包的代码，命名为elastic包，然后在adaptors路径下复制一套prom包的代码，命名为elastic包，在applications模块下的elastic包里开发适配服务，在adaptors模块下的elastic包里开发适配器，最后在适配服务里调用适配器就可以了。
- Counter：计数器
- Gauge：仪表盘
- Histogram：直方图
- Summary：摘要
- =：相等匹配器
- !=：不相等匹配器
- =~：正则表达式匹配器
- !~：正则表达式相反匹配器
- {}：瞬时向量选择器
- {}[]：区间向量选择器
- [ ] {}[:]：子查询（原生influxql不支持） - offset：偏移量修改器
- by：相当于InfluxQL的group by语句
- [ ] without：忽略指定标签，by的相反操作（原生influxql不支持） - sum：求和
- min：最小值
- max：最大值
- avg：平均值
- stddev：标准差
- [ ] stdvar：标准差异（原生influxql不支持） - count：统计结果行数
- [ ] count_values：按值分组，统计每组的结果行数（原生influxql不支持） - bottomk：样本值最小的k个元素
- topk：样本值最大的k个元素
- quantile：分布统计
- +：加法
- -：减法
- x：乘法
- /：除法
- %：取模
- ^：求幂
- and：且
- or：或
- [ ] unless：排除（原生influxql不支持）
- [ ] ==：等于（原生influxql不支持） - !=：不等于
- >：大于
- <：小于
- >=：大于等于
- <=：小于等于
- [ ] bool：0表示false，1表示true（原生influxql不支持）
- [ ] ignoring：忽略标签（原生influxql不支持）
- [ ] on：与ignoring相反，类似by（原生influxql不支持）
- [ ] group_left：多对一，类似sql的左连接（原生influxql不支持）
- [ ] group_right：一对多，类似sql的右连接（原生influxql不支持）
根据官方文档 https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/functions/#trigonometric-functions 整理
- abs()
- [ ] absent()（原生influxql不支持）- [ ] absent_over_time()（原生influxql不支持） - ceil()
- [ ] changes()（原生influxql不支持） - clamp()：按最大值、最小值区间范围筛选
- clamp_max()：按最大值筛选
- clamp_min()：按最小值筛选
- [ ] day_of_month()（原生influxql不支持）
- [ ] day_of_week()（原生influxql不支持）
- [ ] day_of_year()（原生influxql不支持）
- [ ] days_in_month()（原生influxql不支持）
- [ ] delta()（原生influxql不支持） - deriv()
- exp()
- floor()
- [ ] histogram_count()（原生influxql不支持）
- [ ] histogram_sum()（原生influxql不支持）
- [ ] histogram_fraction()（原生influxql不支持）
- [ ] histogram_quantile()（原生influxql不支持） - holt_winters()
- [ ] hour()（原生influxql不支持） - idelta()
- increase()
- irate()
- label_join()
- label_replace()
- ln()
- log2()
- log10()
- [ ] minute()（原生influxql不支持）
- [ ] month()（原生influxql不支持） - predict_linear()
- rate()
- resets()
- round()
- scalar()
- sgn()
- [ ] sort()：InfluxDB只支持order by time，Prometheus只支持order by value
- [ ] sort_desc()：InfluxDB只支持order by time，Prometheus只支持order by value - sqrt()
- time()
- timestamp()
- vector()
- [ ] year()（原生influxql不支持） - avg_over_time()
- min_over_time()
- max_over_time()
- sum_over_time()
- count_over_time()
- quantile_over_time()
- stddev_over_time()
- [ ] stdvar_over_time()（原生influxql不支持） - last_over_time()
- [ ] present_over_time()（原生influxql不支持） - acos()
- [ ] acosh()（原生influxql不支持） - asin()
- [ ] asinh()（原生influxql不支持） - atan()
- [ ] atanh()（原生influxql不支持） - cos()
- [ ] cosh()（原生influxql不支持） - sin()
- [ ] sinh()（原生influxql不支持） - tan()
- [ ] tanh()（原生influxql不支持）
- [ ] deg()（原生influxql不支持）
- [ ] pi()（原生influxql不支持）
- [ ] rad()（原生influxql不支持）
- 结束时间取值优先级从最高到最低依次是：
End参数- PromQL查询命令中的
@表达式 Evaluation参数- 当前时间
以上的结果会跟PromQL查询命令中的
offset表达式再计算得出最终的结束时间
- 开始时间只取
Start参数
因为原生InfluxQL不支持Prometheus的/api/v1/query_range接口的step参数和相应的计算机制，例如一段时间范围内，每隔3分钟，计算一次前10分钟的http请求增长速率，原生InfluxQL只能做到利用group by time(3m)语句实现一段时间范围内每隔3分钟，计算一次前3分钟的http请求增长速率，所以本项目对此的处理方式是：当PromQL查询语句中包含区间向量查询，例如go_gc_duration_seconds_count[5m]中的[5m]，同时传了Step参数，则忽略Step参数，取区间时间范围的5m作为group by time(interval)语句中的interval参数值。
原生InfluxQL语句实现不了，后续计划通过进行多次InfluxQL查询后在内存中计算实现。
本项目参考了 https://github.com/influxdata/flux 项目的PromQL转Flux转译器的代码。此外，还依赖了很多非常优秀的开源项目。在此向各位开源作者表示感谢！
MIT