基于 prometheus 的原生流式数据降采样组件, 可配置不同降采样策略和降采样函数。
注意，生成的 downsample 指标会以 xxx:downsample_5m_avg 格式命名，即 原指标名 + ":downsample_" + 降采样周期 + "_" + 降采样函数
global_config: enabled_stream: true # 是否开启流式传输,prometheus 2.0+以上支持；关闭后默认使用 sample 模式 enabled_downsample: true # 是否开启降采样 enabled_proxy: true # 是否开启 proxy 功能,proxy用来为做反代，自动替换指标名 enabled_metric_reuse: true # 是否开启指标重用(下一级采样会用上一级的数据) prometheus: remote_read_url: http://10.0.0.105:9090/api/v1/read # row data 读地址 remote_write_url: http://10.0.0.105:9090/api/v1/write # downsample 结果写入地址 resolutions: # 降采样策略；前者表示具体的降采样，后者在 proxy 开启的情况下会自动将原 metric 替换为 downsample metric - 5m,7d # 配置5m降采样，在 range_query 大于 7d 时自动替换 - 10m,15d # 配置10m降采样，在 range_query 大于 15d 时自动替换 - 1h,30d # 配置1h降采样，在 range_query 大于 30d 时自动替换 # 生成的 downsample 会重命名为 xxx:downsample_5m_avg downsample_config: - label_name: __name__ # 这段配置的含义是: 将 {__name__=prometheus_tsdb_head_chunks},将窗口内的点以 5m/10/1h 为采样周期，分别执行 aggregations 中的降采样算法 job_name: test-01 label_value: prometheus_tsdb_head_chunks matcher_type: = # 支持 = / =~ aggregations: - sum # 和 - avg # 平均数 - first # 第一个点 - last # 最后一个点 - median # 中位数 - mode # 众数 - min # 最小值 - max # 最大值 - random # 随机选点 - stddev # 方差 3-sigma离群 - sumsq # 平方和 - count # 点数量 - p50 # 50分位 - p90 # 90分位 - p95 # 95分位 - p99 # 99分位 - p999 # 999分位 - label_name: job # 这段配置的含义是: 将 {job=~promethe.+},将窗口内的点以 5m/10/1h 为采样周期，分别执行 aggregations 中的降采样算法 job_name: test-02 label_value: promethe.+ matcher_type: =~ aggregations: - count - last proxy_config: listen_addr: :9119 # proxy 端口 prometheus_addr: http://10.0.0.105:9090/ # 反代要查询的 prometheus 节点 proxy_metrics: # 反代指标配置 - metric_name: prometheus_tsdb_head_chunks # 表示自动替换 prometheus_tsdb_head_chunks 指标为 min 的降采样指标 aggregation: min - metric_name: test_heavy_query # 表示自动替换 test_heavy_query 指标为 avg 的降采样指标 aggregation: avgproxy 开启后，只需修改 grafana 的query 地址为 http://prom-stream-downsample:9119/ 即可
注意，proxy 插件目前会对 /api/v1/query_range /api/v1/query 接口做自动替换；同时对于替换后的 range vector 不匹配导致无数据问题也做了适配； proxy 会根据 resolutions 配置自动 替换合适指标 和 调整 range vector范围 (query_range/query都会调整)