如何去除Django中的Prometheus响应内容？

Question

我试图在Django应用程序上实现Prometheus客户端。但是，我得到的输出是无效的，这就是Prometheus服务器无法解析度量标准的原因。

这是我的Prometheus视图

from rest_framework import status
from rest_framework.views import APIView
from rest_framework.response import Response
from prometheus_client import (
    multiprocess,
    CollectorRegistry,
    generate_latest,
    CONTENT_TYPE_LATEST,
)


class PrometheusAPIView(APIView):
    def get(self, request, format=None):
        registry = CollectorRegistry()
        multiprocess.MultiProcessCollector(registry)
        return (
            Response(
                generate_latest(registry),
                status=status.HTTP_200_OK,
                content_type=CONTENT_TYPE_LATEST,
            )
        )

这是URL模式

urlpatterns = [
        url(r'^metrics/', PrometheusAPIView.as_view()),
    ]

当我卷曲metrics/端点时，我得到以下信息

❯ curl localhost:8000/metrics/                                                                                      
"# HELP model_latency Multiprocess metric\n# TYPE model_latency histogram\nmodel_latency_bucket{app=\"app-name\",le=\"10.0\"} 4.0\nmodel_latency_bucket{app=\"app-name\",le=\"0.1\"} 0.0\nmodel_latency_bucket{app=\"app-name\",le=\"0.005\"} 0.0\nmodel_latency_sum{app=\"app-name\"} 7.6447835210005906\nmodel_latency_bucket{app=\"app-name\",le=\"0.25\"} 0.0\nmodel_latency_bucket{app=\"app-name\",le=\"0.75\"} 0.0\nmodel_latency_bucket{app=\"app-name\",le=\"7.5\"} 4.0\nmodel_latency_bucket{app=\"app-name\",le=\"5.0\"} 4.0\nmodel_latency_bucket{app=\"app-name\",le=\"0.5\"} 0.0\nmodel_latency_bucket{app=\"app-name\",le=\"2.5\"} 3.0\nmodel_latency_bucket{app=\"app-name\",le=\"0.075\"} 0.0\nmodel_latency_bucket{app=\"app-name\",le=\"0.01\"} 0.0\nmodel_latency_bucket{app=\"app-name\",le=\"0.05\"} 0.0\nmodel_latency_bucket{app=\"app-name\",le=\"+Inf\"} 4.0\nmodel_latency_bucket{app=\"app-name\",le=\"1.0\"} 0.0\nmodel_latency_bucket{app=\"app-name\",le=\"0.025\"} 0.0\nmodel_latency_count{app=\"app-name\"} 4.0\n# HELP log_count_total Multiprocess metric\n# TYPE log_count_total counter\nlog_count_total{app=\"app-name\",level=\"INFO\"} 8.0\n"

但是，我所期望的是

# HELP model_latency Multiprocess metric
# TYPE model_latency histogram
model_latency_bucket{app="app-name",le="10.0"} 2.0
model_latency_bucket{app="app-name",le="0.1"} 0.0
model_latency_bucket{app="app-name",le="0.005"} 0.0
model_latency_sum{app="app-name"} 4.431863597000756
model_latency_bucket{app="app-name",le="0.25"} 0.0
model_latency_bucket{app="app-name",le="0.75"} 0.0
model_latency_bucket{app="app-name",le="7.5"} 2.0
model_latency_bucket{app="app-name",le="5.0"} 2.0
model_latency_bucket{app="app-name",le="0.5"} 0.0
model_latency_bucket{app="app-name",le="2.5"} 1.0
model_latency_bucket{app="app-name",le="0.075"} 0.0
model_latency_bucket{app="app-name",le="0.01"} 0.0
model_latency_bucket{app="app-name",le="0.05"} 0.0
model_latency_bucket{app="app-name",le="+Inf"} 2.0
model_latency_bucket{app="app-name",le="1.0"} 0.0
model_latency_bucket{app="app-name",le="0.025"} 0.0
model_latency_count{app="app-name"} 2.0
# HELP log_count_total Multiprocess metric
# TYPE log_count_total counter
log_count_total{app="app-name",level="INFO"} 4.0

所以，基本上，我需要去掉那些转义字符的输出。

我试着在下面的反应中删除，但这是一个错误

return (
            Response(
                generate_latest(registry),
                status=status.HTTP_200_OK,
                content_type=CONTENT_TYPE_LATEST,
            )
            .__str__()
            .strip()

我该如何解决这个问题？提前感谢

Answer 1

如果您想/必须为您的处理程序使用APIView基类，那么您需要使用StaticHTMLRenderer，这样就不会转义Prometheus度量数据。

from rest_framework.renderers import StaticHTMLRenderer

class PrometheusAPIView(APIView):

    renderer_classes = [StaticHTMLRenderer]

    def get(self, request, format=None):
        registry = CollectorRegistry()
        multiprocess.MultiProcessCollector(registry)
        return (
            Response(
                generate_latest(registry),
                status=status.HTTP_200_OK,
                content_type=CONTENT_TYPE_LATEST,
            )
        )

您还可以考虑完全放弃APIView，并使用标准的Django处理程序：

from django.http import HttpResponse


def metrics(request):
    registry = CollectorRegistry()
    multiprocess.MultiProcessCollector(registry)
    return HttpResponse(
        generate_latest(registry),
        content_type=CONTENT_TYPE_LATEST)



urlpatterns = [
    path('metrics/', metrics),
]