[源码阅读][vmselect] 从promql 到一条曲线，计算过程是怎么样的？

作者:张富春(ahfuzhang)，转载时请注明作者和引用链接，谢谢！

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以最经典的计算 qps 的曲线为例，vmselect 内部是如何计算的？

1 grafana 通过 query_range 接口发起请求

通常会在 grafana 中配置一个 line chart，然后使用以下的 promql 表达式来计算每分钟的请求量：

sum by (path) (increase(http_request_total{job="myApp"}[1m]))

grafana 会向所配置数据源的 vmselect 发送类似的请求:

POST /select/0/prometheus/api/v1/query_range HTTP/1.1
Host: xxx
Content-Type: application/x-www-form-urlencodedstart=${开始时间}&end=${结束时间}&step=15s&query=sum by (path) (increase(http_request_total{job="myApp"}[1m]))

• queuy_range 的 API 格式请看：https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/api/#range-queries

2. vmselect 中的处理流程

2.1 函数调用过程：

TL;DR
可以直接跳到下一节看源码分析

文件	函数	调用代码	说明
app/vmselect/main.go	func main()		Main 函数
		go httpserver.Serve(listenAddrs, requestHandler	启动http 服务
	func requestHandler		http的callback 函数
		return selectHandler(qt, startTime, w, r, p, at)	执行 http://vmselect:8481/select/ 这个路径
	func selectHandler		查询的处理函数
		prometheus.QueryRangeHandler(qt, startTime, at, w, r)	promql 查询的处理函数 /query_range 这条API 的处理代码
app/vmselect/prometheus/ prometheus.go	func QueryRangeHandler
		queryRangeHandler(qt, startTime, at, w, query	从http协议中取出参数，执行范围查询
	func queryRangeHandler
		result, err := promql.Exec(qt, ec, query, false)	组织好 promql.EvalConfig 对象
app/vmselect/promql/exec.go	func Exec		执行查询表达式的函数
		e, err := parsePromQLWithCache(q)	解析查询表达式
		qid := activeQueriesV.Add(ec, q)	记录当前正在查询哪个表达式
		rv, err := evalExpr(qt, ec, e)	执行解析后的表达式, metricsql.Expr对象
app/vmselect/promql/eval.go	func evalExpr		evalExpr会根据 promql的结构嵌套执行，直到叶子节点。
		rv, err := evalExprInternal(qt, ec, e)
	func evalExprInternal		逐个种类判断，一共八个种类。 是哪种表达式，就执行对应的分支
		rv, err := evalAggrFunc(qtChild, ec, ae)	执行聚合表达式。(选择最常见的一种表达式来分析)
	func evalAggrFunc
		callbacks := getIncrementalAggrFuncCallbacks(ae.Name)	根据表达式中的聚合函数名，找到对应的执行代码。 例如：函数 sum() 对应着一个 golang 的 func
		fe, nrf := tryGetArgRollupFuncWithMetricExpr(ae)	如果 sum() 里面还有类似 increase() 这样的 rollup 函数，则执行这一步
		args, re, err := evalRollupFuncArgs(qt, ec, fe)	先执行 rollup() 函数里面的表达式
		rf, err := nrf(args)	得到表达式的结果后，再执行 rollup() 函数
	func evalRollupFuncArgs
		ts, err := evalExpr(qt, ec, arg)	嵌套执行表达式，又回到函数 func evalExpr
	内层一般都是 metrics 表达式		这里开始展示执行到了叶子节点的情况。
		rv, err := evalRollupFunc(qt, ec, "default_rollup", rollupDefault, e, re, nil)
	func evalRollupFunc
		return evalRollupFuncWithoutAt(qt, ec, funcName, rf, expr, re, iafc)
	func evalRollupFuncWithoutAt
		rvs, err = evalRollupFuncWithMetricExpr(qt, ecNew, funcName, rf, expr, me, iafc, re.Window)
	func evalRollupFuncWithMetricExpr
		tss, err := evalRollupFuncNoCache(qt, ec, funcName, rf, expr, me, iafc, window, pointsPerSeries)
	func evalRollupFuncNoCache
		tfss := searchutil.ToTagFilterss(me.LabelFilterss)	把 metrics 相关的表达式，变成标签过滤的对象
		sq = storage.NewMultiTenantSearchQuery(ts, minTimestamp, ec.End, tfss, ec.MaxSeries)	把 [][]storage.TagFilter 构造成 SearchQuery 对象
		rss, isPartial, err := netstorage.ProcessSearchQuery(qt, ec.DenyPartialResponse, sq, ec.Deadline)	把请求发到 storage 节点，得到了 Results 对象
		evalRollupNoIncrementalAggregate(qt, funcName, keepMetricNames, rss, rcs, preFunc, sharedTimestamps)
	func evalRollupNoIncrementalAggregate
		rss.RunParallel(qt, ...	当 vmstorage 返回 metricBlock 数据块后，开始并行执行，做各种聚合运算。
app/vmselect/netstorage/ netstorage.go	func (rss *Results) RunParallel
		rowsProcessedTotal, err := rss.runParallel(qt, f)	在与核数相匹配的协程中并行执行
	func (rss *Results) runParallel
		err = tsw.do(&tmpResult.rs, 0)	每个 time series的数据上调用 do 方法
	func (tsw *timeseriesWork) do
		err := tsw.pts.Unpack(r, rss.tbfs, rss.tr)	把 metricBlock 数据进行反序列化，变成与 data point 数量相等的 []timestamp 和 []values
	func (pts *packedTimeseries) Unpack
		dedupInterval := storage.GetDedupInterval()	查询时，拉取全局的 dedup 间隔配置
		mergeSortBlocks(dst, sbh, dedupInterval)	去重逻辑。去掉重复的 timestamp

2.2 查询过程概述

• 服务启动流程
  • main() 中启动了http服务
  • 提供 callback 函数来对应到 /select/0/prometheus/api/v1/xxx 下面的查询
  • 最终请求触发时，走到 QueryRangeHandler 中进行处理
• 查询过程
  • 通过 Exec() 函数来处理查询
  • 使用 parsePromQL() 来解析 promql 表达式，把表达式变成 8 中基本语句的嵌套。8种语句包含：
    • metricsql.MetricExpr: metric 的过滤表达式，主要是 tag 层面的过滤
    • metricsql.RollupExpr: 可以理解为 increase(), rate() 这样的区间聚合函数
    • metricsql.FuncExpr: 执行 metricsQL 内部提供的函数，例如 label_replace() 等
    • metricsql.AggrFuncExpr: 执行聚合函数，例如 max, sum, avg 等
    • metricsql.BinaryOpExpr: 执行布尔表达式的运算，主要有：and / or / unless
    • metricsql.NumberExpr: 数值常量表达式
    • metricsql.StringExpr: 把字符串看成一个独立的时间序列
    • metricsql.DurationExpr: 产生新的 timestamp 的序列
  • 根据 promQL 表达式的结构，在不同的部分嵌套执行 evalExpr()， 直到执行完成整个表达式
• 调用存储后端：
  • 当 promql 的表达式是 MetricExpr 时，通过 vm-select 与 vm-storage 之间的二进制 rpc 协议来通讯
  • vmselect 向所有的 vmstorage 广播
  • 发送到 vmstorage 上的请求都是要求返回 metricName + timestamp + value 这样形式的请求
  • vmstorage 根据 tag 的过滤表达式，先在索引中找到符合条件的 tsid
  • 再根据 tsid 在数据去寻找每个 tsid 对应的 block，然后直接返回未解码的 block 数据
  • vmselect 会收到来自 vmstorage 的 MetricBlock 结构
  • 最终收到的数据类似这样的结构： map[metricName] -> block list
• 数据反序列化及其去重
  • 当收到多个 vmstorage 节点返回的数据后，创建 N 个协程(N一般与CPU核数相等)来做反序列化、dedup 和 表达式计算
  • 每条 metricName 下的 block list 会逐个调用 unpack 来变成 []timestamp 和 []values 的数组
  • 所有的 block list 会建立成一个堆，按照 timestamp 来排序
  • 以 dedupInterval 为时间窗口，逐个检查 timestamp。在 dedupInterval 时间窗口内的多条数据，只取一条
• 表达式计算
  • 重新回到 evalExpr() 函数，做 sum 等表达式的计算
  • 全部计算完成后返回 json 数据给 grafana

3. 总结

• vmselect / vmstorage 是存算分离的架构
  • vmstorage 内部组织了索引和数据两部分
  • vmstorage 通过 tag 来在索引中过滤，找到后返回整个 block 数据
  • vmselect 把查询广播到所有的 vmstorage，得到 metricBlock 后进行 promql 表达式的计算
• promQL 被解析为一颗树，通过递归执行。
  • 表达式从树梢执行到树根

最后，为了便于分析 VictoriaMetrics 系列的源码，我又专门建立了一个源码仓库来存放增加了注释的源码：
https://github.com/ahfuzhang/code_comments

Have Fun. 😃