这个普罗米修斯的指标啊，大多数都是键值对，而且笔者如果没记错，他这个值还必须是浮点。少数可以设成离散值（Enum），但本质还是一个带翻译功能的键值对
这样的好处是，做起来非常简单，而且很容易塞到内存里，然后因为指标拿过来肯定要做进一步的计算，加减乘除之类的，也会比较方便。但是如果我们要建一个table，也就是一个固定键，后面跟多个可变量。就只能用 merge 或者 join 来做，用grafana来建表就需要多整几步。
这个帖子，笔者会展示如何在grafana里面设置一个多变量一行的表格（table）出来
本文是作者的小笔记，同时也是这篇文章的补充，如果有需要，请移步官网文档系统查看搭建一个grafana + Prometheus + node-exporter + pushgateway + alertmanager的监控解决方案-CSDN博客
Grafana documentation | Grafana documentation
一、【背景描述】
有若干个消费者（理解为客户端或者任务），每天他们会来到窗口前排队，他们每个人都有三个属性（结构体），分别是：
- 排队号（索引，index）
- 健康度（status）
- 上一次服务时间（last acc time）
分析一下，这本质是一个以消费者姓名（UUID或者name）为唯一索引，后面跟着多个变量的结构，那么我们分析如果制成表，至少有以下需求
- 监控的展示是一个表格，以排队号（index）做排序索引，不能是字符串排序而是数字排序（因为grafana默认是字符串排序的…）
- 排队号（index）每天都会产生变化，因此排队表格中，人员的位置要同时变更
- 消费者姓名（UUID或name）为常量，其余为变量，考虑到Prometheus指标都是键值对，我们要避免变量发生变化的时候，不产生新的行，而是在原有位置更改数据（需要新建多个指标，随后对多个指标做join或者merge操作）
二、【设计指标】
我们直接python写脚本，起三个指标，分别是index，status，last_time。类型笔者这里用Gauge（仪表盘）
其中
- status可以约定200为正常，400是没到；
- last_time用时间戳翻译成时间（prometheus的value必须是浮点，所以用时间戳比较合适，不过注意，grafana的时间戳是13位，所以建议乘一个1000）
import prometheus_client
def urfunction(person):
pass
vars_dicts[f'person_index_{person}'].labels(name=person).set(2)
vars_dicts[f'{person}_status'].labels(name=person).set(200)
vars_dicts[f'{person}_last_time'].labels(name=person).set(1717152964000)
if __name__ == "__main__":
pass
# 这里注意一下，如果这个laoban有时候会不来，那么要考虑他不来的情况，防止no data带崩整个程序
person_List = ['laowang','xiaobaober','dahuang','heinu','laoban']
## 用字典初始化变量，一来方便管理，二来方便变量回收
vars_dict = {}
for person in person_List:
vars_dict[f'person_index_{person}'] = Gauge(f'{person}_index',
'index of each person', ['name'])
vars_dict[f'person_status_{person}'] = Gauge(f'{person}_status',
'Status of each person',
['name'])
vars_dict[f'person_lasttime_{person}']= Gauge(f'{person}_last_time',
'time of each person',
['name'])
## end init vars
# UP Exporter
start_http_server(8848)
while True:
for person in person_List:
urfunction(laowang) # 可以写一个函数更新我们的指标
# 每10秒更新一次指标，这个时间不准，就图一乐
# 想要更准确，用timer或者硬件中断做
time.sleep(10) 然后把指标脚本跑起即可，并且在prometheus处确定exporter已成功连接
python3 ur_script.py三、【设计图表】
设计完自定义的指标，接下来我们需要在grafana中配置一下图表，因为是多个指标我们做到一个表中，需要弄一些变换。
1. 进入你的grafana——> dashboards ——> 新建一个visualization
2. 右侧选取图表类型为Table，并添加我们之前设置的三个指标（add query）
3. 添加 transform data
（1）filter fields by name
隐藏不需要的列，我们在grafana中引用指标的时候，会额外显示Time __name__ instance job，我们这里不但用不上，他还会阻碍我们后续对指标进行合并（merge），很好理解，多余的列会让merge失效，从而产生多行而不是一行
（2）merge series/tables
直接加就好了，没什么好说的
（3）Oraganize field by name
本质就是重命名，因为prometheus的指标本质是一个键值对，值是没有名字的，只会显示val1，val2，所以我们用这个给他重新起个名字
（4）Convert field type
数值类型转换，把 prometheus 取到的浮点转化为我们需要的类型。
对index变为num方便按照数字而非字符排序；
对时间将其转换为时间格式，方便查看；
（5）sort by
排个序，如果不用这个，可以鼠标点击table的表头，也能升序降序，但是会有一个箭头在上面，不好看
4. 效果图
5. 思考
这个监控的设计，本质是要求每天来的消费者都一样，才能正常工作，如果出现了新旧消费者变更，则会出现index混乱重复的情况，我们如何设计一个完全不受此限制的图表？
四、【参考】
- client_python (prometheus.github.io)
- Getting started | Prometheus
