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Metric without `labelnames` causes issues in when MULTIPROC is enabled

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Langage dominant
Python
Étoiles
4.4k
Forks
876
Merge moyen
8 j 4 h
PR mergées (30 j)
1

Description

Hello,
I noticed (see https://github.com/prometheus/client_python/issues/902#issuecomment-3013566209 for example ) that when

  • having a metric defined without a label
  • multiprocess mode is enabled (i.e. PROMETHEUS_MULTIPROC_DIR is set )
  • an app has a single process

then this causes issues, and some metrics will not be reported.

It's not exactly clear to me what is happening, but an indication that something is wrong is that a prometheus db file is created at load time (i.e. when metrics are defined, before they are set).

Here's what I have in more details:


Observations in a prod application:

  1. Some histogram metrics set in a threaded celery worker where PROMETHEUS_MULTIPROC_DIR are not reported
  2. No such issue in pre-fork workers
  3. The issue was resolved by adding the labelnames argument to a metric where it was missing (which was an histogram as well)

Other observations:

  1. When starting the app, a prom db file is created for the metric that was missing labelnames (before any measurement is made)

Hypothesis:

  • in a celery worker in pre-fork mode, the process creating the first db file is not the same process were metrics are set afterwards, so there is no "collision" (because of the pid suffix)
  • in a celery worker in threaded mode, there is a single process creating the first db file and setting the metrics, and somehow collisions happens and some metrics are not reported

Values set at startup:

$ curl localhost:8000

# HELP test_histogram_no_label test Histogram
# TYPE test_histogram_no_label histogram
test_histogram_no_label_sum 0.0
test_histogram_no_label_bucket{le="1.0"} 0.0
test_histogram_no_label_bucket{le="2.0"} 0.0
test_histogram_no_label_bucket{le="+Inf"} 0.0
test_histogram_no_label_count 0.0


It seems to me that a simple way to address this would be to raise when a metric is defined without labelnames, as labelnames are mandatory anyway.

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Par où commencer

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Piste de recherche

Commencez par reproduire la configuration à processus unique avec threads et PROMETHEUS_MULTIPROC_DIR activé, puis comparez les métriques définies avec et sans labelnames. Observez l’initialisation des métriques, les fichiers de base de données créés et la sortie d’exposition, puis retracez le traitement multiprocessus impliqué. Le travail est terminé lorsque le comportement est compris et que les métriques sont rapportées de manière cohérente, avec une décision claire concernant la validation de labelnames manquants.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Évaluation

Stack technique
python
Domaine
observability-sre
Type d'issue
Bug
Difficulté
4/5
Temps estimé
3-5 jours
Activité
À l'abandon
Clarté
Plutôt claire
Accessibilité débutants
45/100

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