prometheus / prometheus/client_python
Duplicated timeseries in CollectorRegistry with Multiprocess Gunicorn
Chưa có ai nhận issue này.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 4.4k
- Fork
- 876
- Merge trung bình
- 8 ngày 4 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 1
Mô tả
I know this is a subject that comes up somewhat frequently but for the love of me I can't figure out what I'm doing wrong.
-
I have a service in Amazon ECS thats running a single task with multiple workers (actually the problem happens in my other service that just has one worker also).
-
I've created the directory and set the
PROMETHEUS_MULTIPROC_DIRin the Dockerfile:
RUN mkdir -p /tmp/prom-metrics
ENV PROMETHEUS_MULTIPROC_DIR /tmp/prom-metrics
- I'm using the sample code in the README to create the registry in the
/metricsrequest and return it:
registry = CollectorRegistry()
if getenv('PROMETHEUS_MULTIPROC_DIR'):
multiprocess.MultiProcessCollector(registry)
data = generate_latest(registry)
status = '200 OK'
response_headers = [
('Content-type', CONTENT_TYPE_LATEST),
('Content-Length', str(len(data))),
]
return Response(data, status, response_headers)
- I've created the
gunicorn.conf.pyfile with the sample from the README and passed it into my gunicorn startup script via-c:
from prometheus_client import multiprocess
def child_exit(server, worker):
multiprocess.mark_process_dead(worker.pid)
In my two services, gunicorn starts them as follows:
# app 1 with workers
gunicorn -c /app/utils/gunicorn.conf.py -b :5000 -t 3600 --keep-alive 60 --threads 8 --workers 3 app:app
# app 2 without workers
gunicorn -c /app/utils/gunicorn.conf.py -b :5000 -t 3600 --keep-alive 60 --threads 8 app:app
The service boots successfully and accepts some metrics which are definitely collected in multiprocess mode, seeing as the HELP line simply displays Multiprocess metric.
This works for a few calls but eventually I get the dreaded Duplicated timeseries in CollectorRegistry error and no additional metrics are populated.
What might I be doing wrong?
Hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu với ví dụ về metrics multiprocess trong README và cấu hình gunicorn.conf.py được tham chiếu, sau đó tái hiện lỗi bằng các thiết lập trong Dockerfile và các lệnh Gunicorn được hiển thị. Công việc được xem là hoàn tất khi xác định được nguyên nhân của lỗi timeseries trùng lặp và ghi lại hoặc sửa cấu hình để /metrics tiếp tục trả về metrics.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Đánh giá
- Công nghệ
- docker, prometheus, python
- Lĩnh vực
- observability
- Loại issue
- Lỗi
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức phù hợp với người mới
- 25/100