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一、Prometheus接口

二、JSON文件

三、代码

一、Prometheus接口

        prometheus统一http接口为/api/v1，其数据响应文件格式为JSON。目前一些常用稳定接口如下：
1、/api/v1/query(GET/POST)
     即时查询，使用参数如下：
     - query=<查询语句>
     - time=<rfc3339 | unix_timestamp>时间戳，可选项
     - timeout=<duration>: 超时时间，-query.timeout限制，可选项
     若time不给定，默认为服务器当前时间。

例：
curl 'http://localhost:9090/api/v1/query?query=up'
curl 'http://localhost:9090/api/v1/query?query=up&time=2022-04-01T00:00:00.781Z'

2、/api/v1/query_range(GET/POST)
     范围查询，使用参数如下：
     - query=<查询语句>
     - start=<rfc3339 | unix_timestamp>：开始时间（包含该值）
     - end=<rfc3339 | unix_timestamp>：结束时间（包含该值）
     - step=<duration | float>duration：浮点格式的步长
     - timeout=<duration>: 超时时间

3、/api/v1/series(GET/POST)

    元数据序列查询，使用参数如下：

• match[]=<series_selector>：选择返回参数
• start=<rfc3339 | unix_timestamp>：开始时间
• end=<rfc3339 | unix_timestamp>：结束时间

例
curl -g 'http://localhost:9090/api/v1/series?''match[]=up'

4、/api/v1/labels

    获取元数据标签

• match[]=<series_selector>：选择返回参数
• start=<rfc3339 | unix_timestamp>：开始时间
• end=<rfc3339 | unix_timestamp>：结束时间

例
curl 'localhost:9090/api/v1/labels'

具体api接口及使用可访问官网：https://prometheus.io/docs/introduction/overview/

二、JSON文件

        JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，是JavaScript的子集。主要用来存储和交换文本信息，具有易于读写、占用带宽小、网络传输速度快的特性，适用于数据量大，不要求保留原有类型的情况。prometheus采用JSON作为接口响应文件格式。

        在JSON中，花括号保存对象、方括号保存数组。名称为双引号，数据在value中。例：执行curl 'http://localhost:9090/api/v1/query?query=up'，获得的数据中：

[{"metric":{"__name__":"up","instance":"192.168.1.1:9090","job":"federate"},"value":[1649314698.292,"1"]},{"metric":{"__name__":"up","instance":"192.168.1.2:9090","job":"prometheus"},"value":[1649314698.292,"1"]}]

三、代码

import json
import time
import pymysql as pymysql
import requests


def get_io_write(url):
    res = json.loads(requests.post(url=url).content.decode('utf8', 'ignore'))
    # 获取API响应的JSON文件
    result = {}
    for da in res.get('data').get('result'):
        # da 即为一个对象
        values = da.get('value') # 获取value
        io_write = round(float(values[1]), 2)
        ip = da.get('metric').get('instance') #获取IP
        ip = ip[:ip.index(':')] if ':' in ip else ip
        result[ip] = io_write  # 存入字典
    return result


def get_io_read(url):
    # 利用json文件来获取API接口数据
    res = json.loads(requests.post(url=url).content.decode('utf8', 'ignore'))
    result = {}   # 定义一个字典来返回数据
    for da in res.get('data').get('result'):
        values = da.get('value')
        io_read = round(float(values[1]), 2)
        ip = da.get('metric').get('instance')
        ip = ip[:ip.index(':')] if ':' in ip else ip  # 提取ip地址
        result[ip] = io_read
    return result


if __name__ == "__main__":
    wurl = 'http://localhost:9090/api/v1/query?query=\
max(rate(node_disk_writes_completed_total{device=~"sd.*|dm.*"}[1d]))by(instance)'
    # 我这里查询的是一天中IO最大值
    rurl = 'http://localhost:9090/api/v1/query?query=\
max(rate(node_disk_reads_completed_total{device=~"sd.*|dm.*"}[1d]))by(instance)'
    wr = get_io_write(wurl)  # 获取写IO的字典
    re = get_io_read(rurl)  # 获取读IO的字典
    date_now = time.strftime("%Y%m%d%H")    # 加一个时间值
    value = []
    # print(wr)
    # print(len(wr))
    for key in wr.keys():
        # print(key, " ", wr[key], re[key])
        for i in [key, date_now, re[key], wr[key]]:
            value.append(i)

    # 连接数据库
    db = pymysql.connect(host='192.168.1.9', user='root', passwd='123456', port=3306, db='prometheus')
    cur = db.cursor()    # 游标
    # 以下注释行为写入Excel文件
    # workbook = xlwt.Workbook()          # 新建工作薄
    # sheet = workbook.add_sheet("test.xlsx")  #在工作薄中新建工作表
    k = 0
    for i in range(0, len(value), 4):
        # for j in range(0, 4): # 一行元素只有4列
              # sheet.write(k, j, value[i + j]) # 在表中写入数据
        sql = "insert into disk_io(ip,date,read_io,write_io) values(%s,%s,%s,%s)"
        try:
            cur.execute(sql, [value[i], value[i + 1], value[i + 2], value[i + 3]]) #执行SQL语句
            db.commit()    # 提交
        except Exception as e:
            print(e)
            db.rollback()  # 错误回滚
        k = k + 1
    # workbook.save("C:/Users/123/Desktop/test.xlsx") #保存工作薄
    cur.close()
    db.close()