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ruban-ms-metric-cache

davradocker/ruban-ms-metric-cache

davradocker

用于汇总指标活动以实现快速查询的聚合服务

下载次数: 0状态:社区镜像维护者:davradocker仓库类型:镜像最近更新:1 年前
让 AI 帮你使用轩辕镜像? · 展开查看说明 · 点击收起说明

如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。

只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:

请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:

https://xuanyuan.cloud/agents.md

在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。

查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。

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指标活动聚合服务镜像文档

镜像概述和主要用途

本镜像是一个轻量级指标活动聚合服务,专注于汇总各类指标活动数据(如系统性能指标、用户行为指标、业务运营指标等)。通过高效的数据聚合策略,该服务能够将分散的原始指标数据进行整合、压缩和结构化存储,显著减少查询延迟,提升数据检索效率,为监控、分析和决策支持提供快速数据访问能力。

核心功能和特性

1. 多维度指标汇总

  • 支持对时间序列指标、事件型指标等多种类型数据进行聚合
  • 可配置按时间窗口(分钟/小时/天)、维度(如服务、节点、用户)进行分层汇总
  • 提供实时聚合(低延迟)和批量聚合(高吞吐量)两种模式

2. 快速查询优化

  • 针对聚合后的数据自动建立索引,优化查询路径
  • 支持基于标签、时间范围、聚合粒度的快速过滤查询
  • 内置查询缓存机制,减少重复查询的计算开销

3. 灵活的聚合策略

  • 支持求和、平均值、最大值、最小值、计数等基础聚合函数
  • 可自定义聚合规则(通过配置文件或API动态调整)
  • 支持数据保留策略配置(如自动清理过期聚合数据)

4. 高兼容性与可扩展性

  • 兼容常见指标数据格式(JSON、Prometheus exposition format、CSV)
  • 支持通过HTTP/HTTPS、gRPC接口接收原始指标数据
  • 可对接外部存储系统(如InfluxDB、TimescaleDB)进行持久化

使用场景和适用范围

1. 监控系统数据优化

  • 作为监控系统(如Prometheus、Zabbix)的前置聚合层,减少原始数据存储压力
  • 为Grafana等可视化工具提供高效聚合数据查询接口,提升仪表盘加载速度

2. 业务指标分析平台

  • 汇总电商平台的交易指标(订单量、转化率)、用户行为指标(点击量、停留时间)
  • 支持业务人员快速查询特定时间段、特定维度的聚合指标

3. 系统性能指标跟踪

  • 聚合服务器/容器的CPU、内存、网络等性能指标,辅助DevOps团队快速定位性能瓶颈
  • 为容量规划提供历史聚合指标数据支持

4. IoT设备数据处理

  • 汇总物联网设备产生的传感器指标(温度、湿度、运行状态),降低云端数据传输和存储成本
  • 支持按设备类型、区域、时间周期进行快速指标查询

详细使用方法和配置说明

基础部署(Docker Run)

bash
docker run -d \
  --name metric-aggregator \
  -p 8080:8080 \  # 查询API端口
  -p 9090:9090 \  # 数据接收端口
  -v /host/data:/data \  # 挂载数据存储目录
  -e AGGREGATION_WINDOW=60 \  # 基础聚合窗口(分钟)
  -e STORAGE_RETENTION_DAYS=30 \  # 数据保留天数
  -e LOG_LEVEL=info \
  metric-aggregation-service:latest

环境变量配置参数

环境变量名描述默认值
AGGREGATION_WINDOW基础聚合时间窗口(单位:分钟)60
STORAGE_RETENTION_DAYS聚合数据保留天数30
QUERY_PORT查询API服务端口8080
INGEST_PORT数据接收服务端口9090
STORAGE_PATH本地数据存储路径/data
LOG_LEVEL日志级别(debug/info/warn/error)info
EXTERNAL_STORAGE_URL外部存储系统连接地址(可选)""

自定义配置文件部署

如需更复杂的聚合规则配置,可通过挂载配置文件实现:

  1. 创建本地配置文件 aggregator-config.yaml:
yaml
aggregation:
  rules:
    - name: "service_cpu_avg"
      metric_type: "gauge"
      function: "avg"
      window: "5m"  # 5分钟窗口
      dimensions: ["service", "namespace"]
    - name: "user_action_count"
      metric_type: "counter"
      function: "sum"
      window: "1h"  # 1小时窗口
      dimensions: ["user_type", "action"]
retention:
  policy: "auto"
  max_age: "30d"
  1. 通过Docker命令挂载配置文件:
bash
docker run -d \
  --name metric-aggregator \
  -p 8080:8080 -p 9090:9090 \
  -v /host/data:/data \
  -v /host/config/aggregator-config.yaml:/app/config.yaml \  # 挂载自定义配置
  -e CONFIG_PATH=/app/config.yaml \  # 指定配置文件路径
  metric-aggregation-service:latest

查询接口示例

服务启动后,可通过HTTP接口查询聚合数据:

bash
# 查询最近24小时service=api的平均CPU使用率
curl "http://localhost:8080/api/v1/query?metric=service_cpu_avg&dimensions=service:api&time_range=24h"

数据接收示例

通过HTTP POST向服务发送原始指标数据:

bash
# 发送单条指标数据
curl -X POST http://localhost:9090/ingest \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"metric":"cpu_usage","value":0.75,"timestamp":***,"labels":{"service":"api","node":"node-1"}}'

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 ruban-ms-metric-cache 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/davradocker/ruban-ms-metric-cache:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull davradocker/ruban-ms-metric-cache:<标签>

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