今天有朋友在羣裏問了一段關於 Prometheus hashmod 配置的問題，如圖：
此配置出自 Brian 的博客 scaling-and-federating-prometheus。
那這段配置到底是什麼意思？因爲以前沒用過這個配置，所以只好去翻看源碼。
核心源碼解讀
閱讀的過程中，發現 relabel.go#L41 的代碼與配置非常相關：
func relabel(lset labels.Labels, cfg *config.RelabelConfig) labels.Labels {
values := make([]string, 0, len(cfg.SourceLabels))
for _, ln := range cfg.SourceLabels {
values = append(values, lset.Get(string(ln)))
}
val := strings.Join(values, cfg.Separator)
lb := labels.NewBuilder(lset)
switch cfg.Action {
// 此處省略代碼
// 判斷值是否匹配，如果不匹配那麼將放棄此 target
case config.RelabelKeep:
if !cfg.Regex.MatchString(val) {
return nil
}
// 對字段 source_labels 的值進行 md5 和取餘，並將結果存到自定義目標字段中
case config.RelabelHashMod:
mod := sum64(md5.Sum([]byte(val))) % cfg.Modulus
lb.Set(cfg.TargetLabel, fmt.Sprintf("%d", mod))
// 此處省略代碼
default:
panic(fmt.Errorf("relabel: unknown relabel action type %q", cfg.Action))
}
return lb.Labels()
}有了代碼參考，一開始的配置就容易理解了，它的邏輯爲：
配置的第一個 souce_labels 是對同一個任務抓取目標的 LabelSet 進行預處理，具體而言就是將抓取目標地址進行 hashmod, 並將 hashmod 的值存到一個自定義字段 tmp_hash 中。
配置的第二個 souce_labels 對預處理後的抓取目標進行篩選，只選取 tmp_hash 值滿足正則匹配的，例子中 hashmod != 1 將全部被忽略。
通過以上兩步，就非常容易對相同 job 的抓取目標進行散列，從而抓取命中的部分。
散列均衡性測試
抓取目標的散列是否足夠均衡呢？
下面是根據 Prometheus 的 mod 計算方法編寫的一段測試代碼：
package main
import (
"crypto/md5"
"fmt"
)
func main() {
nodes := []string{
"192.168.1.1:9090", "192.168.1.2:9090", "192.168.1.3:9090", "192.168.1.4:9090", "192.168.1.5:9090",
"192.168.1.6:9090", "192.168.1.7:9090", "192.168.1.8:9090", "192.168.1.9:9090", "192.168.1.10:9090",
}
for _, ip := range nodes {
mod := sum64(md5.Sum([]byte(ip))) % 3
fmt.Printf("%s mode is %d \n", ip, mod)
}
}
func sum64(hash [md5.Size]byte) uint64 {
var s uint64
for i, b := range hash {
shift := uint64((md5.Size - i - 1) * 8)
s |= uint64(b) << shift
}
return s
}輸出結果爲：
192.168.1.1:9090 mode is 3
192.168.1.2:9090 mode is 1
192.168.1.3:9090 mode is 0
192.168.1.4:9090 mode is 0
192.168.1.5:9090 mode is 1
192.168.1.6:9090 mode is 2
192.168.1.7:9090 mode is 3
192.168.1.8:9090 mode is 1
192.168.1.9:9090 mode is 1
192.168.1.10:9090 mode is 1可以看到，當目標地址足夠多的時候，還是能夠滿足均勻散列。
配置的意義
以前在文章 Prometheus 集羣方案之 remote read 實戰 中已經介紹過按照業務將 Prometheus server 拆分成的思路，即便如此，有些數據（比如一個機房的所有機器信息）還是特別大，超過了單機承載能力。
此時我們可以採用 hashmod 配置，使用同樣的配置列表，將抓取目標散列到不同的 Prometheus server 中去, 從而很好實現 Prometheus 數據收集的橫向擴展。
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