PromQL Got a BOOST: 用 Rust 重写 Prometheus 的查询引擎

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/itfanr

摘要

文档介绍了使用Rust重写Prometheus查询引擎PromQL的背景、过程及优势。PromQL作为Prometheus的核心查询语言，约占Prometheus代码的1/7，具有直观的三层结构。然而，原查询引擎存在效率低下、扩展困难等问题。通过Rust重写，PromQL得到了性能、功能和扩展性的显著提升，包括支持多字段、新增操作符和用户定义函数（UDF）、更好的性能，以及对更大数据集和更多计算资源的支持。此外，PromQL还与SQL进行了结合，引入了新的概念，进一步增强了其能力。

AI总结

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### **文档总结**

#### **背景与现状**
- **Prometheus与PromQL**：Prometheus 是云原生监控场景的事实标准，其查询语言 PromQL（Prometheus Query Language）在时间序列数据分析中具有良好的用户体验。PromQL 被广泛用于监控、告警和可视化，具有丰富的集成应用。
- **重写背景**：PromQL 约占 Prometheus 总代码的 1/7，具有简单的三层结构。随着需求的发展，Prometheus 查询引擎的效率和扩展性逐渐暴露出问题，如点-by-point 计算效率低、解释 AST 直接导致性能瓶颈、难以扩展和分布式计算。

#### **重写动因**
- **效率问题**：查询效率低下，难以处理大规模数据。
- **扩展性问题**：查询引擎难以扩展，无法充分利用计算资源。

#### **重写技术选择**
- Apache Arrow 与 DataFusion：选择 Apache Arrow 作为列式存储和数据fusion 的统一格式，DataFusion 用于分布式计算，提升性能和扩展性。
- Rust 语言：重新用 Rust 重写 PromQL 引擎，利用 Rust 的性能和安全性优势。

#### **重写优势**
- **性能提升**：查询速度显著提升，部分场景下效率提升 3 倍，堪比 SQL 引擎性能。
- **扩展性增强**：支持更大数据集和更多计算资源。
- **功能增强**：PromQL 扩展支持多字段、新的运算符和用户定义函数（UDF）。
- **SQL 集成**：引入新概念，提升 SQL 能力，推动 PromQL 与 SQL 的深度融合。

#### **总结**
本次改造通过将 PromQL 引擎用 Rust 重写，并结合 Apache Arrow 和 DataFusion，显著提升了查询效率、扩展性和功能，进一步巩固了 Prometheus 在云原生监控领域的优势，并为未来发展奠定了良好基础。

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所总结内容重点突出 PromQL 重写的背景、问题、解决方案以及带来的优势，逻辑清晰，语言简洁，便于理解。