Alloy 数据处理和路由

Alloy 提供了强大的数据处理和路由功能。今天我们要学习：Processors 使用、数据过滤、标签操作、以及多后端路由。

Processors 使用

Alloy 有哪些常用的 Processors 呢？

• batch： 批处理，提高性能。它可以将多个数据点合并成批次，减少网络调用。
• transform： 数据转换，修改数据。可以添加、删除、修改标签和属性。
• filter： 数据过滤，过滤不需要的数据。可以根据条件过滤数据，减少数据量。
• memory_limiter： 内存限制，防止内存溢出。当内存使用超过阈值时，会拒绝新数据。
• resource： 资源处理，处理资源属性。可以添加或修改资源级别的属性。

配置示例： 批处理器可以配置超时（timeout）和批量大小（send_batch_size），转换处理器可以使用 statements 来修改属性。

Processor 流程： Receiver → Processor（batch）→ Processor（transform）→ Processor（filter）→ Exporter。可以链式使用多个 Processor，每个 Processor 的 output 连接到下一个 Processor 的 input。

数据过滤

数据过滤是什么？ 数据过滤用于过滤不需要的数据。可以按属性过滤、按名称过滤、按值过滤。

配置示例： 可以配置只保留特定指标（比如只保留

http_requests_total

过滤流程： 原始数据 → Filter Processor → 匹配条件？→ 如果是匹配条件保留，否则丢弃。过滤是在 Processor 链中进行的。

注意，过滤表达式使用 OTTL 语法，这是一种专门用于数据转换的语言。

标签操作

标签操作是什么？ 标签操作用于修改和添加标签。可以添加标签、删除标签、修改标签值、重命名标签。

配置示例： 使用 transform processor，可以添加环境标签（environment）、修改服务标签（service）、删除调试标签（debug）。这些操作使用 OTTL 语句。

标签操作流程： 原始标签 → Transform Processor → 执行 OTTL statements → 添加/修改/删除 → 新标签。

注意，我们可以为 metrics、traces、logs 分别配置不同的 statements。每个 statement 是一个 OTTL 表达式。

多后端路由

多后端路由是什么？ 多后端路由用于将数据路由到多个后端。可以同时导出到多个 Prometheus（比如一个用于开发，一个用于生产），同时导出到 Prometheus 和 Mimir（比如 Prometheus 用于短期存储，Mimir 用于长期存储），根据不同条件路由到不同后端。

配置示例： 定义多个

prometheus.remote_write

forward_to

路由流程： Processor → Exporter → forward_to 数组 → Prometheus 1 / Prometheus 2 / Mimir。注意，数据是复制发送的，不是分割发送的。

多后端路由的特点：

• 数据复制发送： 不是分割发送。
• 同时发送到所有后端： 提高可用性。

本节小结

在本节中，我们学习了 Alloy 数据处理和路由：

第一个是 Processors。 批处理、转换、过滤等。可以链式使用多个 Processor。

第二个是数据过滤。 按属性、名称、值过滤。可以减少数据量。

第三个是标签操作。 添加、删除、修改标签。可以规范化数据。

第四个是多后端路由。 将数据路由到多个后端。可以提高可用性。

Alloy 数据处理和路由总结： Alloy 提供了强大的数据处理和路由功能，包括 Processors（批处理/转换/过滤）、数据过滤（减少数据量）、标签操作（规范化数据）、多后端路由（提高可用性）。这些功能组合在一起，构成了灵活的数据处理能力。

这就是 Alloy 数据处理和路由。掌握这些功能，可以灵活处理数据。

在下一节，我们将学习 Alloy 导出到 Grafana Stack。学习如何导出到 Prometheus、Loki、Tempo、Mimir。