Prometheus 3.x 版本与 OpenTelemetry Collector 的指标名称兼容性问题分析
在 Prometheus 3.1.0 版本中,用户报告了一个与 OpenTelemetry Collector 指标采集相关的兼容性问题。当 Prometheus 尝试从 OpenTelemetry Collector 端点采集指标时,出现了指标名称验证失败的情况。
问题现象
用户在使用 Prometheus 3.1.0 版本采集 OpenTelemetry Collector(版本 0.118.0)的指标时,发现 Prometheus 拒绝了这些指标数据。错误信息表明,Prometheus 仍然在指标名称中识别到了点号(.),尽管用户已经在配置中明确设置了 metric_name_validation_scheme: legacy 参数,期望将点号转换为下划线。
技术背景
Prometheus 3.x 版本引入了一个重要的变化:默认情况下使用 UTF-8 编码验证方案(escaping=allow-utf-8 模式)。这种模式下,Prometheus 允许在指标名称和标签名称中使用更广泛的字符集,包括点号。而在传统的验证方案(legacy 模式)下,Prometheus 会将点号自动转换为下划线,以保持向后兼容性。
OpenTelemetry Collector 的 Prometheus 导出器实现有一个特点:它总是会对指标名称进行转义处理。这种行为在 Prometheus 2.x 版本中工作正常,但在 3.x 版本中,由于默认验证方案的变化,导致了兼容性问题。
根本原因分析
问题的根本原因在于两个方面:
-
OpenTelemetry Collector 的 Prometheus 导出器实现始终对指标名称进行转义处理,这种硬编码的行为在新的验证方案下不再适用。
-
虽然用户可以通过配置
metric_name_validation_scheme: legacy强制 Prometheus 使用传统验证方案,但这个设置在特定情况下可能无法完全覆盖 OpenTelemetry Collector 的特殊行为。
解决方案
对于遇到此问题的用户,有以下几种解决方案:
-
降级 OpenTelemetry Collector 到 0.117.0 或更早版本,这些版本尚未受到此问题影响。
-
在 OpenTelemetry Collector 中明确配置使用传统验证方案,覆盖默认的 UTF-8 编码方案。
-
等待 OpenTelemetry 项目更新其 Prometheus 导出器实现,使其能够正确处理新的验证方案。
最佳实践建议
对于生产环境中同时使用 Prometheus 和 OpenTelemetry 的用户,建议:
-
在升级 Prometheus 到 3.x 版本前,充分测试与现有监控组件的兼容性。
-
对于关键监控链路,考虑使用版本锁定的方式确保组件兼容性。
-
关注 Prometheus 和 OpenTelemetry 项目的更新日志,及时了解可能影响兼容性的变更。
这个问题展示了监控生态系统中组件间相互依赖的复杂性,也提醒我们在进行版本升级时需要全面考虑各个组件的兼容性状态。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00