首先，需要安装Prometheus和MySQL，并确保两者都能正常运行。
接下来，可以编写一个Python脚本来通过Prometheus HTTP API获取多个主机的监控数据，并将其存储到MySQL数据库中。以下是一个简单的示例代码：
import requests
import pymysql
# Prometheus HTTP API地址
api_url = 'http://localhost:9090/api/v1/query'
# MySQL数据库连接参数
db_host = 'localhost'
db_user = 'root'
db_password = 'password'
db_name = 'prometheus_data'
# 获取监控数据
def get_metrics(query):
params = {'query': query}
response = requests.get(api_url, params)
data = response.json()['data']['result']
return data
# 存储监控数据到MySQL
def save_metrics(data):
conn = pymysql.connect(host=db_host, user=db_user, password=db_password, database=db_name)
cursor = conn.cursor()
for item in data:
host = item['metric']['instance']
metric_name = item['metric']['__name__']
metric_value = item['value'][1]
sql = "INSERT INTO metrics VALUES (NULL, %s, %s, %s, NOW())"
cursor.execute(sql, (host, metric_name, metric_value))
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
# 查询多个主机CPU使用率
query = '100 - (avg by(instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)'
data = get_metrics(query)
# 存储监控数据到MySQL
save_metrics(data)
在此示例代码中，我们使用了Prometheus HTTP API查询了多个主机的CPU使用率，并将其存储到了MySQL数据库中。具体来说，我们定义了一个get_metrics函数来获取Prometheus监控数据，并定义了一个save_metrics函数来将数据存储到MySQL数据库中。在save_metrics函数中，我们遍历了监控数据列表，并将每个项的主机名、监控指标名称和对应的值存储到了MySQL表中。
最后，我们需要设计MySQL表结构来存储监控数据。以下是一个简单的示例表结构：
CREATE TABLE metrics (
id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
host VARCHAR(255) DEFAULT NULL,
metric_name VARCHAR(255) DEFAULT NULL,
metric_value FLOAT DEFAULT NULL,
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (id)
);
该表包含一个自增的ID字段、主机名、监控指标名称、监控指标值和创建时间字段。可以根据实际情况对表结构进行调整和优化。
![#include
#include
#include
#define MAX_URL_LENGTH 150
#define MAX_LEVELS 11
typedef struct ListNode {
char urlComponent[11];
int count;
struct ListNode *next;
} ListNode;
ListNode *new_ListNode(char *...](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162215315877326.png)
![/**
* Definition for singly-linked list.
* type ListNode struct {
* Val int
* Next *ListNode
* }
*/
func detectCycle(head *ListNode) *ListNode {
curNode := head
hashTable := make(map[*ListNode]interface{})
for curNode != ...](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162238531846138.png)
![/**
* Definition for singly-linked list.
* type ListNode struct {
* Val int
* Next *ListNode
* }
*/
func detectCycle(head *ListNode) *ListNode {
curNode := head
hashTable := map[*ListNode]interface{}
for curNode != nil {
...](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162231509251321.png)
