github.com/prometheus/common@v0.35.0/model

lables.go

1. 首先声明一系列标签常量，其中 __meta_ 和 __tmp_ 前缀用于标签的中间处理
2. 标签名 LabelName 是字符串，命名规范是“可以包含大写或小写英文字母、数字和下划线，不能以数字开头”
3. LabelNames 是 LabelName 的切片，支持排序
4. 标签值 LabelValue 是 utf8 字符串，LabelValues 是 LabelValue 的切片，支持排序
5. LablePair 是 LabelName 和 LabelValue 组成的结构体
6. LablePairs 是 LablePair 的切片，支持排序，排序依据是先按标签名再按标签值

labelset.go

1. LabelSet 是一个map，一组标签键值对的集合 type LabelSet map[LabelName]LabelValue
2. LabelSet 的 String() 函数会对键值对进行字符串排序，这样在前端查询时显示的标签集都是有序的，比较清晰

metric.go

1. type Metric LabelSet 的底层类型就是 LabelSet，区别在于 Metrics 是单例，并且关联且仅引用一系列样本
2. 指标名命名规范：可以包含大小写英文字母、数字、下划线和冒号，不能以数字开头
3. String()方法要判断是否只有 __name__ 标签，如果是就不显示标签集的大括号了，否则返回除 __name__{labels} 这种格式的字符串
4. 实现了 LabelSet 的一些方法

value.go

1. 样本值是 float64类型:type SampleValue float64，代表某个时间的某个样本的值
2. 判等函数中有关于 NaN 不等于 NaN 的说明
3. 样本对包含时间戳和样本值

type SamplePair struct {
	Timestamp Time
	Value     SampleValue
}

4. 样本是指标、样本值和时间戳组成的结构体

type Sample struct {
	Metric    Metric      `json:"metric"`
	Value     SampleValue `json:"value"`
	Timestamp Time        `json:"timestamp"`
}

5. 样本串是一个指标和一组样本对

type SampleStream struct {
	Metric Metric       `json:"metric"`
	Values []SamplePair `json:"values"`
}

6. 值是实现了 Type() 方法的接口，是查询语句的结果，有无值、标量、向量、矩阵和字符串五种类型的值

type Value interface {
	Type() ValueType
	String() string
}

func (Matrix) Type() ValueType  { return ValMatrix }
func (Vector) Type() ValueType  { return ValVector }
func (*Scalar) Type() ValueType { return ValScalar }
func (*String) Type() ValueType { return ValString }

type ValueType int

const (
	ValNone ValueType = iota
	ValScalar
	ValVector
	ValMatrix
	ValString
)

7. 向量类型是具有相同时间戳的 *Sample 的切片
8. 矩阵类型是 *SampleStream 的切片

alert.go

1. 告警指纹是告警标签集的指纹
2. Go 的零时是时间戳为0的时间 January 1, year 1, 00:00:00 UTC

fnv.go

对标准库 hash/fnv 的 FNV-1A 64-bit 算法做了一些简化，性能有大幅提升，甚至超过了 murmur3，我做了一个benchmark

cpu: Intel(R) Core(TM) i7-8565U CPU @ 1.80GHz
BenchmarkMD5
BenchmarkMD5-8           5231271               222.5 ns/op
BenchmarkFNV
BenchmarkFNV-8          12151196                90.65 ns/op
BenchmarkFNVProm
BenchmarkFNVProm-8      57570523                20.62 ns/op
BenchmarkMurmer3
BenchmarkMurmer3-8      18314626                54.97 ns/op

signature.go

1. 用简化 FNV-1A 64-bit 算法计算指标或者标签的哈希值作为指纹
2. LabelsToSignature 计算标签（Labels） map 的指纹
3. labelSetToFingerprint 计算标签集（LabelSet）的指纹
4. func SignatureForLabels(m Metric, labels ...LabelName) uint64 计算指标的指纹，哈希时除了计算指定的标签外还计算指标值
5. func SignatureWithoutLabels(m Metric, labels map[LabelName]struct{}) uint64 计算不包含指定标签的指标的指纹
6. 快速指纹算法不排序，但是更容易产生碰撞，研究了半天才明白

收获

这个包有很多实用的数据类型和函数，在自己开发系统时可以直接用

1. 很多数据模型比如 label、labelset、alert 可以在自己开发监控告警系统时直接使用
2. fnv 算法性能好碰撞几率小，以后可以直接用
3. 计算多元素类型的哈希时先排序