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In Django application, '/metrics' unaccessible when using Unix Domain Sockets

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
nginx, python
Ambito
backend, networking, observability

Direzione di ricerca

Inizia con i blocchi location di NGINX e la configurazione dello scrape target di Prometheus mostrati nell’issue, quindi confronta la configurazione dell’Unix domain socket con la configurazione TCP funzionante di Gunicorn. Determina se il metrics endpoint supporta questo percorso di deployment e documenta una configurazione verificata oppure la limitazione necessaria.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Im using the django_prometheus library which is a wrapper for prometheus_client library for my Django app. I am not running Prometheus, (or the entire applcaition in a Docker container), which might be part of my problem, though I dont see why this would be a requirement. The Django application is bound to Unix Domain Sockets,. NGINX is listening on default port 80 and re-routes traffic with the proxy_pass header.

NGINX

server {
    server_name hotname www.hostname ip;

[...]
    location /metrics{

        proxy_pass http://<unix_domain_socket>;
    }

    location / {
        proxy_pass http://unix:<unix_domain_socket>;
        
}

prometheus

<default prom config>
[...]
    static_configs:
      - targets: ["localhost:9090"]

  - job_name: "django-app"
    scrape_interval: 10s
    static_configs:
      - targets: ["localhost] # nothing works (IP, etc..) and prometheus attempts to use port 80 with a predefined scheme of http://

  - job_name: "node"
    scrape_interval: 10s
    static_configs:
      - targets: ["localhost:9100"]

Solution

By removing the unix domain socket in NGINX and going back to TCP/IP that gunicorn uses by default, Prometheus was able to successfully pickup metrics from /metrics

Is there something Im missing? I feel like the only other options are changing the whole infrastructure ( to docker), or try and use a log based-metrics.

Lingua principale
Python
Stelle
4.4k
Fork
876
Merge medio
8g 4h
PR unite (30g)
1

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Come iniziare

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