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bkmonitor2026-04-10unify-querypromqlmetrics

UnifyQuery 查询 ​

0x01 关键信息 ​

a. 适用场景 ​

使用 UnifyQuery 进行指标查询，更新指标缓存等。

0x02 代码片段 ​

a. UnifyQuery 原始请求 ​

python
from monitor_web.grafana.resources.unify_query import UnifyQueryRawResource

params = {...}  # UnifyQuery 请求参数
UnifyQueryRawResource().request(params)

b. 更新指标缓存 ​

python
from metadata import models
from metadata.models.space.space_table_id_redis import SpaceTableIDRedis

tsg = models.TimeSeriesGroup.objects.get(bk_data_id={data_id})
tsg.update_time_series_metrics()
SpaceTableIDRedis().push_table_id_detail(table_id_list=[tsg.table_id], is_publish=True)

c. 指标缓存同步 ​

python
from core.drf_resource import api
from monitor_web.strategies.metric_list_cache import CustomMetricCacheManager

self = CustomMetricCacheManager("system", 2)
custom_ts_result = api.metadata.query_time_series_group(bk_biz_id=self.bk_biz_id)
apm_extra_tables = self.get_apm_extra_tables(custom_ts_result)

# 日志搜索指标
from monitor_web.strategies.metric_list_cache import BkLogSearchCacheManager
self = BkLogSearchCacheManager("system", "-4228266")
for t in self.get_tables():
    print(t["metric_field_name"])

for t in self.get_tables():
    for m in self.get_metrics_by_table(t):
        print(m["metric_field_name"], m['data_type_label'], m['data_source_label'])

d. 自定义时序指标同步排障 ​

bash
python manage.py diagnose_ts_metric_sync \
  --data_id 1579347 \
  --metrics cost_ms
  • 用途：排查自定义时序指标从 source 到 metadata、再到 web 指标缓存的同步链路。
  • 关键字段：结论环节、source.backend、 metadata.TimeSeriesMetric、web.MetricListCache、 近期最大上报时间。
  • 当前样例：cost_ms 在 bkdata source、metadata 和 web 指标缓存三层均已命中，命令结论为 ok。
  • 备注：当前样例的 source=bkdata，因此 metrics_key、dimensions_key 不使用 Redis。