普罗米修斯 - 使用HTTP API调用PromQL

最新推荐文章于 2025-10-12 21:56:45 发布

CddaDebugging

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文章标签： http 数据库网络协议

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本文介绍了如何使用HTTP API与Prometheus交互，通过发送GET请求调用PromQL查询监控数据。文章提供了Python代码示例，展示如何发送请求、解析结果以及处理查询过程中的错误。

Prometheus是一款功能强大的开源监控系统，提供了丰富的指标收集和查询功能。其中，PromQL是Prometheus查询语言，用于查询和分析收集到的指标数据。通过使用Prometheus的HTTP API，我们可以通过发送HTTP请求来调用PromQL查询，并获取查询结果。

本文将介绍如何使用HTTP API调用PromQL进行查询，并提供相应的源代码示例。

准备工作
在开始之前，我们需要确保以下条件已满足：

安装并配置Prometheus：确保Prometheus已成功安装并运行，并且已配置好要监控的目标。
理解PromQL：熟悉PromQL查询语言的基本语法和功能。

发起查询
为了通过HTTP API调用PromQL，我们需要发送一个GET请求到Prometheus的查询端点。查询端点的默认路径是/api/v1/query。

下面是一个使用Python的示例代码，演示如何发送GET请求并获取查询结果：

import requests

def query_promql(query

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GRPC: 如何添加 API Prometheus 监控拦截器/中间件？

pointgoal_io的博客

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本文将介绍如何在 gRPC 微服务中添加 API Prometheus(普罗米修斯)拦截器/中间件。也就是可以在 Grafana 里做的 API 监控。

Prometheus（普罗米修斯）监控系统

最新发布

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在云原生与微服务架构普及的今天，“看不见的系统” 等于 “不可控的风险”。普罗米修斯（Prometheus）作为云原生领域的核心监控工具，凭借其灵活的指标采集、强大的查询能力与完善的告警机制，成为保障系统稳定运行的 “眼睛”。本文将从普罗米修斯的核心原理入手，结合一个小型 Web 项目的监控实践，带你掌握从 “搭建监控” 到 “用监控解决问题” 的全流程。

Prometheus--普罗米修斯

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Prometheus是一个开源的系统监控以及报警系统，整合zabbix的功能，系统，网络，设备Prometheus可以兼容网络，设备，容器监控，告警系统，因为他和k8s是一个项目基金开发的产品，天生匹配k8s的原生系统，容器化和云原生适配性很高Prometheus是一个服务监控系统和时序数据库，提供了通用的数据模型和快捷的数据采集，存储和接口查询：Prometheus server定期从静态配置的监控目标或者基于服务发现的自动配置目标中进行拉取数据，拉取到数据会持久化的保存到存储设备之中。

软件测试 | 普罗米修斯-HTTP API调用PromQL

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03-01

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Prometheus API 使用了 JSON 格式的响应内容。当 API 调用成功后将会返回查询结果。api 路径都是有两种查询类型，这里面我们用的查询类型就是 query 类型（还有另一个叫 query_range）在路径和查询类型后跟着的就是 PromQL 语句了。最后的 time 是时间戳，代表着查询的时间基线。就是我们的 PromQL 是以哪个时间点为基准查询的。我们说过普罗米修斯本身就是一个时序数据库。它默认保存 14 天的数据，超过 14 天就会自动删除。

普罗米修斯 -- HTTP API 调用 PromQL

Tester_muller的博客

02-27

1412

Prometheus HTTP API

云原生之家

11-21

1771

完整译文请访问：http://www.coderdocument.com/docs/prometheus/v2.14/prometheus/querying/http_api.html。当前稳定的HTTP API可以在Prometheus服务器上的/api/v1下访问。所有非破坏性的API都将被添加到该端点下。格式概览 API响应格式是JSON。每个成功的API请求都返回一个2xx状态...

智能运维-Prometheus时序数据库PromQL使用（基本语法、API调用等） 数据库运维.pdf

04-19

Prometheus 时序数据库 PromQL 使用详解一、PromQL 基本使用 PromQL（Prometheus Query Language）是 Prometheus 自己开发的数据查询 DSL 语言，语法表现力非常丰富，内置函数很多，在日常数据可视化以及规则告警...

prometheus-api数据采集

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1. **自定义监控**：通过 API 收集非标准应用的监控数据，如数据库查询性能、第三方服务的调用延迟等。 2. **数据集成**：将 Prometheus 数据与其他系统（如 BI 工具、日志分析平台）集成，进行更深入的分析。 3. **...

技术干货|Prometheus(普罗米修斯)自定义查询语言PromQL

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Prometheus自定义查询语言PromQL解析本文深入解析Prometheus的核心查询语言PromQL。PromQL支持丰富的运算符和内置函数，可对监控样本数据进行统计分析。文章首先介绍了Prometheus的数据模型，包括指标名称、标签和时间序列等基本概念。然后详细讲解了四种指标类型：Counter（计数器）、Gauge（仪表盘）、Histogram（直方图）和Summary（摘要），分别说明它们的特点和适用场景。其中特别对比了Histogram和Summary在数据分布分析上的异同，包括分位数计

（二）第一步（安装和基本使用） | 普罗米修斯（Prometheus）

程序员阿超的博客

04-08

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在本文中，您安装了 Prometheus，配置了 Prometheus 实例来监控资源，并学习了在 Prometheus 的表达式浏览器中处理时间序列数据的一些基础知识。

prometheus-api-client-python:普罗米修斯http api的python包装器

05-04

Prometheus-api-client Prometheus http api的Python包装器和一些用于度量处理的工具。安装要安装最新版本： pip install prometheus-api-client 要直接从此分支安装： pip install https://github.com/AICoE/prometheus-api-client-python/zipball/master 链接入门用法是Cloud Native Computing Foundation项目，是一个系统和服务监视系统。它以给定的时间间隔从已配置的目标收集指标（时间序列数据），评估规则表达式，显示结果，并在发现某些情况为真时触发警报。从Prometheus主机获得的原始时间序列数据有时可能难以解释。为了更好地理解这些指标，我们为Prometheus http api创建了Py

prometheus-http-query:Prometheus HTTP API客户端

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Prometheus-http-query 锈库，提供查询Prometheus服务器的接口。检查以获取更多信息。

prometheus-api:用于访问Prometheus API的简单API

03-26

简单的客户端即可访问Prometheus API 您可能会问为什么我写了这个宝石。的确，您对此提出质疑是正确的！主要原因是错误处理。如果您在官方的ruby客户端中使用高级界面，但在查询中犯了一个错误，那么您将一无所获。是的，现在。这与官方gem没什么不同，但是我使用了许多库来总体上改进代码，尤其是改善错误处理。用法这尚未在上，因此您必须将其作为git repo添加到您的Gemfile中： gem "prometheus-api" , "0.3" , :git => "https://github.com/filterfish/prometheus-api"

Prometheus数据API导出Python脚本(export Prometheus metric data by http api)

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使用python，通过Prometheus http api，导出Prometheus采集的各种机器指标的数据。

curl请求prometheus数据(http api使用)

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curl请求prometheus数据时报错的解决方法

Prometheus：在 HTTP API 中使用 PromQL

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目录概述 API 响应格式表达式查询瞬时数据查询区间数据查询查询元数据通过标签选择器查找时间序列查询标签值响应数据格式区间向量瞬时向量标量字符串概述 Prometheus 当前稳定的 HTTP API 可以通过/api/v1访问。 API 响应格式 Prometheus API 使用了 JSON 格式的响应内容。当 API 调用成功后将会返回2xx的 HTTP 状态码。反之，当 API 调用失败时可能返回以下几种不同的 HT...

prometheus 的 http api

支棱起来

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我们可以分别通过 /api/v1/query 和 /api/v1/query_range 查询 PromQL 表达式当前或者一定时间范围内的查询结果。瞬时数据查询这个 url 的查询结果为当前时间node_disk_io_now指标的查询结果。 http://10.4.54.31:32075/api/v1/query?query=node_disk_io_now ...

Prometheus 之PromQL

m0_52416577的博客

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7、historgram:对一定时间范围内的数据进行采样，通常是请求持续的时长和响应大小的类型，这一类的数据计入可配置的桶(bucket)，可以通过区间来对样本进行筛选。8、Summary:分位数计算，类似于historgram，在客户端于一段时间内(默认十分钟)的每个采样点进行统计，计算并且存储了分数位的值，服务端可以直接抓取响应的值。6、gauge:用于存储值。irate:是一个高灵敏度的函数,计算指标是瞬时速率，基于样本范围内的最后两个样本进行计算，irate更适用于短时间内的变化速率分析。

普罗米修斯报执行错误

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<think>嗯，用户问的是“普罗米修斯报执行错误”，首先我需要确定这个普罗米修斯指的是什么。普罗米修斯在技术领域通常指的是Prometheus，一个开源的监控和警报工具。所以用户可能在用Prometheus时遇到了执行错误。接下来，我需要考虑常见的Prometheus错误类型。比如配置错误、服务不可达、存储问题、资源不足、版本兼容性，还有查询语句的问题。这些都是常见的原因。首先，用户可能需要检查日志。Prometheus的日志通常会给出错误的具体信息，比如配置文件哪里出错，或者连接失败的目标。要告诉用户查看日志的方法，比如通过systemctl或者docker logs。然后是配置文件的验证。Prometheus的配置文件如果格式不对，或者缩进错误，会引发问题。可以用promtool工具来检查，这样可以快速定位配置错误。目标抓取失败也是一个常见问题。可能的原因包括网络问题、目标服务未运行，或者安全组/防火墙的设置。建议用户检查Prometheus的target页面，看看端点是否健康。存储问题方面，如果磁盘满了或者权限不对，Prometheus可能无法写入数据。需要检查数据目录的权限和磁盘空间，必要时调整启动参数中的存储路径。资源不足的话，内存或CPU不够会导致Prometheus崩溃，尤其是在处理大量指标时。建议监控资源使用情况，可能需要优化配置或扩容。版本兼容性方面，如果用户升级了Prometheus或者Exporters，可能会有兼容性问题，需要确认版本是否匹配。查询错误的话，PromQL写错了会导致执行错误，这时候需要检查查询语句，用Prometheus的表达式验证功能来调试。最后，重启服务和查看官方文档也是常用的解决步骤。如果用户的问题依然存在，可能需要更详细的日志或配置信息来进一步分析。总结下来，我需要分步骤解释这些可能的原因和解决办法，帮助用户逐步排查问题，确保回答结构清晰，易于理解。同时，注意使用正确的中文术语，避免技术术语的混淆，确保用户能够按照指引操作。</think>以下关于普罗米修斯（Prometheus）执行错误的排查思路及解决方案分步骤说明： 1. **查看日志定位根源** - 执行命令获取详细日志： ```bash journalctl -u prometheus.service -f # 系统服务日志或 docker logs -f prometheus_container # Docker容器日志 ``` - 日志中常见关键词： * `error loading configuration` → 配置文件错误 * `connection refused` → 目标服务不可达 * `out of memory` → 内存不足 2. **验证配置文件** - 使用官方工具检查语法： ```bash promtool check config prometheus.yml ``` - 典型配置错误示例： ```yaml # 错误示例（缩进错误） scrape_configs: - job_name: 'node' static_configs: # ← 此处缩进不足 - targets: ['localhost:9100'] ``` 3. **检查目标服务可达性** - 访问Prometheus Web界面 → Status → Targets - 确认Endpoint列的HTTP状态码： * `200 OK` → 正常 * `Connection refused` → 检查目标服务端口开放状态 ```bash telnet target_ip 9100 # 测试端口连通性 ``` 4. **存储问题排查** - 检查数据目录权限： ```bash ls -ld /var/lib/prometheus/data ``` - 验证磁盘空间： ```bash df -h /var/lib/prometheus ``` - 启动参数调整示例： ```bash --storage.tsdb.path=/mnt/prometheus_data # 指定大容量存储路径 ``` 5. **资源优化建议** - 内存限制调整（Docker示例）： ```bash docker run -d --name prometheus \ --memory=4g \ # 限制内存 -p 9090:9090 \ prom/prometheus ``` - 配置优化方向： * 减少`scrape_interval`采集频率 * 使用`metric_relabel_configs`过滤无用指标 6. **版本兼容性检查** - 查询版本信息： ```bash prometheus --version ``` - 确认Exporter版本兼容性（如node_exporter ≥1.0需Prometheus ≥2.21） 7. **PromQL调试技巧** - 使用Web界面验证查询： ```promql # 错误示例（缺少聚合函数） sum(rate(http_requests_total[5m])) # 正确 rate(http_requests_total[5m]) # 可能返回过多时间序列 ``` - 表达式验证API调用： ```bash curl -X POST http://localhost:9090/api/v1/query \ -d 'query=up{job="node"}' \ -d 'time=1628880000' ``` **典型错误案例解决流程**： 1. 观察日志发现`error="context deadline exceeded"` 2. 检查目标服务发现响应时间超过`scrape_timeout`（默认10s） 3. 解决方案： ```yaml scrape_configs: - job_name: 'high_latency_service' scrape_timeout: 30s # 延长超时时间 static_configs: - targets: ['service:8080'] ``` 如问题仍未解决，建议提供： 1. Prometheus版本信息 2. 错误日志片段 3. 相关配置文件（脱敏后） 4. 对应Exporter版本信息注：以上时间参数（如`scrape_timeout`）需根据实际业务场景调整，生产环境建议设置监控告警规则： ```yaml groups: - name: prometheus_health rules: - alert: PrometheusTargetDown expr: up == 0 for: 5m ```