【云平台监控】Prometheus PromQL

Prometheus PromQL

• PromQL 是一种为时间序列数据设计的表达式语言，能够灵活地从监控指标数据中筛选、聚合、计算和提取信息。

PromQL 基本语法

• 指标名称和标签选择器：

  • 指标名称指向特定类型的数据，标签选择器用于筛选符合条件的数据子集。
  • 示例：prometheus_http_requests_total{code="200", handler="/targets"} 获取状态码为 200 且访问 /targets 的 HTTP 请求总数。

• 时间范围选择：

  • 通过指定时间范围（如 5m 表示过去 5 分钟）获取特定时间段内的数据。

• 函数和操作符：

  • 提供丰富的函数（如 sum()、avg()、rate() 等）和操作符（如 +、-、*、/）用于数据聚合和计算。

数据类型与指标

• 瞬时向量（Instant Vector）：特定时间点上的一组数据样本。
• 区间向量（Range Vector）：一段时间范围内的数据样本。
• 标量（Scalar）：单个数值，通常作为函数计算结果返回。

样本数据格式

• 每个时间序列数据样本由两部分组成：
  • 毫秒精度的时间戳
  • 浮点型的样本值
• 示例：prometheus_http_requests_total{code="200", handler="/targets"} @1434317560885 28

时间序列操作

• 瞬时向量选择器（Instant Vector Selectors）：

  • 返回特定时间点上的样本数据。
  • 示例：prometheus_http_requests_total{code="200", handler="/targets"}

• 区间向量选择器（Range Vector Selectors）：

  • 返回一段时间范围内的样本数据。
  • 示例：prometheus_http_requests_total[5m]

• 偏移向量选择器：

  • 调整基准时间，使其往前偏移一段时间。
  • 示例：prometheus_http_requests_total offset 5m

PromQL 的指标类型

• Counter：单调递增的计数器，适用于请求数、错误数等。

  • 常用函数：rate()、irate()、increase()

• Gauge：可增可减的仪表盘，适用于内存使用率、CPU 使用率等。

  • 常用函数：delta()、predict_linear()

• Histogram：累积直方图，用于分析数据分布。

  • 常用函数：histogram_quantile()

• Summary：直接存储百分位数的摘要，适用于延迟时间、响应大小等。

聚合操作

• 内置聚合函数：

  • sum()、min()、max()、avg()、<