Prometheus：浏览器报错：Error on ingesting samples that are too old or are too far into the future

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#监控类

博客讲述了在使用Prometheus时遇到的日志错误：Erroroningestingsamplesthataretoooldoraretoofarintothefuture。问题源于服务器时间与浏览器时间不同步，导致最近一次采集时间（lastScrape）异常。解决方案包括检查并同步各节点服务器时间，以及重启Prometheus。此问题在虚拟机环境中尤为常见。

Error on ingesting samples that are too old or are too far into the future

查看日志报错 Error on ingesting samples that are too old or are too far into the future

去UI上查看：

6bg8ch

last Scrape 这是指最近上一次采集的时间，出现这个报错后，这个采集时间会很大

  1. 首先检查各节点服务器的时间，将时间同步
  2. 重启prometheus

总结：由于本人用的是虚拟机测试，所以挂起后在启动服务器时间与浏览器时间不同步导致。

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真正解决prometheus Error on ingesting samples that are too old or are too far into the future的问题
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真正解决prometheus Error on ingesting samples that are too old or are too far into the future的问题 看了很多国内的论坛，完全在误导，不去看清问题真相 一、问题引出 突然有天就数据查询失败，异常如下 level=warn ts=2020-10-09T02:29:06.700Z caller=scrape.go:1216 component="scrape manager" scrape_pool=service.serve
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国庆假期回来后，发现 Prometheus 服务启动后没数据，查看日志 level=warn ts=2020-10-09T02:29:06.700Z caller=scrape.go:1216 component="scrape manager" scrape_pool=service.server target=http://192.168.1.22:9100/metrics msg="Error on ingesting samples that are too old or are too far i
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但 Prometheus 可能会出现错误配置，导致多个目标共享相同的标签集，这可能会导致结果时间序列之间的标签集冲突。然后，TSDB 会将多个原始系列的流视为单个系列，但当它们的样本因无序或重复时间戳而相互冲突时，会拒绝无效追加。但是，Prometheus 可能会出现错误配置，导致 Prometheus 尝试附加到 TSDB 时获得重复或无序的样本时间戳，但未能成功。当样本具有不同的样本值时，它还会拒绝与系列中最新样本具有相同时间戳的样本（否则，它们将被忽略）。
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target 状态页面字段解析target 采集失败常见原因分析target 状态接口源码分析脚本获取target存活情况和失败原因。
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consoles函数用于获取控制台路径的列表，runtimeInfo函数用于获取运行时的信息，toFloat64函数用于将数据转换为float64类型，version函数用于获取Prometheus的版本信息，quit函数用于执行退出操作，reload函数用于执行重新加载操作，consolesPath函数用于设置控制台路径，setPathWithPrefix函数用于设置带有前缀的路径。它的作用是将静态资源文件（如样式表、图片等）封装成一个可访问的资源，并提供读取和使用这些资源的方法。
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上一篇介绍了tagert管理和发现discovery，那个这些targets是怎样采集的呢？下面就介绍scrape，它是数据采集器。type scrapePool struct { appender storage.SampleAppender ctx context.Context mtx sync.RWMutex config *config.ScrapeCon
Prometheus监测目标数据加工过程
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Prometheus的自动发现功能可以动态扫描并获取监测目标（Targets），而目标的数量可能会随着时间而增加或者减少。那么面对这些不断变化的监测目标，Prometheus是如何及时准确高效地从每个目标采集监测数据的呢？本文试图通过考察监测目标数据的加工过程来回答这一问题。 监测目标数据来自自动发现协程的输出，其本身并非采集的样本，但是它决定了从哪些目标采集样本，可以认为这些数据是控制数据。这些监测目标数据是以作业名称（job_name）为键的字典，这种结构很自然地导向基于作业（job）维度的并发采样，
ts=2025-12-06T08:03:53.831Z caller=scrape.go:1604 level=warn component="scrape manager" scrape_pool=prometheus target=http://localhost:9090/metrics msg="Error on ingesting samples that are too old or are too far into the future" num_dropped=404ts=2025-12-06T08:03:53.831Z caller=scrape.go:1283 level=warn component="scrape manager" scrape_pool=prometheus target=http://localhost:9090/metrics msg="Appending scrape report failed" err="out of bounds"ts=2025-12-06T08:04:02.540Z caller=scrape.go:1283 level=warn component="scrape manager" scrape_pool=node_exporter_client target=http://10.10.10.10:9190/metrics msg="Appending scrape report failed" err="out of bounds"ts=2025-12-06T08:04:05.546Z caller=scrape.go:1604 level=warn component="scrape manager" scrape_pool=node_exporter_server target=http://10.10.10.11:9190/metrics msg="Error on ingesting samples that are too old or are too far into the future" num_dropped=541ts=2025-12-06T08:04:05.546Z caller=scrape.go:1283 level=warn component="scrape manager" scrape_pool=node_exporter_server target=http://10.10.10.11:9190/metrics msg="Appending scrape report failed" err="out of bounds"如何解决
最新发布
12-07
<think>我们面对的问题是在Prometheus刮擦管理器（scrape manager）中出现的两个错误： 1. "Error on ingesting samples that are too old or are too far into the future"（摄取样本时出错：样本时间戳过旧或过于未来） 2. "Appending scrape report failed: out of bounds"（追加刮擦报告失败：超出界限） 根据引用[2]，我们知道Prometheus在默认情况下要求样本的时间戳必须是有序的（即新样本的时间戳不能早于最近接收的样本）。但是，现实世界中可能存在一些情况导致样本时间戳乱序（例如，数据源提供的数据是批量的或者延迟的）。为了解决这个问题，Prometheus提供了一个实验性的配置选项`out_of_order_time_window`，允许在有限的时间窗口内接收乱序样本。 此外，错误信息“out of bounds”可能与时间戳超出Prometheus能够处理的范围有关。Prometheus对时间戳的有效范围有限制，通常样本时间戳不能距离当前时间太远（例如，通常允许的时间范围是相对于当前时间的过去和未来一段时间）。 解决方案： 1. **启用乱序时间窗口**：在Prometheus配置中启用实验性的`out_of_order_time_window`，以允许接收一定时间范围内的乱序样本。这可以通过修改Prometheus的配置文件（通常是prometheus.yml）来实现，在`tsdb`配置部分添加该选项。例如： ```yaml tsdb: out_of_order_time_window: 10m # 允许乱序的时间窗口为10分钟 ``` 注意：该配置需要Prometheus 2.39.0及以上版本。这个时间窗口（如10m）表示可以接受比最新样本早不超过10分钟的样本。 2. **调整时间戳范围**：确保目标应用程序生成的时间戳在Prometheus可接受的范围内。Prometheus默认接受的时间戳范围是相对于当前时间前后各5分钟（可通过`--storage.tsdb.min-block-duration`和`--storage.tsdb.max-block-duration`调整，但通常不推荐修改）。如果出现“out of bounds”错误，可能是因为时间戳距离当前时间过远（比如超过几个小时或几天）。因此，需要检查目标应用程序的时钟是否与Prometheus服务器同步（使用NTP同步时间），并确保目标应用程序在生成指标时使用正确的时间戳。 3. **调整刮擦超时和间隔**：检查刮擦配置（scrape_config）中的`scrape_timeout`和`scrape_interval`。如果目标应用程序响应缓慢，可能导致刮擦超时，从而产生过时的样本（时间戳可能被标记为刮擦开始的时间，如果刮擦超时时间设置过长，可能造成时间戳过旧）。适当调整这些参数可能有助于避免问题。 4. **检查目标应用程序的指标生成**：检查目标应用程序是否在生成指标时使用了正确的时间戳。有些应用程序可能由于自身原因（如批处理或延迟）生成时间戳过旧或过新的指标。如果可能，调整应用程序使其生成指标的时间戳更接近当前时间。 5. **升级Prometheus版本**：确保使用的Prometheus版本足够新（至少2.39.0），因为`out_of_order_time_window`是实验性功能，在较新版本中才提供。 6. **监控和日志**：在调整配置后，监控Prometheus日志以确认错误是否消失。如果问题仍然存在，可能需要进一步调整时间窗口大小或检查其他配置。 注意：启用乱序时间窗口会增加内存使用量，因为TSDB需要缓存更多数据以处理乱序样本。因此，建议开始时设置一个较小的时间窗口（如5分钟或10分钟），然后根据实际情况调整。 下面是一个配置示例（在prometheus.yml中）： ```yaml global: scrape_interval: 15s evaluation_interval: 15s tsdb: out_of_order_time_window: 10m # 允许10分钟内的乱序样本 scrape_configs: - job_name: "prometheus" static_configs: - targets: ["localhost:9090"] ``` 请根据实际情况调整配置，并重启Prometheus使配置生效。 §§相关问题§§ 1. 如何检查Prometheus服务器与目标服务器的时间同步？ 2. Prometheus的`out_of_order_time_window`配置有哪些限制和性能影响？ 3. 除了启用乱序时间窗口，还有哪些方法可以避免“样本时间戳过旧或过新”的错误？ </think> ### 解决Prometheus刮擦管理器样本时间异常及追加报告失败问题 #### 问题原因分析 1. **"样本时间戳过旧或过新"错误** - 目标应用时间戳与Prometheus服务器时间不同步，导致时间戳偏差超过默认允许范围（通常为5-10分钟）[^2] - 网络延迟或批处理数据导致样本到达乱序 - 目标应用自身时钟漂移（如未同步NTP服务） 2. **"out of bounds"追加失败错误** - 样本时间戳超出TSDB存储的时间范围边界 - 当样本时间早于最小存储时间或晚于最大存储时间时触发 - 通常伴随时间戳同步问题发生 #### 解决方案步骤 1. **启用乱序样本支持（推荐）** ```yaml # prometheus.yml tsdb: out_of_order_time_window: 10m # 允许接收10分钟内的乱序样本 ``` - 需Prometheus ≥ v2.39.0 - 时间窗口根据网络延迟调整（典型值5m-30m） - 重启后生效：`systemctl restart prometheus` 2. **时间同步校准** ```bash # 在所有相关服务器执行 sudo timedatectl set-ntp true sudo ntpdate pool.ntp.org ``` - 确保Prometheus服务器和目标应用的时区一致：`timedatectl list-timezones` - 最大允许时间偏差建议 ≤ 1秒 3. **配置时间容忍参数** ```yaml # prometheus.yml global: scrape_interval: 15s scrape_configs: - job_name: 'app' scrape_timeout: 10s # 必须小于scrape_interval params: __timestamp_tolerance__: [500ms] # 时间戳容忍范围 ``` 4. **验证时间戳范围** ```promql # 检查目标应用时间偏移 time() - node_time_seconds{job="node_exporter"} ``` - 正常值应 < 5秒 - 持续 > 30秒需排查NTP服务 5. **异常数据处理（Python示例）** ```python def filter_invalid_samples(samples, max_offset=300): """过滤超时样本""" current_time = time.time() return [s for s in samples if current_time - max_offset <= s.timestamp <= current_time + max_offset] ``` #### 预防措施 - 部署前检查环境时钟同步状态 - 监控时间偏移指标：`prometheus_target_scrapes_sample_skew_duration_seconds` - 为批处理数据源添加时间戳补偿： ```yaml relabel_configs: - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_batch_delay] target_label: __timestamp_offset ``` > **关键提示**：当启用`out_of_order_time_window`后，内存使用量可能增加5-15%，建议监控`process_resident_memory_bytes`指标[^2]。
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