三大实例带你搞定 Prometheus API 使用

作为一位优秀的技术人员,往往能通过对数据的最大化利用来产生更多价值。而 Prometheus 的监控数据则是可以为我们所用的重要数据,它并不只能用于日常的监控和告警使用,也可以用于数据分析、成本管理等企业需求。

在这种场景下,需要我们从 Prometheus 去获取相关的数据,并对其进行处理加工。关于数据的获取方法,通常会使用 Prometheus 提供的 API 来操作,本文将会对此进行讲解介绍。

1. API格式

目前,Prometheus API 的稳定版本为V1,针对该 API 的访问路径为 /api/v1。API支持的请求模式有 GET 和 POST 两种,当正常响应时,会返回2xx的状态码。

反之,当 API 调用失败时,则可能返回以下几种常见的错误提示码:


400 Bad Request  参数丢失或不正确时出现。422 Unprocessable Entity 当表达无法被执行时。503 Service Unavailiable 查询超时或中止时。

在功能上,Prometheus API 提供了丰富的接口类型,包括表达式查询、元数据查询、配置查询、规则查询等多个功能,甚至还有清理数据的接口。

当 API 正常响应后,将返回如下的 Json 数据格式。

在功能上,Prometheus  API 提供了丰富的接口类型,包括表达式查询、元数据查询、配置查询、规则查询等多个功能,甚至还有清理数据的接口。

当API正常响应后,将返回如下的Json数据格式。


{  "status": "success" | "error",  "data": <data>,
  // Only set if status is "error". The data field may still hold  // additional data.  "errorType": "<string>",  "error": "<string>",
  // Only if there were warnings while executing the request.  // There will still be data in the data field.  "warnings": ["<string>"]}

2. API调用

下面,我们将以两个样例来演示关于API的调用,方便大家理解掌握。

1. 即时查询

说明:该接口属于表达式查询,将根据表达式返回单个时间点的数据。


GET /api/v1/queryPOST /api/v1/query

该接口可使用如下参数进行查询,其中time为需要获取值的时间戳,如果不填则默认返回最新的值 。

  • query=:Prometheus 表达式查询字符串。

  • time=:评估时间戳,可选参数。

  • timeout=:  查询超时设置,可选参数,默认将使用-query.timeout的全局参数。

示例:

获取实例”192.168.214.108”的node_load5值。

请求的参数如下:


curl http://localhost:9090/api/v1/query?query=node_load5{instance="192.168.214.108:9100"}

返回数据:

status 字段为success,表明请求成功;data字段包括了数据的相关参数,其中value为对应的时间戳和数据值 ,也即是node_load5的值。


{    "status": "success",    "data": {        "resultType": "vector",        "result": [            {                "metric": {                    "__name__": "node_load5",                    "instance": "192.168.214.108:9100",                    "job": "node"                },                "value": [                    1666865246.993,   # 时间戳                    "0.04"            # 数据值                 ]            }        ]    }}

2. 范围查询

说明:接口将根据表达式,返回指定时间范围内的数据。


GET /api/v1/query_rangePOST /api/v1/query_range

该接口支持如下参数查询:

  • query=:Prometheus 表达式查询字符串。

  • start=:开始时间戳。

  • end=:结束时间戳。

  • step=:查询分辨率步长。

  • timeout=:查询超时设置,可选参数,默认将使用-query.timeout的全局参数。

示例:

获取实例”192.168.214.108”在某段时间内node_load5的所有值。

请求的参数如下 :

curl http://localhost:9090/api/v1/query_range?query=node_load5{instance="192.168.214.108:9100"}&start=2022-10-28T02:10:10.000Z&end=2022-10-28T02:13:00.000Z&step=60s

返回数据 :

以下示例为3分钟范围内的表达式返回值,查询分辨率为60秒,故返回三次值。

{    "status": "success",    "data": {        "resultType": "matrix",        "result": [            {                "metric": {                    "__name__": "node_load5",                    "instance": "192.168.214.108:9100",                    "job": "node"                },                "values": [                    [                        1666923010,                        "0.04"                    ],                    [                        1666923070,                        "0.04"                    ],                    [                        1666923130,                        "0.03"                    ]                ]            }        ]    }}

3. 获取数据

上面的 curl 访问方式更多是用于测试,在实际应用中,我们通常会用代码的方式来获取数据并进行处理。

此处以 Python 为例,演示关于代码调用接口的应用方法。(PS:这里需要具备一点 Python 编程基础)

安装 requests 库,用于 url 访问。


$ pip install requests

编写python脚本 test_api.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
# 定义参数url = 'http://192.168.214.108:9090'query_api = '/api/v1/query'params = 'query=node_load5{instance="192.168.214.108:9100"}'
# 访问 prometheus API 获取数据res = requests.get(url + query_api, params)metrics = res.json().get("data").get("result")
# 判断结果是否为空if metrics:    value = metrics[0].get('value')[1]    print('服务器 192.168.214.108的node_load5值为 %s' % value)else:    print('无法获取有效数据')

脚本运行结果:


$ python test_api.py 服务器 192.168.214.108的node_load5值为 0.01

结语

本文仅展示了 Prometheus API 的简单应用,更多的接口使用可参考官方文献:https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/api/。

<think>好的,用户想了解如何用Prometheus监控API接口的耗时,我需要详细回答配置步骤和相关工具的集成。首先,我应该分步骤说明,从添加监控指标开始,因为Prometheus需要应用暴露特定的指标。比如在代码中使用Prometheus客户端库记录请求耗时,这可能涉及到中间件或装饰器。 接下来,配置Prometheus的抓取目标,确保它能正确拉取应用的指标数据。这里需要编辑prometheus.yml,添加对应的job和targets。用户可能对配置文件的格式不太熟悉,所以给出示例会更清晰。 然后,数据存储部分,虽然PrometheusTSDB,但如果是长期存储可能需要提到远程存储的配置,比如Thanos或Cortex,不过用户的问题可能更关注基础设置,这部分可以简要过。 关于Grafana的配置,需要指导用户如何导入Prometheus数据源,并创建仪表盘。可能需要推荐现有的仪表盘模板,比如16215,这样用户可以快速上手。同时,自定义查询的部分要说明如何使用PromQL,比如histogram_quantile来计算分位数。 另外,用户可能关心如何验证配置是否正确,比如使用Prometheus的内置表达式浏览器或者Grafana的探索功能。这部分需要提醒用户进行检查,确保数据被正确收集和展示。 还要考虑不同框架的集成,比如Django、Spring Boot,用户的应用环境可能不同,给出不同语言的示例会更全面。例如,Python的prometheus-client和Java的Micrometer配置方法。 需要注意的问题,比如网关部署时的Pushgateway使用,以及高并发下的性能影响。这些是实际部署中常见的问题,用户可能会遇到,提前说明可以避免后续的麻烦。 最后,生成相关问题,帮助用户深入理解,比如性能优化、告警设置、与其他监控工具对比等。这些问题应该覆盖用户可能感兴趣的扩展方向,同时结合之前的引用内容,比如Prometheus的优缺点,确保回答的相关性。 检查是否有遗漏的步骤,比如Prometheus的安装和启动是否要说明?用户可能已经安装了,但可能需要确认版本或配置。不过问题更关注配置监控API耗时,所以可以假定用户已经有基础环境,重点放在应用集成和指标收集上。 确保所有技术术语有解释,比如histogram和summary的区别,但可能需要保持简洁,避免冗长。同时,引用部分提到的Prometheus的HTTP API和GUI整合(如Grafana)需要自然融入回答中,比如在Grafana部分提到引用[1]和[3]中的查询方式。 总结一下,回答的结构应该是:指标暴露 -> Prometheus配置 -> Grafana展示 -> 不同框架示例 -> 注意事项 -> 相关问题。每个步骤给出代码示例或配置片段,确保用户能跟随操作。同时,引用相关参考资料增强可信度。</think>以下是使用Prometheus监控API接口耗时的完整配置流程,结合最佳实践和性能优化建议: ### 一、指标暴露配置 1. **在应用中添加耗时指标** ```python # Python示例(使用prometheus_client) from prometheus_client import Histogram, make_wsgi_app from werkzeug.middleware.dispatcher import DispatcherMiddleware REQUEST_TIME = Histogram( 'api_request_duration_seconds', 'API latency distributions', ['method', 'endpoint', 'status_code'], buckets=(0.1, 0.5, 1.0, 2.5, 5.0, 10.0) ) @app.route('/api/v1/data') def get_data(): start_time = time.time() # 业务逻辑 duration = time.time() - start_time REQUEST_TIME.labels( method=request.method, endpoint=request.path, status_code=response.status_code ).observe(duration) return response ``` 建议使用Histogram类型而非Summary,可自定义分位数计算并支持聚合查询[^3] ### 二、Prometheus服务配置 2. **修改prometheus.yml** ```yaml scrape_configs: - job_name: 'api_monitor' scrape_interval: 15s static_configs: - targets: ['app-server:8000'] # 应用暴露指标的地址 metrics_path: '/metrics' # 默认指标端点 ``` 3. **验证数据抓取** 访问Prometheus Web UI(http://localhost:9090)执行查询: ```promql rate(api_request_duration_seconds_sum[5m]) / rate(api_request_duration_seconds_count[5m]) ``` 该查询显示API接口的平均响应时间[^1] ### 、Grafana可视化配置 4. **创建仪表盘** ```sql # P95耗时查询表达式 histogram_quantile(0.95, sum(rate(api_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le, endpoint)) ``` 推荐使用预置模板: - API耗时监控模板ID:16215 - 错误率统计模板ID:7830 通过变量实现动态过滤: ```yaml # 在仪表盘设置中添加变量 variables: - name: endpoint query: label_values(api_request_duration_seconds_bucket, endpoint) ``` ### 四、中间件集成方案 5. **不同框架的配置方法** | 框架 | 集成方式 | |------------|------------------------------------------------------------------------| | Django | 使用`django-prometheus`中间件自动记录请求指标[^4] | | SpringBoot | 通过Micrometer配置`TimedAspect`注解自动采集方法执行时间 | | Node.js | 使用`prom-client`库的`summary`或`histogram`类型收集指标 | ### 五、高级配置建议 6. **关键优化措施** - 设置合理的直方图桶值(buckets),建议包含:0.1s, 0.3s, 1s, 3s等阈值 - 配置记录规则,预计算常用分位数: ```yaml groups: - name: api_rules rules: - record: api:p95_latency_seconds expr: histogram_quantile(0.95, sum(rate(api_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)) ``` 7. **安全防护配置** ```yaml # 限制指标暴露范围 relabel_configs: - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app] regex: api-service action: keep ``` ### 六、告警规则示例 配置alertmanager.yml实现异常告警: ```yaml groups: - name: api-alerts rules: - alert: HighLatency expr: histogram_quantile(0.95, rate(api_request_duration_seconds_bucket[2m])) > 2 for: 5m labels: severity: critical annotations: summary: "API高延迟告警 (实例 {{ $labels.instance }})" description: "P95延迟超过2秒,当前值 {{ $value }}s" ``` ### 常见问题排查 1. 指标未显示: - 检查应用/metrics端点是否可达 - 验证Prometheus target状态是否为UP - 检查时间戳同步(NTP服务需正常运行) 2. 数据精度问题: - 确保抓取间隔(scrape_interval)小于桶最值 - 避免使用的桶范围导致内存消耗过高
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