PromQL 语法

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文章标签：运维

于 2024-09-08 01:23:56 首次发布

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什么是 PromQL

PromQL (Prometheus Query Language) 是 Prometheus 监控系统中用于查询时间序列数据的语言。它允许用户编写查询，以从 Prometheus 中检索并处理监控数据。

PromQL 的基础概念

1. 时间序列

Prometheus 中的时间序列由以下几个部分组成：

指标名称 (Metric name)：表示时间序列的类别。例如，http_requests_total 表示 HTTP 请求的总数。
标签 (Labels)：用于标识某个时间序列的具体特性。例如，method="GET", status="200" 可以标识不同的 HTTP 方法和状态。
时间戳 (Timestamp)：表示记录数据的具体时间。
值 (Value)：时间序列在某一时间点上的具体数值。

2. 基本查询

基本的 PromQL 查询是通过 指标名称来检索 时间序列数据。

示例：

# 这将返回 http_requests_total 指标的所有时间序列。
http_requests_total

3. 标签过滤

可以通过标签来筛选时间序列。使用 {} 来包含标签选择器：

示例：

# 该查询返回所有符合 method="GET" 且 status="200" 的时间序列。
http_requests_total{method="GET", status="200"}

可以通过 =, !=, =~, !~ 等操作符来进行更多的匹配规则：

符号	含义
=	精确匹配
!=	不匹配
=~	正则表达式匹配
!~	正则表达式不匹配

4. 区间选择

PromQL 支持通过时间区间来查询过去一段时间的数据，称为 区间向量 (Range Vector)。

示例：

# 该查询表示从当前时间起过去 5 分钟内的数据。
http_requests_total[5m]

PromQL 的数据类型

计数器（Counter）

描述：计数器是一种递增的度量类型，记录事件的总发生次数。它的值会不断增加，除非重启或重置。

特点：值只能增加，不会减少。

用途：用于记录事件的累计数量，如请求总数、错误总数等。

度量（Gauge）

描述：度量表示可以随时间变化的值。它可以增加，也可以减少。

特点：值可以随时增加或减少。

用途：用于表示当前状态或数值，如内存使用量、CPU 使用率、当前活动连接数等。

计量器（Histogram）

描述：计量器用于记录样本的分布。它包括多个桶（buckets）和一个总数，用于记录样本的分布情况。

特点：记录不同范围内的样本数量，用于分析数据的分布情况。

用途：用于记录请求延迟、响应时间等的分布。

分布（Summary）

描述：分布类似于计量器，但提供了额外的统计信息，如百分位数。它用于记录样本的分布和统计信息。

特点：提供样本的详细统计信息，包括平均值、百分位数等。

用途：用于记录请求处理时间的详细分布情况。

瞬时向量 (Instant Vector)

描述：瞬时向量表示在某一时刻的时间序列数据快照。它提供了一个时间点的所有符合条件的时间序列。

用途：用于获取特定时刻的指标值。

区间向量 (Range Vector)

描述：区间向量表示一个时间范围内的时间序列数据。它提供了在一定时间窗口内的时间序列数据的集合。

用途：用于计算时间段内的速率、平均值、总量等。

标量 (Scalar)：单个浮点数值。

描述：标量表示单个数字值，没有时间序列的上下文。通常是计算结果或常量。

用途：用于计算和比较单一数值。

字符串 (String)：单个字符串值（较少使用）。

PromQL 的操作符

1. 算术运算符

PromQL 支持常见的算术运算符，主要用于对查询结果进行计算。

操作符	含义
+	加
-	减
*	乘
/	除
%	取余
^	幂运算

示例：

# 将请求速率结果乘以 100。
rate(http_requests_total[5m]) * 100

2. 比较运算符

用于对查询结果进行比较操作。

操作符	含义
==	等于
!=	不等于
>	大于
<	小于
>=	大于等于
<=	小于等于

示例：

# 返回所有状态为 1 的实例（表示健康）
up == 1

3. 逻辑运算符

用于对不同查询结果进行逻辑运算。

操作符	含义
and	交集
or	并集
unless	差集

示例：

# 返回所有健康且请求数大于 100 的实例。
up == 1 and http_requests_total > 100

PromQL 的聚合操作符

Prometheus 提供了丰富的聚合操作符，用于将多条时间序列合并为一条。

操作符	含义
sum	求和
avg	平均值
min	最小值
max	最大值
count	计数
stddev	标准差
stdvar	方差
topk	取前 k 大
bottomk	取前 k 小
quantile	分位数

示例：

# 计算过去 5 分钟内所有请求的总和。
sum(rate(http_requests_total[5m]))

# 按 instance 标签计算请求速率的平均值。
avg by (instance) (rate(http_requests_total[5m]))

PromQL 的内置函数

PromQL 提供了一些内置函数，帮助用户对时间序列进行更复杂的计算。

1. 时间序列计算函数

rate()：计算时间序列在某段时间内的平均速率（适用于 Counter 类型）

rate(http_requests_total[5m])

irate()：计算时间序列的瞬时速率。

irate(http_requests_total[1m])

increase()：计算某个区间内指标值的增量（适用于 Counter 类型）。

increase(http_requests_total[5m])

2. 统计函数

avg_over_time()：计算时间区间内的平均值。

avg_over_time(http_requests_total[10m])

sum_over_time()：计算时间区间内的总和。

sum_over_time(http_requests_total[10m])

max_over_time()：计算时间区间内的最大值。

max_over_time(http_requests_total[10m])

3. 特殊函数

abs()：返回绝对值。

abs(node_load1)

clamp_min() 和 clamp_max()：限制最小值和最大值。

clamp_min(cpu_usage, 0.1)

4. 偏移数据

offset：来查询指定时间之前的数据。它允许你向前或向后偏移数据的时间点。

# 表示查询 1 小时前的数据。
rate(http_requests_total[5m] offset 1h)

PromQL 的子查询

子查询 (Subquery) 是一种强大的功能，允许你在指定时间范围内查询一组区间向量 (Range Vector)，然后将结果用作进一步的操作。这与普通的区间向量查询不同，子查询在区间上执行某个操作，然后将结果作为新的时间序列。子查询的语法是在查询的基础上添加 []。

语法：

<查询>[<区间>:<解析度>]

<查询>：你要执行的基本查询。
<区间>：子查询的时间范围，表示从当前时间点向过去的时间范围。
<解析度>（可选）：用于控制子查询的采样分辨率（时间间隔），默认为 Prometheus 的全局评估间隔。

示例：

avg_over_time(rate(http_requests_total[5m])[30m:])

# rate(http_requests_total[5m])：首先计算过去 5 分钟的请求速率。
# [30m:]：接下来，我们对过去 30 分钟内的请求速率进行子查询，生成一个时间区间数据。
# avg_over_time()：最后，对这些请求速率计算出 30 分钟内的平均值。

# 该查询表示：对过去 1 小时内的请求速率数据进行采样，每 1 分钟取一次样本，然后计算这些样本的平均值。
avg_over_time(rate(http_requests_total[5m])[1h:1m])

# rate(http_requests_total[5m])：计算 5 分钟的请求速率。
# [1h:1m]：查询过去 1 小时的数据，并每 1 分钟取一次样本。
# avg_over_time()：对这些样本计算 1 小时内的平均值。

# 计算过去 1 小时内每 5 分钟请求速率的总和。
sum_over_time(rate(http_requests_total[5m])[1h:])

# 每 10 秒钟采样一次，并返回过去 1 小时内的请求速率数据。
rate(http_requests_total[5m])[1h:10s]

# 首先计算 5 分钟的请求速率，然后在过去 1 小时内查找最大请求速率。
max_over_time(rate(http_requests_total[5m])[1h:])