Prometheus监控实战系列四：数据格式

在Prometheus监控中，对于采集到服务端的指标，称为metrics数据。metrics指标为时间序列数据，它们按相同的时序，以时间维度来存储连续数据的集合。

metrics有自定义的一套数据格式，不管对于日常运维管理或者监控开发来说，了解并对其熟练掌握都是非常必要的，本文将对此进行详细介绍。

1、metric组成

每个metrics数据都包含几个部分：指标名称、标签和采样数据。

# HELP node_cpu Seconds the cpus spent in each mode.
# TYPE node_cpu counter
node_cpu{
   cpu="cpu0",mode="idle"} 362812.7890625

指标名称

用于描述收集指标的性质，其名称应该具有语义化，可以较直观的表示一个度量的指标。名称格式可包括ASCII字符、数字、下划线和冒号。

如：node_cpu

标签

时间序列标签为key/value格式，它们给Prometheus数据模型提供了维度，通过标签可以区分不同的实例，

如：node_network_receive_bytes_total{device="eth0"} #表示eth0网卡的数据

通过标签 ，Prometheus可以在不同维度上对一个或一组数据进行查询处理。标签名称由 ASCII 字符，数字，以及下划线组成， 其中 __ 开头属于 Prometheus 保留，标签的值可以是任何 Unicode 字符，支持中文。标签可来自被监控的资源，也可由Prometheus在抓取期间和之后添加。

采样数据

按照某个时序以时间维度采集的数据，其值包含：
一个float64值

一个毫秒级的unix时间戳

2、Mtrics格式

结合以上这些元素，Prometheus的时间序列统一使用以下格式来表示。

<metric name>{
   <label name>=<label value>, ...}

下面为一个node-exporter暴露的数据指标样本（http://192.168.75.162:9100/metrics）：

# HELP node_cpu_seconds_total Seconds the cpus spent i