Prometheus语法研究
发布时间：2022-07-16 14:11:28 所属栏目：云计算 来源：互联网
导读：概述 Prometheus是一套使用Go语言进行编写的监控工具，专注于基础监控，默认仅保留15天的监控数据，15天的监控数据，已经足够运维人员去排查和分析运维故障。Prometheus有专门的PQL语言，可以对采集上来的指标进行多维度、函数分析，具有高度的指标定制化能
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概述 Prometheus是一套使用Go语言进行编写的监控工具，专注于基础监控，默认仅保留15天的监控数据，15天的监控数据，已经足够运维人员去排查和分析运维故障。Prometheus有专门的PQL语言，可以对采集上来的指标进行多维度、函数分析，具有高度的指标定制化能力。本文将同大家一起学习Prometheus的PQL语法，验证并记录下过程。 PQL重要概念 即时向量 一个时间点某指标的值，如： Prometheus语法初探 Prometheus语法初探 指标类型 Gauge，度量值，这个值是有变化的，如CPU使用率，有高有低 Counter，累计值，从程序开始，只增不减，如开机运行时长 标签 一个指标，可以包括多个标签（label），用来指示这个指标的具体表示信息，起到对一个指标的修饰作用，标签可使用正则表达式进行匹配。 当我们给这个Metric指标做了标签过滤时，相当于执行了where限制性语句，如node_cpu_seconds_total{mode="idle"}，只过滤出包含mode字段，并且其值为idle，类似于SQL语句。 Prometheus语法初探 标签支持正则表达式，使用=~(Rexp)，如node_cpu_seconds_total{mode=~"idle|iowait"}，类似于SQL语句。 Prometheus语法初探 标签过滤器可以有多个，用逗号进行隔开，相当于执行了where … and … 语句，如node_cpu_seconds_total{mode="idle",cpu='0'}，类似于SQL语句。Prometheus语法初探 配合标签，我们可以精确的找到我们需要用于展示或者计算的指标值。 偏移量offset 指标通过偏移量offset关键字，可以查询相对于当前时间点之前的数据，默认获取当前最新数据，如node_cpu_seconds_total offset 5m，获取5分钟前该指标的数据。 注释 PQL使用"#"对语法进行注释。 函数 sum sum函数可以对瞬时向量进行求和，如sum(node_cpu_seconds_total)，将统计所有值的总和。类似于select sum(value) from node_cpu_seconds_total sum后面可以加 by 关键字，表示通过那个维度进行数据统计求和，如sum by (mode) (node_cpu_seconds_total) 类似于 select sum(vaule) from node_cpu_seconds_total group by mode min min函数可以对瞬时向量进行求最小值，min(node_cpu_seconds_total)。类似于select min(value) from node_cpu_seconds_total 同样，也支持by关键字，进行某个维度的求最小值 max max函数可以对瞬时向量进行求最大值，max(node_cpu_seconds_total)。类似于select max(value) from node_cpu_seconds_total 同样，也支持by关键字，进行某个维度的求最大值 avg avg函数可以对瞬时向量进行求平均avg(node_cpu_seconds_total)。类似于select avg(value) from node_cpu_seconds_total 同样，也支持by关键字，进行某个维度的求最均值 count count函数可以对瞬时向量个数求总数，如count(node_cpu_seconds_total)类似于select count(*) from node_cpu_seconds_total 同样，也支持by关键字，进行某个维度的求最总个数 bottomk 同topk相反，这里不再赘述。 计算 + 加法运算 指标支持加法运算，一个即时向量，由于标签值不一致，所以会有多个值，这些值可以跟另外一个即时向量进行相加，这里的相加要保持一个原则，那就是需要具有同一个标签值的才会相加。node_cpu_seconds_total + node_cpu_seconds_total，这相当于所有值都多加一个原来的值，总体的值的数量是保持不变的。 相加的两个瞬时向量个数不一致情况：node_cpu_seconds_total和node_cpu_seconds_total{mode="idle"}，后者经过过滤后，数量上明显比第一个少，此时输出的结果个数同过滤后数量少的个数一致。 两个即时向量都不具备有同样的标签值情况：如node_cpu_seconds_total + node_memory_Active_bytes，此时由于没有任何一个值具有相同的标签值，所以结果为nodata，此时我们可以用ignoring关键字，对标签值进行忽略，使他们可以进行相加。由于node_cpu_seconds_total比node_memory_Active_bytes多了cpu和mode标签，所以node_cpu_seconds_total数量个数一般大于node_memory_Active_bytes个数，所以需要使用group_left，node_cpu_seconds_total + ignoring(cpu,mode) group_left node_memory_Active_bytes，结果集以左边的node_cpu_seconds_total个数为准，如果加号两个即时向量位置相反，则可以使用group_right，如node_memory_Active_bytes + ignoring(cpu,mode) group_right node_cpu_seconds_total - 减法运算 类似加法运算 * 乘法运算 类似加法运算 / 除法运算 类似加法运算 逻辑比较 == 判断是否相等 ==用于判断左右两边的值是否相等，如果相等则为1（true），如果不等则为0（false），如node_cpu_seconds_total ==BOOL 0 判断是否有存在0值 != 判断是否不等 类似== >= 大于等于 >=用于判断左边的值是否大于或等于右边的值，如果满足，则为1（true），如果不满足则为0（false） <=小于等于 类似大于等于 < 小于 类似大于等于 数据集操作 and 对多个指标的数据集进行标签判断，获取两个指标集具有共同的标签的值node_cpu_seconds_total and node_cpu_guest_seconds_total，类似sql select * from node_cpu_seconds_total a,node_cpu_guest_seconds_total b where a.cpu = b.cpu and a.instance = b.instance and a.job=b.job and a.mode = b.mode or 对多个指标集数据进行展示，如果有标签重复，则仅显示其中一个标签的值。 unless 对多个指标的数据集进行标签判断，获取两个指标集不具有共同的标签的值，结果集以最左边为准，如node_memory_Active_bytes unless node_cpu_seconds_total和node_cpu_seconds_total unless node_memory_Active_bytes结果是不一样的。 （编辑：开发网_开封站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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