Prometheus 語法初探

概述

Prometheus 是一套使用 Go 語言進行編寫的監控工具，專注於基礎監控，默認僅保留 15 天的監控數據，15 天的監控數據，已經足夠運維人員去排查和分析運維故障。Prometheus 有專門的 PQL 語言，可以對採集上來的指標進行多維度、函數分析，具有高度的指標定製化能力。本文將同大家一起學習 Prometheus 的 PQL 語法，驗證並記錄下過程。

PQL 重要概念

即時向量

一個時間點某指標的值，如：

node_cpu_seconds_total{mode="idle"}

區間向量

指的是在某段時間內 metric 的取值，每個時間點都包含一系列的值，如：

node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m]

指標類型

• Gauge，度量值，這個值是有變化的，如 CPU 使用率，有高有低

• Counter，累計值，從程序開始，只增不減，如開機運行時長

標籤

一個指標，可以包括多個標籤（label），用來指示這個指標的具體表示信息，起到對一個指標的修飾作用，標籤可使用正則表達式進行匹配。

如 node_cpu_seconds_total 指標，直接查詢該指標，會打印出該指標的全部標籤數據。

拿關係型數據比較，可以這麼類似比喻，node_cpu_seconds_total 爲表，cpu，instance，job，mode，value 爲其字段，表數據總爲最新的數據，數據量總數等於各個字段的枚舉值相乘。

當我們給這個 Metric 指標做了標籤過濾時，相當於執行了 where 限制性語句，如 node_cpu_seconds_total{mode="idle"}，只過濾出包含 mode 字段，並且其值爲 idle，類似於 SQL 語句。

select * from node_cpu_seconds_total where mode = 'idle'

標籤支持正則表達式，使用 =~(Rexp)，如 node_cpu_seconds_total{mode=~"idle|iowait"}，類似於 SQL 語句。

select * from node_cpu_seconds_total where mode = 'idle' or mode = 'iowait'

標籤過濾器可以有多個，用逗號進行隔開，相當於執行了 where … and … 語句，如 node_cpu_seconds_total{mode="idle",cpu='0'}，類似於 SQL 語句。

select * from node_cpu_seconds_total where mode = 'idle' and cpu = '0'

配合標籤，我們可以精確的找到我們需要用於展示或者計算的指標值。

偏移量 offset

指標通過偏移量 offset 關鍵字，可以查詢相對於當前時間點之前的數據，默認獲取當前最新數據，如 node_cpu_seconds_total offset 5m，獲取 5 分鐘前該指標的數據。

註釋

PQL 使用 "#" 對語法進行註釋。

函數

sum

• sum 函數可以對瞬時向量進行求和，如 sum(node_cpu_seconds_total)，將統計所有值的總和。類似於 select sum(value) from node_cpu_seconds_total

• sum 後面可以加 by 關鍵字，表示通過那個維度進行數據統計求和，如 sum by (mode) (node_cpu_seconds_total) 類似於 select sum(vaule) from node_cpu_seconds_total group by mode

min

• min 函數可以對瞬時向量進行求最小值，min(node_cpu_seconds_total)。類似於 select min(value) from node_cpu_seconds_total

• 同樣，也支持 by 關鍵字，進行某個維度的求最小值

max

• max 函數可以對瞬時向量進行求最大值，max(node_cpu_seconds_total)。類似於 select max(value) from node_cpu_seconds_total

• 同樣，也支持 by 關鍵字，進行某個維度的求最大值

avg

• avg 函數可以對瞬時向量進行求平均 avg(node_cpu_seconds_total)。類似於 select avg(value) from node_cpu_seconds_total

• 同樣，也支持 by 關鍵字，進行某個維度的求最均值

count

• count 函數可以對瞬時向量個數求總數，如 count(node_cpu_seconds_total) 類似於 select count(*) from node_cpu_seconds_total

• 同樣，也支持 by 關鍵字，進行某個維度的求最總個數

topk

• topk 函數可以對瞬時向量的值從大到小進行排列，並獲取前 N 個值，需要傳入兩個參數，一個是 N，一個是指標，如 topk(5,node_cpu_seconds_total)，類似於 select * from (select * from node_cpu_seconds_total order by value desc) where rownum<=5

• 同樣，也支持 by 關鍵字，進行某個維度進行計算

bottomk

• 同 topk 相反，這裏不再贅述。

計算

+ 加法運算

• 指標支持加法運算，一個即時向量，由於標籤值不一致，所以會有多個值，這些值可以跟另外一個即時向量進行相加，這裏的相加要保持一個原則，那就是需要具有同一個標籤值的纔會相加。node_cpu_seconds_total + node_cpu_seconds_total，這相當於所有值都多加一個原來的值，總體的值的數量是保持不變的。

• 相加的兩個瞬時向量個數不一致情況：node_cpu_seconds_total 和 node_cpu_seconds_total{mode="idle"}，後者經過過濾後，數量上明顯比第一個少，此時輸出的結果個數同過濾後數量少的個數一致。

• 兩個即時向量都不具備有同樣的標籤值情況：如 node_cpu_seconds_total + node_memory_Active_bytes，此時由於沒有任何一個值具有相同的標籤值，所以結果爲 nodata，此時我們可以用 ignoring 關鍵字，對標籤值進行忽略，使他們可以進行相加。由於 node_cpu_seconds_total 比 node_memory_Active_bytes 多了 cpu 和 mode 標籤，所以 node_cpu_seconds_total 數量個數一般大於 node_memory_Active_bytes 個數，所以需要使用 group_left，node_cpu_seconds_total + ignoring(cpu,mode) group_left node_memory_Active_bytes，結果集以左邊的 node_cpu_seconds_total 個數爲準，如果加號兩個即時向量位置相反，則可以使用 group_right，如 node_memory_Active_bytes + ignoring(cpu,mode) group_right node_cpu_seconds_total

- 減法運算

• 類似加法運算

*** 乘法運算**

• 類似加法運算

/ 除法運算

• 類似加法運算

邏輯比較

== 判斷是否相等

• == 用於判斷左右兩邊的值是否相等，如果相等則爲 1（true），如果不等則爲 0（false），如 node_cpu_seconds_total ==BOOL 0 判斷是否有存在 0 值

!= 判斷是否不等

• 類似 ==

>= 大於等於

• = 用於判斷左邊的值是否大於或等於右邊的值，如果滿足，則爲 1（true），如果不滿足則爲 0（false）

<= 小於等於

• 類似大於等於

> 大於

• 類似大於等於

< 小於

• 類似大於等於

數據集操作

and

• 對多個指標的數據集進行標籤判斷，獲取兩個指標集具有共同的標籤的值 node_cpu_seconds_total and node_cpu_guest_seconds_total，類似 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

• 對多個指標集數據進行展示，如果有標籤重複，則僅顯示其中一個標籤的值。

unless

• 對多個指標的數據集進行標籤判斷，獲取兩個指標集不具有共同的標籤的值，結果集以最左邊爲準，如 node_memory_Active_bytes unless node_cpu_seconds_total 和 node_cpu_seconds_total unless node_memory_Active_bytes 結果是不一樣的。

函數

用於即時向量的函數

abs

• abs 返回即時向量的絕對值

absent

• absent 用於檢測即時向量中，某個標籤是否存在，如果不存在，則 value 爲 1，如檢查標籤爲 node_arp_entries{instance=“localhost:9100”} 是否存在有元素，如果存在則返回 nodata，如果不存在 value 則爲 1

• 常用於檢測指標是否丟失。

ceil

• 用於將浮點數向上化爲最接近的一個整數，如值爲 0.1，則爲向上取整，成爲 1。

floor

• 用於將浮點數向下化爲最接近的一個整數，如值爲 0.1，則爲向下取整，成爲 0。

clamp_max

• 該函數需要兩個參數，一個是向量，另外一個是封頂值，如果一個向量的值超過該封頂值，該向量的值則爲封頂值。

clamp_min

該函數需要兩個參數，一個是向量，另外一個是觸底值，如果一個向量的值超過該觸底值，該向量的值則爲觸底值。

用於區間向量的函數

區間向量的函數執行完成後，便成爲了即時向量。

absent_over_time

• absent_over_time 用於檢測在給定的區間向量中，是否存在有元素，如果沒有則 value 爲 1。

changes

• 返回給定的區間向量中，對比於當前值，發生變化的元素的數量。

delta

• 返回區間向量中，第一個元素和最後一個元素之間的變化值，時間區間也參與算法計算，所以即時第一個元素和最後一個元素均爲整數，該值也未必是整數。

• 須作用在 gauge 類型的指標

deriv

• 返回區間向量中，滿足線性規律的每秒變化值

• 須作用在 gauge 類型的指標

idelta

• 該函數計算區間向量間，最後兩個元素的差值，如果區間內沒有兩個元素，則返回 nodata

• 須作用在 gauge 類型的指標

irate

• 該函數計算區間向量間，最後兩個元素的差值，並且除以區間的秒數，如果區間內沒有兩個元素，則返回 nodata。

_over_time

• 該函數技術按區間向量的最大（max）、最小（min）、平均（avg）、求和（sum）、求總數（）等匯聚值。

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