prometheus 描點原理
大家好，我是藍胖子，關於 prometheus 的入門教程有很多，拿我之前學 prometheus 的經歷來講，看了很多教程，還是會對 prometheus 的描點以及背後的統計原理感到迷惑，所以今天我們就來分析下這部分，來揭開其神祕的面紗。
我們先來看看 prometheus 裏的數據模型是怎麼樣的，只有知道了數據結構，才能理解對後續這些數據如何描點，如何計算出相應指標值。
數據模型
prometheus 中存的是時序數據，時序數據有個特點是每條數據都有一個時間戳，並且時序數據都有一個 metric_name(指標名)，和一系列的 label，以及當前指標的值 value。當用 prometheus web 控制檯查詢出來的就是一條條時序數據，如下圖所示:
時序數據描述一個指標的表達式可以歸納爲:
metric_name{label_name1=label_val1,label_name2=label_val2,....}表達式開頭是指標名，{} 裏的就是指標的標籤。
「在 prometheus 中，如果指標名和標籤完全相同，那麼將會認爲他們是同一個指標，將一個指標不同時間戳的時序數據稱爲指標的樣本。」
這裏要特別明確一點，用過 prometheus 客戶端的同學都知道 prometheus 有四大指標類型 Counter,Guage,Histogram,Summary，但無論是哪種指標類型在 prometheus 服務端這邊都是按照上述的指標格式進行存儲的，prometheus server 在存儲時並不會去存特定某個指標是什麼指標類型。
理解了 prometheus server 存儲數據的類型，我們再來看看對 prometheus server 進行查詢時的數據返回類型。
prometheus server 提供了兩個 api 對外提供查詢，分別是 「query」 和 「query_range」 ，在 prometheus 中 用 「vector」 類型表示單個時間點的指標數據，用 「matrix」 表示一組時間點的指標數據。所以 query_range api 只能返回 「matrix」 類型的數據。我們用 prometheus web 控制檯演示下。
首先來看下在 table 列進行查詢時涉及的查詢，在 table 列進行查詢會調用到 「query」 的 api，其返回結果既可以是 「matrix」 類型，也可以是 「vector」 類型。
「如上圖所示，查詢返回的是 vector 類型的數據」 ， 我們在 table 這一欄輸入 PromQl 查詢語句，默認是查出當前時間最新的指標，可以看到返回的 result 是一個數組，因爲匹配查詢語句的不止一個指標，接着返回了指標的時間戳以及對應的值 val。
在 table 這一列除了查詢某個指標的瞬時值，還可以 「查某段時間內的值，對應的 prometheus server api 的返回類型就將是 matrix 類型了」 , 如下圖所示，我們可以修改 PromQl 語句讓其查 1m 內的數據:
如上圖所示，將查詢語句改爲 「go_memstats_other_sys_bytes{}[1m]」 後返回的就是 matrix 類型的數據了，它表示一組時間點的數據。
其實看到這裏，你應該能想到，prometheus 繪圖就是根據 「matrix 類型的數據進行描點繪圖的」 。
描點原理
緊接着，我們就來看下 prometheus 的描點繪圖原理。
首先要明確一點，繪圖的原理本質上就是在一個個時間片段裏進行描點，然後再將各個點連起來就形成了隨時間變化的監控圖 Graph。所以在描點繪圖時，用到的數據查詢結果僅僅只能是 matrix 類型，因爲只有它才能表示一個指標一組時間點的樣本值。
我們再回顧下 matrix 數據格式是怎樣的，
接着，我們來看下繪圖用到的查詢數據 api， 和在 table 欄進行查詢不同，在繪圖界面查詢數據用到的 api 是 「query_range」 ，query_range 返回的數據格式是 「matrix」 類型的數據
注意下 query_range 的參數，已經和 query 不同了，因爲 query 畢竟只查基於某個時間點的數據，而 query_range 是查某段時間的數據，所以 query_range 有個開始時間 start 和結束時間 end，除此以外，它還有個參數 step，這個參數是表示將 start 和 end 之間的時間段按 step 步長分割爲更小的時間段，然後在 「每個小的時間段內將會產生一個描點」 。最後就是將指標的描點全部連接起來就是一個曲線了。
描點是如何計算出來的
知道了在每個小的時間段內，prometheus 會產生一個描點，我們還需要知道描點究竟是如何計算出來的。
拿截圖的表達式 「rate(go_memstats_other_sys_bytes[1m])」 舉例，假設時間區間 [start,end] 被 step 分成了 3 小段。
如上圖，其中每段的開始時間戳分別是 A1,A2,A3，按 step 進行累加，這 3 個小的時間段將會產生 3 個描點，每個描點計算規則如下:
val=rate函數(當前時間段與當前時間段減去1m這段時間內的所有樣本)每個描點，都會執行一次 rate 函數得到描點的 value 值，描點的時間戳則是每個小的時間段開始的時間，而計算的樣本則是 每個小的時間段開始時間到 之前的 1m 的時間範圍內篩選出來的。
histogram_quantile 表達式如何描點的？
上面的描點例子比較簡單，我們來看一個複雜點的，這個也是 Histogram 指標類型統計的原理。
如下，我們通常會用到 histogram_quantile 去計算服務接口時間的耗時情況。
histogram_quantile(0.99,rate(server_handle_seconds_bucket{}[1m]))它描點的邏輯依然逃不開 將一個大的時間段分爲小的時間段，並且每個小的時間段產生描點。也就是說，每個小的時間段也都會執行一次 histogram_quantile 函數得到描點值，但 histogram_quantile 的樣本值從哪裏得來呢？
是在小的時間段內通過 rate 函數計算得到的，rate 函數的樣本來源也和剛纔講的一樣，是當前時間段與當前時間段減去 1m 這段時間內的所有樣本。
思考題
這樣的確得到了 3 個描點，能繪製出曲線來，但最開始我在看到這個表達式還是很疑惑的，因爲它將之前的每個直方圖的指標都進行了 rate 計算，這樣在用 histogram_quantile 計算最終分位數的時候不會導致結果變化嗎？這就涉及到了 histogram_quantile 計算分爲數的邏輯，有空我會在下篇文章繼續分析。
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