PromQL
PromQL（Prometheus Query Language）是 Prometheus 的查询语言，用于从 Prometheus 时序数据库中查询和分析监控数据。以下是 PromQL 的详细教程：
1. 基本概念
Prometheus 中存储的是时间序列数据，数据是以 metric 名称、label 和时间戳为主的键值对。PromQL 用于查询这些时间序列数据，并可以通过不同的函数进行聚合、处理和计算。
- 时间序列：由一个
metric（度量名称）和多个label（标签）唯一标识。例如：http_requests_total{job="api-server", method="GET"}。 - 度量类型：主要有四种：
- Counter：累加器，只增不减，适用于累计的计数器（如请求数）。
- Gauge：可增可减的数值，适用于瞬时值（如温度、CPU 使用率）。
- Histogram：直方图，用于记录一组数据的分布情况（如请求延时的分布）。
- Summary：与 Histogram 类似，但它可以计算出百分位数。
2. PromQL 基础语法
PromQL 的基本组成有四种类型的表达式：瞬时向量、区间向量、标量、字符串。
-
瞬时向量 (Instant Vector)：返回在指定时间点上的一组时间序列。例如：
up查询当前所有up度量。 -
区间向量 (Range Vector)：返回在指定时间范围内的时间序列。例如：
up[5m]表示过去 5 分钟内的up数据。 -
标量 (Scalar)：返回单个数值，例如：
5。 -
字符串 (String)：返回文本字符串值，但较少使用。
3. 查询示例
3.1 查询某个指标
http_requests_total
返回 http_requests_total 度量的所有时间序列。
3.2 过滤标签
http_requests_total{method="GET", status="200"}
返回 method 为 GET 且 status 为 200 的时间序列。
3.3 使用区间查询
rate(http_requests_total[5m])
计算过去 5 分钟内 HTTP 请求数的变化速率。
4. PromQL 操作符
PromQL 支持以下几种操作符：
-
算术运算符：
+,-,*,/,%（用于度量之间的计算）。promql rate(http_requests_total[5m]) / rate(cpu_usage_seconds_total[5m]) -
比较运算符：
==,!=,>,<,>=,<=（可用于过滤符合条件的时间序列）。promql cpu_usage_seconds_total > 0.5 -
逻辑运算符：
and,or,unless（用于两个度量之间的逻辑组合）。promql http_requests_total{status="200"} and cpu_usage_seconds_total
5. PromQL 聚合函数
PromQL 支持多种聚合函数来处理查询结果。常见的聚合函数有：
-
sum()：对多个时间序列的值进行求和。
promql sum(rate(http_requests_total[5m])) -
avg()：对多个时间序列的值进行求平均。
promql avg(cpu_usage_seconds_total) -
max() 和 min()：分别返回最大和最小值。
promql max(http_requests_total) -
count()：统计匹配的时间序列数量。
promql count(http_requests_total)
6. 常见 PromQL 示例
6.1 查询 CPU 使用率
rate(cpu_usage_seconds_total[5m])
查询过去 5 分钟内 CPU 使用率的变化速率。
6.2 查询特定服务的 HTTP 请求数
sum(rate(http_requests_total{job="web"}[5m])) by (method)
查询 web 服务过去 5 分钟内的 HTTP 请求数，并按 HTTP 方法分组。
6.3 查询内存使用率超过 80% 的主机
node_memory_Active_bytes / node_memory_MemTotal_bytes > 0.8
查询内存使用率超过 80% 的所有主机。
7. PromQL 函数列表
PromQL 提供了丰富的内置函数，用于对时间序列进行复杂操作。以下是一些常用函数：
- rate()：计算速率，常用于 Counter 类型的时间序列。
- irate()：类似
rate()，但仅使用最近两个数据点计算速率，适合对高分辨率的监控数据进行短期观察。 - increase()：计算 Counter 在给定时间范围内的增量。
- delta()：计算区间内的数值变化，适用于 Gauge 类型的时间序列。
- histogram_quantile()：用于计算 Histogram 数据的特定百分位数。
8. 进阶使用：子查询
PromQL 支持子查询，即可以对一个查询结果再进行进一步的查询和计算。子查询的语法是 (<expression>)[<range>:<resolution>]。
avg_over_time(rate(http_requests_total[5m])[1h:])
该查询首先计算 HTTP 请求的 5 分钟变化速率，然后对过去 1 小时的数据进行平均。
9. 总结
PromQL 是一个功能强大且灵活的查询语言，能够对 Prometheus 中存储的时间序列数据进行复杂的分析和处理。通过掌握基本的查询语法、操作符、聚合函数以及高级用法（如子查询），你可以从 Prometheus 中获取丰富的监控数据洞察。