prometheus学习笔记之PromQL

一、PromQL语句简介

官方文档：https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/basics/

Prometheus提供⼀个函数式的表达式语⾔PromQL (Prometheus Query Language)，可以使⽤户实时
地查找和聚合时间序列数据，表达式计算结果可以在图表中展示，也可以在Prometheus表达式浏览器
中以表格形式展示，或者作为数据源, 以HTTP API的⽅式提供给外部系统使⽤。

二、PromQL 的数据类型

1.即时向量 (Instant vector)

即时向量 (Instant vector): 特定或全部的时间序列集合上，具有相同时间戳的一组样本值
⽐如node_memory_MemFree_bytes查询当前剩余内存就是⼀个瞬时向量，该表达式的返回值中只会包含该时间序列中的最新的⼀个样本值，⽽相应的这样的表达式称之为瞬时向量表达式，
例如：prometheus_http_requests_total

2.区间向量 (Range vector)

区间向量 (Range vector): 特定或全部的时间序列集合上，在指定的同一时间范围内的所有样本值
区间向量选择器可以返回 0 个、1 个或多个时间序列上在给定时间范值围内的各自的一组样本。
区间向量选择器的不同之处在于，需要通过在瞬时向量选择器表达式后面添加包含在 [] 里的时长来表达需在时间时序上返回的样本所处的时间范围。

时间范围：以当前时间为基准时间点，指向过去一个特定的时间长度；例如，[5m] 是指过去 5 分钟之内。
◆可用的时间单位有 ms（毫秒）、s（秒）、m（分钟）、h（小时）、d（天）、w（周）和 y（年）
◆必须使用整数时间，且能够将多个不同级别的单位进行串联组合，以时间单位由大到小为顺序，例如 1h30m，但不能使用 1.5h

⽐如最近⼀天的⽹卡流量趋势图，
例如： prometheus_http_requests_total[5m]

偏移向量选择器

选择器默认都是以当前时间为基准时间，偏移修饰器用来调整基准时间，使其往前偏移一段时间。偏移修饰器紧跟在选择器后面，使用关键字 offset 来指定要偏移的量

例如，prometheus_http_requests_total offset 5m ，表示获取以 prometheus_http_requests_total 为指标名称的所有时间序列在过去 5 分钟之时的即时样本；
prometheus_http_requests_total[5m] offset 1d ，表示获取距此刻 1 天时间之前的 5 分钟之内的所有样本

3.标量数据 (Scalar)

标量、纯量数据(scalar)：是⼀个浮点数类型的数据值，使⽤node_load1获取到时⼀个瞬时向量，但是可⽤使⽤内置函数scalar()将瞬时向量转换为标量，例如： scalar(sum(node_load1))

4.字符串(string)

字符串(string):简单的字符串类型的数据，⽬前未使⽤，（a simple string value; currentlyunused）

三、指标类型

1.Counter

Counter:计数器,Counter类型代表⼀个累积的指标数据，在没有被重置的前提下只增不减，⽐如磁盘I/O总数、 nginx的请求总数、⽹卡流经的报⽂总数等。如下图

2.Gauge

Gauge类型代表⼀个可以任意变化的指标数据，值可以随时增⾼或减少，如带宽速录、CPU负载、内存利⽤率、 nginx 活动连接数等。如下图

3.Histogram

累积直⽅图， Histogram会在⼀段时间范围内对数据进⾏采样(通常是请求持续时间或响应⼤⼩等),假如每分钟产⽣⼀个当前的活跃连接数，那么⼀天就会产⽣1440个数据，查看数据的每间隔的绘图跨
度为2⼩时，那么2点的柱状图(bucket)会包含0点到2点即两个⼩时的数据，⽽4点的柱状图(bucket)则会包含0点到4点的数据，⽽6点的柱状图(bucket)则会包含0点到6点的数据。

4.Summary

Summary 是一种类似于 Histogram 的指标类型，但它在客户端于一段时间内（默认为 10 分钟）的每个采样点进行统计，计算并存储了分位数数值，Server 端直接抓取相应值即可。

四、PromQL-常见指标数据

CPU相关指标：
node_cpu_seconds_total{mode="idle"}：CPU空闲时间（秒）的总和。这是评估CPU使用率的重要指标之一。
node_cpu_seconds_total{mode="system"}、node_cpu_seconds_total{mode="user"}等：分别表示CPU在内核态和用户态的运行时间。
内存相关指标：
node_memory_MemTotal_bytes：内存总量（以字节为单位）。
node_memory_MemFree_bytes：空闲内存大小（以字节为单位）。
node_memory_Buffers_bytes和node_memory_Cached_bytes：分别表示被内核用作缓冲和缓存的内存大小。
node_memory_SwapTotal_bytes和node_memory_SwapFree_bytes：分别表示交换空间的总大小和空闲大小。
磁盘相关指标：
node_filesystem_size_bytes：文件系统的大小（以字节为单位）。
node_filesystem_free_bytes和node_filesystem_avail_bytes：分别表示文件系统的空闲空间和非root用户可用的空间大小。
node_disk_io_now、node_disk_io_time_seconds_total等：与磁盘I/O操作相关的指标，如当前正在进行的I/O操作数以及花费在I/O操作上的总时间。
网络相关指标：
node_network_receive_bytes_total和node_network_transmit_bytes_total：分别表示网络接口接收和发送的总字节数。这些指标对于评估网络流量和带宽使用情况非常重要。
系统负载相关指标：
node_load1、node_load5、node_load15：分别表示系统在过去1分钟、5分钟和15分钟的平均负载。这些指标有助于了解系统的整体忙碌程度和性能表现。

要获取完整的指标列表，可以访问 exporter 的 metrics 端点（通常是 /metrics）

五、PromQL-匹配器

#标签选择器用于定义标签过滤条件，目前支持如下4种匹配操作符：
=  ：完全相等
!= ： 不相等
=~ ： 正则表达式匹配
!~ ： 正则表达式不匹配

#查询格式<metric name>{<label name>=<label value>, ...}
node_load1{instance="172.31.7.111:9100"}
node_load1{job="promethues-node"}
node_load1{job="promethues-node",instance="172.31.7.111:9100"} #精确匹配
node_load1{job="promethues-node",instance!="172.31.7.111:9100"} #取反
node_load1{instance=~"172.31.7.11.*:9100$"} #包含正则且匹配
node_load1{instance!~"172.31.7.111:9100"} #包含正则且取反 

注意事项：
1.匹配到空标签值的标签选择器时，所有未定义该标签的时间序列同样符合条件。例如
prometheus_http_requests_total{handler= ""}，则该指标名称上所有未使用该标签（handler）的时间序列也符合条件
2.正则表达式将执行完全锚定机制，它需要匹配指定的标签的整个值
3.向量选择器至少要包含一个指标名称，或者至少有一个不会匹配到空字符串的标签选择器，例如
{ job=""} 为非法的向量选择器
4.使用 __name__ 做为标签名称，还能够对指标名称进行过滤。例如
{__name__=~".*http_requests_total"} 能够匹配所有以 http_requests_total 为后缀的所有指标

六、PromQL-时间范围

s - 秒
m - 分钟
h - ⼩时
d - 天
w - 周
y - 年
#瞬时向量表达式，选择当前最新的数据
node_memory_MemTotal_bytes{}
#区间向量表达式，选择以当前时间为基准，查询所有节点node_memory_MemTotal_bytes指标5分钟内
的数据
node_memory_MemTotal_bytes{}[5m]
#区间向量表达式，选择以当前时间为基准，查询指定节点node_memory_MemTotal_bytes指标5分钟内
的数据
node_memory_MemTotal_bytes{instance="172.31.7.111:9100"}[5m]

七、PromQL-运算符

+ 加法
- 减法
* 乘法
/ 除法
% 模
^ 幂等

node_memory_MemFree_bytes/1024/1024 #将内存进⾏单位从字节转⾏为兆
node_disk_read_bytes_total{device="sda"} +
node_disk_written_bytes_total{device="sda"} #计算磁盘读写数据量

八、PromQL-聚合运算符

#Prometheus 内置提供如下聚合函数，也称为聚合运算符：
●sum()：对样本值求和
●min() ：求取样本值中的最小者
●max() ：求取样本值中的最大者
●avg() ：对样本值求平均值
●count() ：对分组内的时间序列进行数量统计
●stddev() ：对样本值求标准差，以帮助用户了解数据的波动大小（或称之为波动程度）
●stdvar() ：对样本值求方差，它是求取标准差过程中的中间状态
●topk() ：逆序返回分组内的样本值最大的前 k 个时间序列及其值，即最大的 k 个样本值
●bottomk() ：顺序返回分组内的样本值最小的前 k 个时间序列及其值，即最小的 k 个样本值
●quantile() ：分位数，用于评估数据的分布状态，该函数会返回分组内指定的分位数的值，即数值落在小于等于指定的分位区间的比例
●count_values() ：对分组内的时间序列的样本值进行数量统计，即等于某值的样本个数
●rate():函数是专⻔搭配counter数据类型使⽤函数，功能是取counter数据类型在这个时间段中平均每秒的增量平均数,适合⽤于计算数据相对平稳的数据 
●irate ():专⻔搭配counter数据类型使⽤函数， irate获取的是指定时间范围内最近的两个数据来计算数据的速率，适合计算数据变化⽐较⼤的数据，显示的数据相对⽐较准确


计算每个节点的最⼤的流量值：
max(node_network_receive_bytes_total) by (instance)
计算每个节点最近五分钟每个device的最⼤流量
max(rate(node_network_receive_bytes_total[5m])) by (device) 
最近总共请求数
sum(prometheus_http_requests_total)
统计返回值的条数 
count(node_os_version) 
取从⼤到⼩的前6个 
topk(6, prometheus_http_requests_total) 
样本值排名最⼩的N个数据 
bottomk(6, prometheus_http_requests_total) 
rate(prometheus_http_requests_total[5m])
rate(node_network_receive_bytes_total[5m])
irate(prometheus_http_requests_total[5m])
irate(node_network_receive_bytes_total[5m])

九、PromQL-聚合表达式

PromQL 中的聚合操作语法格式可采用如下面两种格式之一：

<聚合函数>(向量表达式) by|without (标签)
<聚合函数> by|without (标签) (向量表达式)

by ：仅使用by子句中指定的标签进行聚合，结果向量中出现但未被 by 指定的标签则会被忽略；为了保留上下文信息，使用 by 子句时需要显式指定其结果中原本出现的 job、instance 等一类的标签。
without：从结果向量中删除由 without 指定的标签，未指定的那部分标签则用作分组标准

示例：

（1）每台主机 CPU 在最近 5 分钟内的平均使用率
(1 - avg(rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) by (instance)) * 100

（2）查询 1 分钟的 load average 的时间序列是否超过主机 CPU 数量 2 倍
node_load1 > on (instance) 2 * count (node_cpu_seconds_total{mode="idle"}) by (instance)

（3）计算主机内存使用率
可用内存空间：空闲内存、buffer、cache 指标之和
node_memory_MemFree_bytes + node_memory_Buffers_bytes + node_memory_Cached_bytes

已用内存空间：总内存空间减去可用空间
node_memory_MemTotal_bytes - (node_memory_MemFree_bytes + node_memory_Buffers_bytes + node_memory_Cached_bytes)

使用率：已用空间除以总空间
(node_memory_MemTotal_bytes - (node_memory_MemFree_bytes + node_memory_Buffers_bytes + node_memory_Cached_bytes)) / node_memory_MemTotal_bytes * 100

（4）计算所有 node 节点所有容器总计内存：
sum by (instance) (container_memory_usage_bytes{instance=~"node*"})/1024/1024/1024

（5）计算 node01 节点最近 1m 所有容器 cpu 使用率：
sum (rate(container_cpu_usage_seconds_total{instance="node01"}[1m])) / sum (machine_cpu_cores{instance="node01"}) * 100
#container_cpu_usage_seconds_total 代表容器占用CPU的时间总和

（6）计算最近 5m 每个容器 cpu 使用情况变化率
sum (rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m])) by (container_name)

（7）查询 K8S 集群中最近 1m 每个 Pod 的 CPU 使用情况变化率
sum (rate(container_cpu_usage_seconds_total{image!="", pod_name!=""}[1m])) by (pod_name)
#由于查询到的数据都是容器相关的，所以最好按照 Pod 分组聚合

参考文档：https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/basics/