PromQL进阶与运用

2023-11-23 22:26:44 浏览数 (3)

PromQL是Prometheus内置的数据查询语言，其提供对时间序列数据丰富的查询，聚合以及逻辑运算能力的支持。并且被广泛应用在Prometheus的日常应用当中，包括对数据查询、可视化、告警处理当中。

上一篇我们从PromQL入门，这个篇章我们继续学习下PromQL的进阶知识与实际的使用

嵌套结构

    PromQL是一种用于查询和分析时间序列数据的语言，它和SQL有一些相似之处，但也有一些明显的区别。下面我们将详细介绍PromQL的嵌套结构，并给出具体的例子，同时将其与SQL进行对比。

函数嵌套

PromQL中支持函数嵌套，例如：

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sum(rate(http_requests_total[5m])) by (job)

这个查询中，我们使用了两个函数，rate() 和 sum()。rate()函数用于计算速率，sum()函数用于计算总和。这个查询的作用是计算最近5分钟内每个job的http请求总数。

SQL中也支持函数嵌套，例如：

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SELECT AVG(SUM(column)) FROM table GROUP BY column

这个查询中，我们使用了两个函数，AVG()和SUM()。AVG()函数用于计算平均值，SUM()函数用于计算总和。这个查询的作用是计算每个分组的平均值。

向量选择器嵌套

PromQL中的向量选择器用于选择指定标签的时间序列数据，并支持嵌套，例如：

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sum(rate(http_requests_total{job="frontend"}[5m])) by (instance)

这个查询中，我们选择了job="frontend"的时间序列数据，并使用rate()函数计算请求速率，然后使用sum()函数计算每个实例的请求总数。

SQL中的向量选择器通常是通过嵌套查询实现的，例如：

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SELECT COUNT(*) FROM table WHERE column IN (SELECT column FROM table2)

这个查询中，我们使用嵌套查询选择了一个列，然后使用COUNT()函数计算符合条件的行数。

操作符嵌套

PromQL中支持操作符嵌套，例如：

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sum(rate(http_requests_total{job="frontend"}[5m])) / sum(rate(http_requests_total[5m])) * 100
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这个查询中，我们使用了两个除法操作符/和一个乘法操作符*，用于计算前端请求占总请求的百分比。

SQL中也支持操作符嵌套，例如：

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SELECT column1 / column2 * 100 FROM table

这个查询中，我们使用了两个除法操作符/和一个乘法操作符*，用于计算一个列的值占另一个列的值的百分比。

PromQL的结果类型

    PromQL的结果类型主要有四种：标量（Scalar）、向量（Vector）、字符串（String）、以及布尔类型（Boolean）。下面我们将逐一介绍这些结果类型，并给出具体的例子。

标量（Scalar）

标量是一个单独的数值结果。标量通常用于表示聚合计算的结果，例如计算平均值或总和。标量的单位可以是任何支持的单位，例如字节、秒、毫秒等。

例如，以下PromQL查询返回当前可用内存的平均值：

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avg(node_memory_MemAvailable)

该查询的结果是一个标量，表示平均可用内存。

向量（Vector）

向量是一组带有标签的时间序列数据。向量通常用于表示单个指标在时间上的变化情况，例如CPU使用率或磁盘空间使用率。向量的每个时间序列数据都具有相同的标签集，每个标签都有一个唯一的名称和值。

例如，以下PromQL查询返回CPU使用率：

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cpu_usage{instance="webserver-01"}

该查询的结果是一个向量，其中每个时间序列表示webserver-01实例的CPU使用率。

字符串（String）

字符串是一个文本字符串结果。字符串通常用于表示元数据信息或用户友好的错误消息。

例如，以下PromQL查询返回Prometheus的版本信息：

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prometheus_version

该查询的结果是一个字符串，表示当前Prometheus的版本信息。

布尔类型（Boolean）

布尔类型是一个只有两个值（true或false）的结果。布尔类型通常用于表示条件表达式的结果。

例如，以下PromQL查询返回http_requests_total是否存在：

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http_requests_total > 0

该查询的结果是一个布尔类型，如果http_requests_total存在且其值大于0，则结果为true，否则为false。

    PromQL的结果类型非常丰富，可以满足各种不同的查询需求。了解这些结果类型可以帮助我们更好地理解PromQL的查询结果。

PromQL的运算符

PromQL的运算符包括算术运算符、比较运算符、逻辑运算符、聚合函数和函数操作符等。下面我们将逐一介绍这些运算符，并给出具体的例子。

算术运算符

算术运算符用于执行基本算术操作，例如加减乘除和取模等。PromQL支持的算术运算符如下：

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 ：加法运算符
-：减法运算符
*：乘法运算符
/：除法运算符
%：取模运算符

例如，以下PromQL查询计算node_memory_MemAvailable和node_memory_MemTotal的差值：

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node_memory_MemTotal - node_memory_MemAvailable

比较运算符

比较运算符用于比较两个数值或时间戳。PromQL支持的比较运算符如下：

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==：等于运算符
!=：不等于运算符
<：小于运算符
>：大于运算符
<=：小于等于运算符
>=：大于等于运算符

例如，以下PromQL查询返回node_load1是否大于1：

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node_load1 > 1
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逻辑运算符

逻辑运算符用于将多个表达式组合在一起，从而形成更复杂的查询。PromQL支持的逻辑运算符如下：

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and：逻辑与运算符
or：逻辑或运算符
unless：逻辑否定运算符

例如，以下PromQL查询返回同时满足node_cpu_seconds_total和node_memory_MemAvailable大于0的时间序列数据：

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node_cpu_seconds_total and node_memory_MemAvailable > 0

聚合函数

聚合函数用于对多个时间序列数据进行聚合操作，从而生成单个时间序列数据。PromQL支持的聚合函数如下：

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sum (在指定维度上求和)
max (在指定维度上求最大值)用于计算所有时间序列数据的最大值，并返回一个新的时间序列数据
min (在指定维度上求最小值)
avg (在指定维度上求平均值)
stddev (在指定维度上求标准差)
stdvar (在指定维度上求方差)
count (统计向量元素的个数)
count_values (统计具有相同数值的元素数量)
bottomk (样本值中最小的 k个值)
topk (样本值中最大的 k个值)
quantile (在指定维度上统计 φ-quantile 分位数(0 ≤ φ ≤ 1))

例如，以下PromQL查询返回node_cpu_seconds_total的平均值：

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avg(node_cpu_seconds_total)

计算node_cpu_seconds_total时间序列数据中cpu标签值为cpu0的最大值：

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max(node_cpu_seconds_total{cpu="cpu0"})

函数操作符

函数操作符用于对时间序列数据进行变换操作。PromQL支持的函数操作符如下：

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rate：计算速率函数
irate：计算瞬时速率函数
delta：计算增量函数
abs：取绝对值函数

例如，以下PromQL查询返回node_cpu_seconds_total的速率：

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rate(node_cpu_seconds_total[1m])

其他函数的详细含义与使用可以看：https://hulining.gitbook.io/prometheus/prometheus/querying/functions

PromQL与监控策略的结合

告警引擎会根据用户的配置，周期性地执行查询。

监控k8s-master节点的内存可用率低于 10%的时候告警，配合for 1m 标识连续一分钟的都命中策略才告警

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groups:
- name: host
  rules:
  - alert: MemUtil
    expr: mem_available{app="k8s-master"} / mem_total{app="k8s-master"} * 100 < 10
    for: 1m
    labels:
      severity: error
    annotations:
      summary: Mem available less than 20%, host:{{ $labels.ident }}

Google的四个黄金指标与PromQL

请求量（Request Rate）：表示单位时间内系统接收到的请求数量，通常用每秒请求数（QPS）来表示。

示例：使用rate函数来计算每秒请求量。例如，计算过去 5 分钟内的请求量

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rate(http_requests_total[5m])

延迟（Latency）：表示系统处理请求所需的时间。延迟通常以平均延迟或百分位数来表示，例如平均延迟、90th 百分位延迟、99th 百分位延迟等。

示例：使用histogram_quantile函数来计算某个百分位数的延迟。例如，计算过去 5 分钟内的 90th 百分位延迟

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histogram_quantile(0.9, rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m]))

失败率（Error Rate）：表示请求失败的比例。例如，HTTP 500 错误、超时等都可以被认为是错误。

示例：使用irate函数来计算每秒的错误数，然后除以请求总数。例如，计算过去 5 分钟内的失败率

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irate(http_request_duration_seconds_count{status_code="500"}[5m]) / rate(http_requests_total[5m])

饱和度（Saturation）：表示系统资源使用的情况，通常以某个资源的使用率或队列长度等指标来衡量。当系统处于高负载状态时，饱和度指标将趋近于 100%。

示例：使用资源使用率或队列长度等指标来衡量系统资源的使用情况。例如，计算过去 5 分钟内 CPU 使用率的平均值

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avg(rate(container_cpu_usage_seconds_total{container_name!="POD"}[5m])) by (pod_name)

推荐阅读博文：https://p8s.io/docs/promql/query/aggregate/

可以查看原文：

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5NTgwNzY1NA==&mid=2247484027&idx=1&sn=fc3dfdb968493855f9410d72ebc2537e&chksm=90b8f3b2a7cf7aa4592c5f4978364c5a4f366781b9fc5fc5b17d3fda0520e5c23008e1a51c91&token=889147174&lang=zh_CN#rd

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