這篇文章的內(nèi)容主要圍繞Prometheus如何理解進(jìn)行講述，文章內(nèi)容清晰易懂，條理清晰，非常適合新手學(xué)習(xí)，值得大家去閱讀。感興趣的朋友可以跟隨小編一起閱讀吧。希望大家通過(guò)這篇文章有所收獲！

十余年的新鄉(xiāng)網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，針對(duì)設(shè)計(jì)、前端、開(kāi)發(fā)、售后、文案、推廣等六對(duì)一服務(wù)，響應(yīng)快，48小時(shí)及時(shí)工作處理。全網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)推廣的優(yōu)勢(shì)是能夠根據(jù)用戶(hù)設(shè)備顯示端的尺寸不同，自動(dòng)調(diào)整新鄉(xiāng)建站的顯示方式，使網(wǎng)站能夠適用不同顯示終端，在瀏覽器中調(diào)整網(wǎng)站的寬度，無(wú)論在任何一種瀏覽器上瀏覽網(wǎng)站，都能展現(xiàn)優(yōu)雅布局與設(shè)計(jì)，從而大程度地提升瀏覽體驗(yàn)。創(chuàng)新互聯(lián)從事“新鄉(xiāng)網(wǎng)站設(shè)計(jì)”,“新鄉(xiāng)網(wǎng)站推廣”以來(lái)，每個(gè)客戶(hù)項(xiàng)目都認(rèn)真落實(shí)執(zhí)行。

Prometheus（譯：普羅米修斯）用領(lǐng)先的開(kāi)源監(jiān)控解決方案為你的指標(biāo)和警報(bào)提供動(dòng)力（賦能）。

1 概述

1.1. Prometheus是什么？

Prometheus是一個(gè)開(kāi)源的系統(tǒng)監(jiān)控和警報(bào)工具包。自2012年啟動(dòng)以來(lái)，許多公司和組織都采用了Prometheus，該項(xiàng)目擁有非?；钴S的開(kāi)發(fā)人員和用戶(hù)社區(qū)。它現(xiàn)在是一個(gè)獨(dú)立的開(kāi)源項(xiàng)目，獨(dú)立于任何公司進(jìn)行維護(hù)。Prometheus于2016年加入云原生計(jì)算基金會(huì)，成為繼Kubernetes之后的第二個(gè)托管項(xiàng)目。

1.1.1. Prometheus的主要特性：

一個(gè)多維數(shù)據(jù)模型，包含由指標(biāo)名稱(chēng)和鍵/值對(duì)（Tag）標(biāo)識(shí)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)

PromQL是一種靈活的查詢(xún)語(yǔ)音，用于查詢(xún)并利用這些維度數(shù)據(jù) 不依賴(lài)分布式存儲(chǔ)，單個(gè)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)是自治的

時(shí)間序列收集是通過(guò)HTTP上的pull模型進(jìn)行的（支持Pull）

推送時(shí)間序列是通過(guò)一個(gè)中間網(wǎng)關(guān)來(lái)支持的（也支持Push）

目標(biāo)是通過(guò)服務(wù)發(fā)現(xiàn)或靜態(tài)配置發(fā)現(xiàn)的

多種模式的圖形和儀表盤(pán)支持

總結(jié)一下，就是多維數(shù)據(jù)模型、PromQL查詢(xún)語(yǔ)言、節(jié)點(diǎn)自治、HTTP主動(dòng)拉取或者網(wǎng)關(guān)主動(dòng)推送的方式獲取時(shí)間序列數(shù)據(jù)、自動(dòng)發(fā)現(xiàn)目標(biāo)、多種儀表盤(pán)支持

1.1.2. 組件：

Prometheus server，它負(fù)責(zé)抓取和存儲(chǔ)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，是最主要的組件

client libraries，用于檢測(cè)應(yīng)用程序代碼的客戶(hù)端庫(kù)

push gateway，用于支持短期的jobs

exporters，用于支持HAProxy等第三方

alertmanager，用于處理告警

各種支持工具

大多數(shù)Prometheus組件都是用Go編寫(xiě)的，這使得它們易于作為靜態(tài)二進(jìn)制文件構(gòu)建和部署

1.1.3. 架構(gòu)：

這張圖展示了架構(gòu)及其生態(tài)系統(tǒng)的一些組成部分：

Prometheus從工具化的作業(yè)中獲取指標(biāo)，要么直接獲取，要么通過(guò)中介推送網(wǎng)關(guān)獲取短期作業(yè)。它在本地存儲(chǔ)所有抓取的樣本，并對(duì)這些數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)則將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合，并記錄新的時(shí)間序列，或者生成警報(bào)?？梢杂肎rafana或其他API來(lái)可視化收集的數(shù)據(jù)。

1.2. 什么時(shí)候用它合適

Prometheus可以很好地記錄任何純數(shù)字時(shí)間序列。它既適合以機(jī)器為中心的監(jiān)視，也適合高度動(dòng)態(tài)的面向服務(wù)的體系結(jié)構(gòu)的監(jiān)視。在微服務(wù)的世界中，它對(duì)多維數(shù)據(jù)收集和查詢(xún)的支持是一個(gè)特別的優(yōu)勢(shì)。

Prometheus是為可靠性而設(shè)計(jì)的，在你的服務(wù)宕機(jī)的時(shí)候，你可以快速診斷問(wèn)題。每臺(tái)Prometheus服務(wù)器都是獨(dú)立的，不依賴(lài)于網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)或其他遠(yuǎn)程服務(wù)。

1.3. 什么時(shí)候用它不合適

Prometheus的值的可靠性。你總是可以查看有關(guān)系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)信息，即使在出現(xiàn)故障的情況下也是如此。如果你需要100%的準(zhǔn)確性，例如按請(qǐng)求計(jì)費(fèi)，Prometheus不是一個(gè)好的選擇，因?yàn)槭占臄?shù)據(jù)可能不夠詳細(xì)和完整。在這種情況下，最好使用其他系統(tǒng)來(lái)收集和分析用于計(jì)費(fèi)的數(shù)據(jù)，并使用Prometheus來(lái)完成剩下的監(jiān)視工作。

1.4. Prometheus VS InfluxDB

InfluxDB是一個(gè)開(kāi)源的時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)，具有擴(kuò)展和集群的商業(yè)選項(xiàng)。InfluxDB項(xiàng)目是在Prometheus開(kāi)發(fā)開(kāi)始將近一年后發(fā)布的，所以當(dāng)時(shí)無(wú)法考慮將其作為替代方案。盡管如此，Prometheus和fluxdb之間仍然存在顯著的差異。二者有許多相似之處。兩者都有標(biāo)簽(在InfluxDB中稱(chēng)為tags)來(lái)有效地支持多維度度量。它們基本上使用相同的數(shù)據(jù)壓縮算法。兩者都具有廣泛的集成，包括彼此之間的集成。兩者都有掛鉤，允許進(jìn)一步擴(kuò)展它們，例如在統(tǒng)計(jì)工具中分析數(shù)據(jù)或執(zhí)行自動(dòng)化操作。

下列情況，用InfluxDB更好：

如果你正在進(jìn)行事件日志記錄

商業(yè)選項(xiàng)為InfluxDB提供集群，這對(duì)于長(zhǎng)期數(shù)據(jù)存儲(chǔ)也更好

最終實(shí)現(xiàn)副本之間數(shù)據(jù)的一致性

下列情況，用Prometheus更好：

如果你主要做的是度量

如果你需要更強(qiáng)大的查詢(xún)語(yǔ)言、警報(bào)和通知功能

更高的可用性和正常運(yùn)行時(shí)間，用于繪圖和報(bào)警

InfluxDB由一家遵循開(kāi)放核心模型的商業(yè)公司維護(hù)，提供高級(jí)特性，如閉源集群、托管和支持。

Prometheus是一個(gè)完全開(kāi)源和獨(dú)立的項(xiàng)目，由許多公司和個(gè)人維護(hù)，其中一些還提供商業(yè)服務(wù)和支持。

2. 基本概念

2.1. 數(shù)據(jù)模型

Prometheus基本上將所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為時(shí)間序列：屬于同一指標(biāo)和同一組標(biāo)記維度的時(shí)間戳值流。除了存儲(chǔ)時(shí)間序列外，Prometheus還可以根據(jù)查詢(xún)結(jié)果生成臨時(shí)派生的時(shí)間序列。

（PS：這里對(duì)時(shí)間序列的解釋是這樣的，

time series: streams of timestamped values belonging to the same metric and the same set of labeled dimensions

）

2.1.1. Metric names and labels

Every time series is uniquely identified by its metric name and optional key-value pairs called labels.

（每個(gè)時(shí)間序列都由其指標(biāo)名稱(chēng)和稱(chēng)為標(biāo)簽的可選鍵值對(duì)唯一標(biāo)識(shí)）

指標(biāo)名稱(chēng)指定要度量的系統(tǒng)的一般特性（例如，http_requests_total表示接收的HTTP請(qǐng)求的總數(shù)）。它可能包含ASCII字母和數(shù)字，以及下劃線和冒號(hào)。它必須匹配正則表達(dá)式[a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*

標(biāo)簽名稱(chēng)可以包含ASCII字母、數(shù)字和下劃線。它們必須匹配正則表達(dá)式[a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*。以__開(kāi)頭的標(biāo)簽名稱(chēng)保留內(nèi)部使用。

標(biāo)簽值可以包含任何Unicode字符。

2.1.2. Sample（樣本）

樣本構(gòu)成實(shí)際的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。每個(gè)樣本包括：

a float64 value
a millisecond-precision timestamp

2.1.3. notation（記法）

給定一個(gè)度量名稱(chēng)和一組標(biāo)簽，時(shí)間序列通常使用以下符號(hào)標(biāo)識(shí)：

<metric name>{<label name>=<label value>,...}

例如，有這樣一個(gè)時(shí)間序列，指標(biāo)名稱(chēng)是api_http_requests_total，有兩個(gè)標(biāo)簽method="POST"和handler="/messages"，那么這個(gè)時(shí)間序列可以這樣寫(xiě)：

api_http_requests_total{method="POST", handler="/messages"}

2.2. metric types（指標(biāo)類(lèi)型）

2.2.1. Counter（計(jì)數(shù)器）

計(jì)數(shù)器是一個(gè)累積指標(biāo)，它表示一個(gè)單調(diào)遞增的計(jì)數(shù)器，其值只能在重啟時(shí)遞增或重置為零。例如，可以使用計(jì)數(shù)器來(lái)表示已服務(wù)的請(qǐng)求數(shù)、已完成的任務(wù)數(shù)或錯(cuò)誤數(shù)。不要使用計(jì)數(shù)器來(lái)反映一個(gè)可能會(huì)減小的值。例如，不要使用計(jì)數(shù)器表示當(dāng)前正在運(yùn)行的進(jìn)程的數(shù)量，這種情況下，你應(yīng)該用gauge。

2.2.2. Gauge（計(jì)量器）

計(jì)量器表示一個(gè)可以任意上下移動(dòng)的數(shù)值。

計(jì)量器通常用于測(cè)量溫度或當(dāng)前內(nèi)存使用量等，也用于“計(jì)數(shù)”，比如并發(fā)請(qǐng)求的數(shù)量。

2.2.3. Histogram（直方圖、柱狀圖）

直方圖對(duì)觀察結(jié)果（通常是請(qǐng)求持續(xù)時(shí)間或響應(yīng)大小之類(lèi)的東西）進(jìn)行采樣，并在可配置的桶中計(jì)數(shù)。它還提供了所有觀測(cè)值的和。

直方圖用一個(gè)基本的指標(biāo)名<basename>暴露在一個(gè)抓取期間的多個(gè)時(shí)間序列：

觀察桶的累積計(jì)數(shù)器，格式為<basename>_bucket{le="<upper inclusive bound>"} 所有觀測(cè)值的總和，格式為<basename>_sum 已觀察到的事件的計(jì)數(shù)，格式為<basename>_count

2.2.4. Summary（摘要）

與柱狀圖類(lèi)似，摘要樣例觀察結(jié)果（通常是請(qǐng)求持續(xù)時(shí)間和響應(yīng)大小之類(lèi)的內(nèi)容）。雖然它還提供了觀測(cè)值的總數(shù)和所有觀測(cè)值的總和，但它計(jì)算了一個(gè)滑動(dòng)時(shí)間窗口上的可配置分位數(shù)。

2.3. Jobs AND Instances（作業(yè)與實(shí)例）

在Prometheus的術(shù)語(yǔ)中，可以抓取的端點(diǎn)稱(chēng)為實(shí)例，通常對(duì)應(yīng)于單個(gè)進(jìn)程。具有相同目的的實(shí)例集合稱(chēng)為作業(yè)。

例如，一個(gè)API Server job 有4個(gè)副本instances：

job: api-server

instance 1: 1.2.3.4:5670
instance 2: 1.2.3.4:5671
instance 3: 5.6.7.8:5670
instance 4: 5.6.7.8:5671

2.3.1. 自動(dòng)生成標(biāo)簽和時(shí)間序列

當(dāng)Prometheus抓取目標(biāo)時(shí)，它會(huì)自動(dòng)在抓取的時(shí)間序列上附加一些標(biāo)簽，用來(lái)識(shí)別被抓取的目標(biāo)：

job：目標(biāo)所屬的已配置作業(yè)名稱(chēng) instance：<host>:<port>是被抓取的目標(biāo)URL的一部分 3. 快速開(kāi)始 Prometheus是一個(gè)開(kāi)源的系統(tǒng)監(jiān)控和警報(bào)工具包，具有活躍的生態(tài)系統(tǒng)。

3.1. 下載與安裝

Prometheus是一個(gè)監(jiān)控平臺(tái)，它通過(guò)抓取這些目標(biāo)上的HTTP端點(diǎn)來(lái)收集被監(jiān)控目標(biāo)的指標(biāo)。

需要下載、安裝并運(yùn)行Prometheus。還需要下載并安裝一個(gè)exporter，它是將主機(jī)和服務(wù)上的時(shí)間序列數(shù)據(jù)導(dǎo)出的工具。

https://prometheus.io/download/

在運(yùn)行Prometheus之前，我們先配置一下

3.1.1. 配置Prometheus監(jiān)視它自己

Prometheus通過(guò)抓取目標(biāo)上的HTTP端點(diǎn)數(shù)據(jù)來(lái)從被監(jiān)控的目標(biāo)收集數(shù)據(jù)。由于Prometheus也以同樣的方式公開(kāi)自己的數(shù)據(jù)，因此它還可以抓取和監(jiān)測(cè)自己的健康狀況。

雖然Prometheus服務(wù)器在實(shí)踐中只收集關(guān)于自己的數(shù)據(jù)不是很有用，但是它是一個(gè)很好的開(kāi)始示例。將以下基本的Prometheus配置保存為一個(gè)名為Prometheus.yml的文件：

1 global:

 2   scrape_interval:     15s # By default, scrape targets every 15 seconds.
 3 
 4   # Attach these labels to any time series or alerts when communicating with
 5   # external systems (federation, remote storage, Alertmanager).
 6   external_labels:
 7     monitor: 'codelab-monitor'
 8 
 9 # A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
10 # Here it's Prometheus itself.
11 scrape_configs:
12   # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
13   - job_name: 'prometheus'
14 
15     # Override the global default and scrape targets from this job every 5 seconds.
16     scrape_interval: 5s
17 
18     static_configs:
19       - targets: ['localhost:9090']

3.1.2. 啟動(dòng)Prometheus

1 # Start Prometheus.
2 # By default, Prometheus stores its database in ./data (flag --storage.tsdb.path).
3 ./prometheus --config.file=prometheus.yml

3.2. 配置

Prometheus可以通過(guò)命令行和配置文件進(jìn)行配置。配置文件定義了與抓取作業(yè)及其實(shí)例相關(guān)的所有內(nèi)容，以及要加載哪些規(guī)則文件。

運(yùn)行./prometheus -h可以查看所有支持的命令

為了指定要加載哪個(gè)配置文件，請(qǐng)使用--config選項(xiàng)

配置文件是YAML格式的

配置項(xiàng)太多，不一一列舉，自行查看

https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/

global:

   # How frequently to scrape targets by default.
   [ scrape_interval: <duration> | default = 1m ]
 
   # How long until a scrape request times out.
   [ scrape_timeout: <duration> | default = 10s ]
 
   # How frequently to evaluate rules.
   [ evaluation_interval: <duration> | default = 1m ]
 
   # The labels to add to any time series or alerts when communicating with
   # external systems (federation, remote storage, Alertmanager).
   external_labels:
     [ <labelname>: <labelvalue> ... ]
 
 # Rule files specifies a list of globs. Rules and alerts are read from
 # all matching files.
 rule_files:
   [ - <filepath_glob> ... ]
 
 # A list of scrape configurations.
 scrape_configs:
   [ - <scrape_config> ... ]
 
 # Alerting specifies settings related to the Alertmanager.
 alerting:
   alert_relabel_configs:
     [ - <relabel_config> ... ]
   alertmanagers:
     [ - <alertmanager_config> ... ]
 
 # Settings related to the remote write feature.
 remote_write:
   [ - <remote_write> ... ]
 
 # Settings related to the remote read feature.
 remote_read:
   [ - <remote_read> ... ]

這里有一個(gè)有效的示例配置文件

3.3. 查詢(xún)

Prometheus提供了一種名為PromQL（Prometheus查詢(xún)語(yǔ)言）的函數(shù)式查詢(xún)語(yǔ)言，允許用戶(hù)實(shí)時(shí)選擇和聚合時(shí)間序列數(shù)據(jù)。表達(dá)式的結(jié)果既可以顯示為圖形，也可以在Prometheus的表達(dá)式瀏覽器中作為表格數(shù)據(jù)查看，或者通過(guò)HTTP API由外部系統(tǒng)使用。

3.3.1. 表達(dá)式數(shù)據(jù)類(lèi)型

在Prometheus的表達(dá)式語(yǔ)言中，表達(dá)式或子表達(dá)式可以計(jì)算為以下四種類(lèi)型之一：

Instant vector（瞬時(shí)向量）：一組時(shí)間序列，每個(gè)時(shí)間序列包含一個(gè)樣本，所有樣本共享相同的時(shí)間戳

Range vector（范圍向量）：一組時(shí)間序列，其中包含每個(gè)時(shí)間序列隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)點(diǎn)范圍

Scalar（標(biāo)量）：一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)值浮點(diǎn)值

String（字符串）：一個(gè)簡(jiǎn)單的字符串值，目前未使用

3.3.2. 字面值

字符串字面值

字符串可以指定為單引號(hào)、雙引號(hào)或反引號(hào)中的文字。例如：

1 "this is a string"
2 'these are unescaped: \n \\ \t'
3 `these are not unescaped: \n ' " \t`

浮點(diǎn)數(shù)字面值

例如：-2.34

3.3.3. 時(shí)間序列選擇器

瞬時(shí)向量選擇器

瞬時(shí)向量選擇器允許在給定的時(shí)間戳（瞬時(shí)）上為每個(gè)時(shí)間序列選擇一組時(shí)間序列和一個(gè)樣本值：在最簡(jiǎn)單的形式中，只指定一個(gè)度量名稱(chēng)。這樣一個(gè)向量就會(huì)包含這個(gè)度量名稱(chēng)的所有時(shí)間序列元素。

下面的例子，選擇指標(biāo)名稱(chēng)是http_requests_total的所有時(shí)間序列：

 http_requests_total

通過(guò)在花括號(hào)({ })中添加一組匹配的標(biāo)簽，可以進(jìn)一步過(guò)濾這些時(shí)間序列。

下面的例子，選擇指標(biāo)名稱(chēng)是http_requests_total，并且有job標(biāo)簽值是prometheus，并且group標(biāo)簽值是canary的時(shí)間序列：

 http_requests_total{job="prometheus",group="canary"}

標(biāo)簽匹配操作符：

= ： 選擇與提供的字符串完全相同的標(biāo)簽（等于） != ：選擇不等于提供的字符串的標(biāo)簽（不等于） =~ ：正則匹配 !~ ： 非正則匹配

下面的例子，選擇所有staging, testing, development環(huán)境，并且HTTP請(qǐng)求方式不是GET的http_requests_total時(shí)間序列

http_requests_total{environment=~"staging|testing|development",method!="GET"} 不要匹配空標(biāo)簽

 {job=~".+"}              # Good!
 {job=~".*",method="get"} # Good!

3.3.4. 范圍向量選擇器

范圍向量字面量的工作原理與瞬時(shí)向量字面量類(lèi)似，只是它們從當(dāng)前瞬時(shí)量中選擇一個(gè)樣本范圍。從語(yǔ)法上講，范圍持續(xù)時(shí)間被添加到向量選擇器末尾的方括號(hào)([ ])中，以指定應(yīng)該為每個(gè)結(jié)果范圍向量元素獲取多少時(shí)間值。

時(shí)間期限指定為一個(gè)數(shù)字，緊接其后的是下列單位之一：s（秒）、m（分鐘）、h（小時(shí)）、d（天） 、w（周）、y（年）

下面的例子，選擇指標(biāo)名是http_requests_total，且job標(biāo)簽值是prometheus的已經(jīng)記錄的最近5分鐘內(nèi)的時(shí)間序列：

http_requests_total{job="prometheus"}[5m] Offset修飾符

下面的表達(dá)式返回http_requests_total在過(guò)去5分鐘相對(duì)于當(dāng)前查詢(xún)計(jì)算時(shí)間的值：

http_requests_total offset 5m 注意，offset總是緊跟在選擇器后面的

sum(http_requests_total{method="GET"} offset 5m) 下面的例子，返回一周前的最近5分鐘http_requests_total的時(shí)間序列

rate(http_requests_total[5m] offset 1w)

3.3.5. 子查詢(xún)

Syntax: <instant_query> '[' <range> ':' [<resolution>] ']' [ offset <duration> ]

3.3.5. 運(yùn)算符

Prometheus的查詢(xún)語(yǔ)言支持基本的邏輯運(yùn)算符和算術(shù)運(yùn)算符。

算術(shù)二元運(yùn)算符

+（加）、-（減）、*（乘）、/（除）、%（余數(shù)）、^（指數(shù)）

二進(jìn)制算術(shù)運(yùn)算符定義在標(biāo)量/標(biāo)量、向量/標(biāo)量和向量/向量值對(duì)之間

比較二元運(yùn)算符

== 、!= 、> 、< 、>= 、<=

邏輯運(yùn)算符

and 、or 、unless

聚合運(yùn)算符

sum（求和）、min（最小值）、max（最大值）、avg（求平均）、stddev（標(biāo)準(zhǔn)偏差）、stdvar（方差）、count（個(gè)數(shù)）、count_values（相同值的元素個(gè)數(shù)）、bottomk（樣本值的最小元素）、topk（樣本值的最大元素）、quantile（0 ≤ φ ≤ 1）

這些操作符既可以用于聚合所有標(biāo)簽維度，也可以通過(guò)包含without子句或by子句來(lái)保存不同的維度。

1 <aggr-op>([parameter,] <vector expression>) [without|by (<label list>)]

例如，假設(shè)http_requests_total有application 、 instance 、 group三個(gè)標(biāo)簽，那么下面兩個(gè)是等價(jià)的：

1 sum(http_requests_total) without (instance)
2 sum(http_requests_total) by (application, group)

3.3.6. 函數(shù)

https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/functions/

3.3.7. 示例

 1 # 返回http_requests_total的所有時(shí)間序列
 2 http_requests_total
 3 
 4 # 返回http_requests_total的且限定了job和handler標(biāo)簽的時(shí)間序列
 5 http_requests_total{job="apiserver", handler="/api/comments"}
 6 http_requests_total{job="apiserver", handler="/api/comments"}[5m]
 7 
 8 # 正則表達(dá)式
 9 http_requests_total{job=~".*server"}
10 http_requests_total{status!~"4.."}
11 
12 # 過(guò)去的5分鐘內(nèi)每秒HTTP請(qǐng)求速率
13 rate(http_requests_total{job="api-server"}[5m])
14 # 過(guò)去的30分鐘內(nèi)每5分鐘
15 rate(http_requests_total[5m])[30m:1m]
16 # 過(guò)去5分鐘的所有請(qǐng)求速率求和，保留job維度
17 sum(rate(http_requests_total[5m])) by (job)
18 # cpu使用率最高的前3個(gè)
19 topk(3, sum(rate(instance_cpu_time_ns[5m])) by (app, proc))

4. Grafana支持

Grafana支持查詢(xún)Prometheus

下面是Grafana dashboard查詢(xún)Prometheus數(shù)據(jù)的例子:

使用

默認(rèn)情況下，Grafana監(jiān)聽(tīng)http://localhost:3000，默認(rèn)用admin/admin登錄

創(chuàng)建一個(gè)Prometheus數(shù)據(jù)源，接著創(chuàng)建面板并定義查詢(xún)的指標(biāo)

剛開(kāi)始，如果不知道PromeQL怎么寫(xiě)，可以去Prometheus上去找 http://localhost:9090/graph

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名稱(chēng)欄目：Prometheus如何理解
文章轉(zhuǎn)載：http://jinyejixie.com/article8/iepcip.html

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