Prometheus學習系列（二十二）之PromQL例子

1、簡單的時間序列選擇

使用度量標準http_requests_total返回全部時間序列：

http_requests_total

使用度量標準http_requests_total以及給定的job和handler標籤返回全部時間系列：

http_requests_total{job="apiserver", handler="/api/comments"}

返回相同向量的整個時間範圍（在本例中爲5分鐘），使其成爲範圍向量：

http_requests_total{job="apiserver", handler="/api/comments"}[5m]

請注意，致使範圍向量的表達式不能直接繪製，而是在表達式瀏覽器的表格（"Console"）視圖中查看。

使用正則表達式，您只能爲名稱與特定模式匹配的做業選擇時間序列，在本例中爲全部以server結尾的做業。 請注意，這會進行子字符串匹配，而不是完整的字符串匹配：

http_requests_total{job=~"server$"}

Prometheus中的全部正則表達式都使用RE2語法。

要選擇除4xx以外的全部HTTP狀態代碼，您能夠運行：

http_requests_total{status!~"^4..$"}

2、子查詢

此查詢返回過去30分鐘的5分鐘http_requests_total指標率，分辨率爲1分鐘。

rate(http_requests_total[5m])[30m:1m]

這是嵌套子查詢的示例。 deri函數的子查詢使用默認分辨率。 請注意，沒必要要地使用子查詢是不明智的。

max_over_time(deriv(rate(distance_covered_total[5s])[30s:5s])[10m:])

3、使用函數，操做符等

使用http_requests_total指標名稱返回全部時間序列的每秒速率，在過去5分鐘內測量：

rate(http_requests_total[5m])

假設http_requests_total時間序列都有標籤job（按做業名稱扇出）和instance（按做業實例扇出），咱們可能想要總結全部實例的速率，所以咱們獲得的輸出時間序列更少，但仍然 保留job維度：

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

若是咱們有兩個具備相同維度標籤的不一樣指標，咱們能夠對它們應用二元運算符，而且兩側具備相同標籤集的元素將匹配並傳播到輸出。 例如，此表達式爲每一個實例返回MiB中未使用的內存（在虛構的羣集調度程序上公開它運行的實例的這些度量標準）：

(instance_memory_limit_byte - instant_memory_usage_bytes) / 1024 / 1024

相同的表達式，但由應用程序總結，能夠這樣寫：

sum( instance_memory_limit_bytes - instance_memory_usage_bytes) by (app, proc) / 1024 / 1024

若是相同的虛構集羣調度程序爲每一個實例公開了以下所示的CPU使用率指標：

instance_cpu_time_ns{app="lion", pro="web", rev="34d0f99", env="prod", job="cluster-manager"} instance_cpu_time_ns{app="elephant", proc="worker", rev="34d0f99", env="prod", job="cluster-manager"} instance_cpu_time_ns{app="turtle", proc="api", rev="4d3a513", env="prod", job="cluster-manager"} ...

...咱們能夠按應用程序（app）和進程類型（proc）分組排名前3位的CPU用戶：

topk(3, sum(rate(instance_cpu_time_ns[5m])) by(app, proc))

假設此度量標準包含每一個運行實例的一個時間系列，您能夠計算每一個應用程序運行實例的數量，以下所示：

count(instance_cpu_time_ns) by (app)

4、連接

Prometheus官網地址：prometheus.io/ 個人Github：github.com/Alrights/pr…