Prometheus 函數

函數列表

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一些函數有默認的參數，例如：year(v=vector(time()) instant-vector)。v是參數值，instant-vector是參數類型。vector(time())是默認值。

abs()

abs(v instant-vector)返回輸入向量的全部樣本的絕對值。

absent()

absent(v instant-vector)，若是賦值給它的向量具備樣本數據，則返回空向量；若是傳遞的瞬時向量參數沒有樣本數據，則返回不帶度量指標名稱且帶有標籤的樣本值爲1的結果

當監控度量指標時，若是獲取到的樣本數據是空的， 使用absent方法對告警是很是有用的

absent(nonexistent{job="myjob"}) # => key: value = {job="myjob"}: 1

absent(nonexistent{job="myjob", instance=~".*"}) # => {job="myjob"} 1 so smart !

absent(sum(nonexistent{job="myjob"})) # => key:value {}: 0

ceil()

ceil(v instant-vector) 是一個向上舍入爲最接近的整數。

changes()

changes(v range-vector) 輸入一個範圍向量， 返回這個範圍向量內每一個樣本數據值變化的次數。

clamp_max()

clamp_max(v instant-vector, max scalar)函數，輸入一個瞬時向量和最大值，樣本數據值若大於max，則改成max，不然不變

clamp_min()

clamp_min(v instant-vector)函數，輸入一個瞬時向量和最大值，樣本數據值小於min，則改成min。不然不變

count_saclar()

count_scalar(v instant-vector) 函數, 輸入一個瞬時向量，返回key:value="scalar": 樣本個數。而count()函數，輸入一個瞬時向量，返回key:value=向量：樣本個數，其中結果中的向量容許經過by條件分組。

day_of_month()

day_of_month(v=vector(time()) instant-vector)函數，返回被給定UTC時間所在月的第幾天。返回值範圍：1~31。

day_of_week()

day_of_week(v=vector(time()) instant-vector)函數，返回被給定UTC時間所在周的第幾天。返回值範圍：0~6. 0表示星期天。

days_in_month()

days_in_month(v=vector(time()) instant-vector)函數，返回當月一共有多少天。返回值範圍：28~31.

delta()

delta(v range-vector)函數，計算一個範圍向量v的第一個元素和最後一個元素之間的差值。返回值：key:value=度量指標：差值

下面這個表達式例子，返回過去兩小時的CPU溫度差：

delta(cpu_temp_celsius{host="zeus"}[2h])

delta函數返回值類型只能是gauges。

deriv()

deriv(v range-vector)函數，計算一個範圍向量v中各個時間序列二階導數，使用簡單線性迴歸

deriv二階導數返回值類型只能是gauges。

drop_common_labels()

drop_common_labels(instant-vector)函數，輸入一個瞬時向量，返回值是key:value=度量指標：樣本值，其中度量指標是去掉了具備相同標籤。 例如：http_requests_total{code="200", host="127.0.0.1:9090", method="get"} : 4, http_requests_total{code="200", host="127.0.0.1:9090", method="post"} : 5, 返回值: http_requests_total{method="get"} : 4, http_requests_total{code="200", method="post"} : 5

exp()

exp(v instant-vector)函數，輸入一個瞬時向量, 返回各個樣本值的e指數值，即爲e^N次方。特殊狀況以下所示：

Exp(+inf) = +Inf Exp(NaN) = NaN

floor()

floor(v instant-vector)函數，與ceil()函數相反。 4.3 爲 4 。

histogram_quantile()

histogram_quatile(φ float, b instant-vector) 函數計算b向量的φ-直方圖 (0 ≤ φ ≤ 1) 。參考中文文獻[https://www.howtoing.com/how-to-query-prometheus-on-ubuntu-14-04-part-2/]

holt_winters()

holt_winters(v range-vector, sf scalar, tf scalar)函數基於範圍向量v，生成事件序列數據平滑值。平滑因子sf越低, 對老數據越重要。趨勢因子tf越高，越多的數據趨勢應該被重視。0< sf, tf <=1。 holt_winters僅用於gauges

hour()

hour(v=vector(time()) instant-vector)函數返回被給定UTC時間的當前第幾個小時，時間範圍：0~23。

idelta()

idelta(v range-vector)函數，輸入一個範圍向量，返回key: value = 度量指標： 每最後兩個樣本值差值。

increase()

increase(v range-vector)函數， 輸入一個範圍向量，返回：key:value = 度量指標：last值-first值，自動調整單調性，如：服務實例重啓，則計數器重置。與delta()不一樣之處在於delta是求差值，而increase返回最後一個減第一個值,可爲正爲負。

下面的表達式例子，返回過去5分鐘，連續兩個時間序列數據樣本值的http請求增長值。

increase(http_requests_total{job="api-server"}[5m])

increase的返回值類型只能是counters，主要做用是增長圖表和數據的可讀性，使用rate記錄規則的使用率，以便持續跟蹤數據樣本值的變化。

irate

irate(v range-vector)函數, 輸入：範圍向量，輸出：key: value = 度量指標： (last值-last前一個值)/時間戳差值。它是基於最後兩個數據點，自動調整單調性， 如：服務實例重啓，則計數器重置。

下面表達式針對範圍向量中的每一個時間序列數據，返回兩個最新數據點過去5分鐘的HTTP請求速率。

irate(http_requests_total{job="api-server"}[5m])

irate只能用於繪製快速移動的計數器。由於速率的簡單更改能夠重置FOR子句，利用警報和緩慢移動的計數器，徹底由罕見的尖峯組成的圖形很難閱讀。

label_replace()

對於v中的每一個時間序列，label_replace(v instant-vector, dst_label string, replacement string, src_label string, regex string) 將正則表達式與標籤值src_label匹配。若是匹配，則返回時間序列，標籤值dst_label被替換的擴展替換。$1替換爲第一個匹配子組，$2替換爲第二個等。若是正則表達式不匹配，則時間序列不會更改。

另外一種更容易的理解是：label_replace函數，輸入：瞬時向量，輸出：key: value = 度量指標： 值（要替換的內容：首先，針對src_label標籤，對該標籤值進行regex正則表達式匹配。若是不能匹配的度量指標，則不發生任何改變；不然，若是匹配，則把dst_label標籤的標籤紙替換爲replacement 下面這個例子返回一個向量值a帶有foo標籤：label_replace(up{job="api-server", serice="a:c"}, "foo", "$1", "service", "(.*):.*")

ln()

ln(v instance-vector)計算瞬時向量v中全部樣本數據的天然對數。特殊例子：

ln(+Inf) = +Inf ln(0) = -Inf ln(x<0) = NaN ln(NaN) = NaN

log2()

log2(v instant-vector)函數計算瞬時向量v中全部樣本數據的二進制對數。

log10()

log10(v instant-vector)函數計算瞬時向量v中全部樣本數據的10進制對數。至關於ln()

minute()

minute(v=vector(time()) instant-vector)函數返回給定UTC時間當前小時的第多少分鐘。結果範圍：0~59。

month()

month(v=vector(time()) instant-vector)函數返回給定UTC時間當前屬於第幾個月，結果範圍：0~12。

predict_linear()

predict_linear(v range-vector, t scalar)預測函數，輸入：範圍向量和從如今起t秒後，輸出：不帶有度量指標，只有標籤列表的結果值。

例如：predict_linear(http_requests_total{code="200",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"}[5m], 5)
結果：
{code="200",handler="query_range",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"}  1
{code="200",handler="prometheus",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"}   4283.449995397104
{code="200",handler="static",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"}   22.99999999999999
{code="200",handler="query",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"}    130.90381188596754
{code="200",handler="graph",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"}    2
{code="200",handler="label_values",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"} 2

rate()

rate(v range-vector)函數, 輸入：範圍向量，輸出：key: value = 不帶有度量指標，且只有標籤列表：(last值-first值)/時間差s

rate(http_requests_total[5m])
結果：
{code="200",handler="label_values",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"} 0
{code="200",handler="query_range",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"}  0
{code="200",handler="prometheus",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"}   0.2
{code="200",handler="query",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"}    0.003389830508474576
{code="422",handler="query",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"}    0
{code="200",handler="static",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"}   0
{code="200",handler="graph",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"}    0
{code="400",handler="query",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"}    0

rate()函數返回值類型只能用counters， 當用圖表顯示增加緩慢的樣本數據時，這個函數是很是合適的。

注意：當rate函數和聚合方式聯合使用時，通常先使用rate函數，再使用聚合操做, 不然，當服務實例重啓後，rate沒法檢測到counter重置。

resets()

resets()函數, 輸入：一個範圍向量，輸出：key-value=沒有度量指標，且有標籤列表[在這個範圍向量中每一個度量指標被重置的次數]。在兩個連續樣本數據值降低，也能夠理解爲counter被重置。 示例：

resets(http_requests_total[5m])
結果：
{code="200",handler="label_values",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"} 0
{code="200",handler="query_range",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"}  0
{code="200",handler="prometheus",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"}   0
{code="200",handler="query",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"}    0
{code="422",handler="query",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"}    0
{code="200",handler="static",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"}   0
{code="200",handler="graph",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"}    0
{code="400",handler="query",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"}    0

resets只能和counters一塊兒使用。

round()

round(v instant-vector, to_nearest 1= scalar)函數，與ceil和floor函數相似，輸入：瞬時向量，輸出：指定整數級的四捨五入值, 若是不指定，則是1之內的四捨五入。

scalar()

scalar(v instant-vector)函數, 輸入：瞬時向量，輸出：key: value = "scalar", 樣本值[若是度量指標樣本數量大於1或者等於0, 則樣本值爲NaN, 不然，樣本值自己]

sort()

sort(v instant-vector)函數，輸入：瞬時向量，輸出：key: value = 度量指標：樣本值[升序排列]

sort_desc()

sort(v instant-vector函數，輸入：瞬時向量，輸出：key: value = 度量指標：樣本值[降序排列]

sqrt()

sqrt(v instant-vector)函數，輸入：瞬時向量，輸出：key: value = 度量指標： 樣本值的平方根

time()

time()函數，返回從1970-01-01到如今的秒數，注意：它不是直接返回當前時間，而是時間戳

vector()

vector(s scalar)函數，返回：key: value= {}, 傳入參數值

year()

year(v=vector(time()) instant-vector), 返回年份。

_over_time()

下面的函數列表容許傳入一個範圍向量，返回一個帶有聚合的瞬時向量:

• avg_over_time(range-vector): 範圍向量內每一個度量指標的平均值。
• min_over_time(range-vector): 範圍向量內每一個度量指標的最小值。
• max_over_time(range-vector): 範圍向量內每一個度量指標的最大值。
• sum_over_time(range-vector): 範圍向量內每一個度量指標的求和值。
• count_over_time(range-vector): 範圍向量內每一個度量指標的樣本數據個數。
• quantile_over_time(scalar, range-vector): 範圍向量內每一個度量指標的樣本數據值分位數，φ-quantile (0 ≤ φ ≤ 1)
• stddev_over_time(range-vector): 範圍向量內每一個度量指標的整體標準誤差。
• `stdvar_over_time(range-vector): 範圍向量內每一個度量指標的整體標準方差。

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