Prometheus語法初探
- Gauge，度量值，這個值是有變化的，如CPU使用率，有高有低
- Counter，累計值，從程序開始，只增不減，如開機運行時長
- sum函數(shù)可以對瞬時向量進行求和，如sum(node_cpu_seconds_total)，將統(tǒng)計所有值的總和。類似于select sum(value) from node_cpu_seconds_total
- sum后面可以加 by 關(guān)鍵字，表示通過那個維度進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計求和，如sum by (mode) (node_cpu_seconds_total) 類似于 select sum(vaule) from node_cpu_seconds_total group by mode
- min函數(shù)可以對瞬時向量進行求最小值，min(node_cpu_seconds_total)。類似于select min(value) from node_cpu_seconds_total
- 同樣，也支持by關(guān)鍵字，進行某個維度的求最小值
- max函數(shù)可以對瞬時向量進行求最大值，max(node_cpu_seconds_total)。類似于select max(value) from node_cpu_seconds_total
- 同樣，也支持by關(guān)鍵字，進行某個維度的求最大值
- avg函數(shù)可以對瞬時向量進行求平均avg(node_cpu_seconds_total)。類似于select avg(value) from node_cpu_seconds_total
- 同樣，也支持by關(guān)鍵字，進行某個維度的求最均值
- count函數(shù)可以對瞬時向量個數(shù)求總數(shù)，如count(node_cpu_seconds_total)類似于select count(*) from node_cpu_seconds_total
- 同樣，也支持by關(guān)鍵字，進行某個維度的求最總個數(shù)
- topk函數(shù)可以對瞬時向量的值從大到小進行排列，并獲取前N個值，需要傳入兩個參數(shù)，一個是N，一個是指標，如topk(5,node_cpu_seconds_total)，類似于select * from (select * from node_cpu_seconds_total order by value desc) where rownum<=5
- 同樣，也支持by關(guān)鍵字，進行某個維度進行計算
- 同topk相反，這里不再贅述。
- 指標支持加法運算，一個即時向量，由于標簽值不一致，所以會有多個值，這些值可以跟另外一個即時向量進行相加，這里的相加要保持一個原則，那就是需要具有同一個標簽值的才會相加。node_cpu_seconds_total + node_cpu_seconds_total，這相當于所有值都多加一個原來的值，總體的值的數(shù)量是保持不變的。
- 相加的兩個瞬時向量個數(shù)不一致情況：node_cpu_seconds_total和node_cpu_seconds_total{mode="idle"}，后者經(jīng)過過濾后，數(shù)量上明顯比第一個少，此時輸出的結(jié)果個數(shù)同過濾后數(shù)量少的個數(shù)一致。
- 兩個即時向量都不具備有同樣的標簽值情況：如node_cpu_seconds_total + node_memory_Active_bytes，此時由于沒有任何一個值具有相同的標簽值，所以結(jié)果為nodata，此時我們可以用ignoring關(guān)鍵字，對標簽值進行忽略，使他們可以進行相加。由于node_cpu_seconds_total比node_memory_Active_bytes多了cpu和mode標簽，所以node_cpu_seconds_total數(shù)量個數(shù)一般大于node_memory_Active_bytes個數(shù)，所以需要使用group_left，node_cpu_seconds_total + ignoring(cpu,mode) group_left node_memory_Active_bytes，結(jié)果集以左邊的node_cpu_seconds_total個數(shù)為準，如果加號兩個即時向量位置相反，則可以使用group_right，如node_memory_Active_bytes + ignoring(cpu,mode) group_right node_cpu_seconds_total
- 類似加法運算
- 類似加法運算
- 類似加法運算
- ==用于判斷左右兩邊的值是否相等，如果相等則為1（true），如果不等則為0（false），如node_cpu_seconds_total ==BOOL 0 判斷是否有存在0值
- 類似==
- >=用于判斷左邊的值是否大于或等于右邊的值，如果滿足，則為1（true），如果不滿足則為0（false）
- 類似大于等于
- 類似大于等于
- 類似大于等于
- 對多個指標的數(shù)據(jù)集進行標簽判斷，獲取兩個指標集具有共同的標簽的值node_cpu_seconds_total and node_cpu_guest_seconds_total，類似sql select * from node_cpu_seconds_total a,node_cpu_guest_seconds_total b where a.cpu = b.cpu and a.instance = b.instance and a.job=b.job and a.mode = b.mode
- 對多個指標集數(shù)據(jù)進行展示，如果有標簽重復，則僅顯示其中一個標簽的值。
- 對多個指標的數(shù)據(jù)集進行標簽判斷，獲取兩個指標集不具有共同的標簽的值，結(jié)果集以最左邊為準，如node_memory_Active_bytes unless node_cpu_seconds_total和node_cpu_seconds_total unless node_memory_Active_bytes結(jié)果是不一樣的。
- abs返回即時向量的絕對值
- absent用于檢測即時向量中，某個標簽是否存在，如果不存在，則value為1，如檢查標簽為node_arp_entries{instance=“l(fā)ocalhost:9100”}是否存在有元素，如果存在則返回nodata，如果不存在value則為1
- 常用于檢測指標是否丟失。
- 用于將浮點數(shù)向上化為最接近的一個整數(shù)，如值為0.1，則為向上取整，成為1。
- 用于將浮點數(shù)向下化為最接近的一個整數(shù)，如值為0.1，則為向下取整，成為0。
- 該函數(shù)需要兩個參數(shù)，一個是向量，另外一個是封頂值，如果一個向量的值超過該封頂值，該向量的值則為封頂值。
- absent_over_time用于檢測在給定的區(qū)間向量中，是否存在有元素，如果沒有則value為1。
- 返回給定的區(qū)間向量中，對比于當前值，發(fā)生變化的元素的數(shù)量。
- 返回區(qū)間向量中，第一個元素和最后一個元素之間的變化值，時間區(qū)間也參與算法計算，所以即時第一個元素和最后一個元素均為整數(shù)，該值也未必是整數(shù)。
- 須作用在gauge類型的指標
- 返回區(qū)間向量中，滿足線性規(guī)律的每秒變化值
- 須作用在gauge類型的指標
- 該函數(shù)計算區(qū)間向量間，最后兩個元素的差值，如果區(qū)間內(nèi)沒有兩個元素，則返回nodata
- 須作用在gauge類型的指標
- 該函數(shù)計算區(qū)間向量間，最后兩個元素的差值，并且除以區(qū)間的秒數(shù)，如果區(qū)間內(nèi)沒有兩個元素，則返回nodata。
- 該函數(shù)技術(shù)按區(qū)間向量的最大（max）、最小（min）、平均（avg）、求和（sum）、求總數(shù)（）等匯聚值。
文章轉(zhuǎn)載：?分布式實驗室
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