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Prometheus（三）：PromQL

发表于 2024/05/27
Prometheus（三）：PromQL
Prometheus（三）：PromQL
作者 mmy83
8 分钟阅读

介绍

  PromQL是Prometheus的自定义查询语言。通过PromQL用户可以非常方便地对监控样本数据进行统计分析，PromQL支持常见的运算操作符，同时PromQL中还提供了大量的内置函数可以实现对数据的高级处理。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。

类型

  PromQL支持以下四种类型：

  • Instant vector：瞬时向量，表示一组时间序列，每个时间序列只有一个样本值。
  • Range vector：区间向量，表示一组时间序列，每个时间序列有多个样本值。
  • 标量：表示单个浮点值。
  • 字符串：表示单个字符串值。

时间序列选择器

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<metric name>{label=value,label=value,...}[range]

标签选择器

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# 查询Prometheus http状态码为400的请求数量。
prometheus_http_requests_total{code="400"}

  标签匹配运算符:

  • =：与字符串匹配
  • !=：与字符串不匹配
  • =~：与正则匹配
  • !~：与正则不匹配
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# 查询Prometheus http状态码为4xx或5xx并且handler为/api/v1/query的请求数量
prometheus_http_requests_total{code=~"4..|5..",handler="/api/v1/query"}
# 或
{code=~"4.*|5.*",handler="/api/v1/query",__name__="prometheus_http_requests_total"}

PromQL中，标签选择器可以同时使用多个标签，多个标签之间使用逗号分隔。

范围选择器

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# 查询过去5分钟Prometheus健康检查的采样记录。
prometheus_http_requests_total{code="200",handler="/-/healthy"}[5m]

单位：ms、s、m、h、d、w、y

时间串联：[1h5m]一小时5分钟

通过offset

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# 通过offset将时间倒退5分钟，即查询5分钟之前的数据。
prometheus_http_requests_total{code="200"} offset 5m

@修饰符

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# 修饰符@允许更改查询中各个瞬时向量和范围向量的评估时间。提供给@修饰符的时间是 unix 时间戳，用浮点文字描述。

prometheus_http_requests_total{code="200"} @ 1646089826

  修饰符@支持上述所有数字文字的表示。它与offset修饰符一起使用，其中偏移量相对于修饰符时间应用@ 。无论修饰符的顺序如何，结果都是相同的。

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# offset after @
prometheus_http_requests_total @ 1609746000 offset 5m
# offset before @
prometheus_http_requests_total offset 5m @ 1609746000

  此外，start()和end()也可以作为@特殊值用作修饰符的值。对于范围查询，它们分别解析为范围查询的开始和结束，并且在所有步骤中保持不变。对于即时查询，start()和end()解析至评估时间。

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prometheus_http_requests_total @ start()
rate(prometheus_http_requests_total[5m] @ end())
# 请注意，@修饰符允许查询提前查看其评估时间。

子查询

  子查询允许您针对给定的范围和分辨率运行即时查询。子查询的结果是一个范围向量。

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<instant_query> '[' <range> ':' [<resolution>] ']' [ @ <float_literal> ] [ offset <duration> ]

  <resolution>是可选的。默认为全局评估间隔。

运算符

算术运算符

  • +（加法）
  • -（减法）
  • *（乘法）
  • /（除法）
  • %（取模）
  • ^（幂）
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prometheus_http_response_size_bytes_sum / 1024

比较运算符

  • ==（相等）
  • !=（不相等）
  • >（大于）
  • <（小于）
  • >=（大于或等于）
  • <=（小于或等于）

逻辑运算符

  • and（与）
  • or（或）
  • unless（非）

向量匹配

  这部分内容和sQL中的join类似。

向量匹配关键字

  • on ：允许将考虑的标签集缩减为提供的列表
  • ignoring ：允许在匹配时忽略某些标签

分组修饰符

  这部分的内容很像sql中的left join和righ join。

  • group_left
  • group_right

  如果两个瞬时向量数量不一致时可通过group_left、group_right指定以那一侧为准

一对一向量匹配

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<vector expr> <bin-op> ignoring(<label list>) <vector expr>
<vector expr> <bin-op> on(<label list>) <vector expr>

# 输入示例：

method_code:http_errors:rate5m{method="get", code="500"}  24
method_code:http_errors:rate5m{method="get", code="404"}  30
method_code:http_errors:rate5m{method="put", code="501"}  3
method_code:http_errors:rate5m{method="post", code="500"} 6
method_code:http_errors:rate5m{method="post", code="404"} 21

method:http_requests:rate5m{method="get"}  600
method:http_requests:rate5m{method="del"}  34
method:http_requests:rate5m{method="post"} 120
#示例查询：

method_code:http_errors:rate5m{code="500"} / ignoring(code) method:http_requests:rate5m
#结果：

{method="get"}  0.04            //  24 / 600
{method="post"} 0.05            //   6 / 120

多对一和一对多向量匹配

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<vector expr> <bin-op> ignoring(<label list>) group_left(<label list>) <vector expr>
<vector expr> <bin-op> ignoring(<label list>) group_right(<label list>) <vector expr>
<vector expr> <bin-op> on(<label list>) group_left(<label list>) <vector expr>
<vector expr> <bin-op> on(<label list>) group_right(<label list>) <vector expr>

# 输入示例：
method_code:http_errors:rate5m{method="get", code="500"}  24
method_code:http_errors:rate5m{method="get", code="404"}  30
method_code:http_errors:rate5m{method="put", code="501"}  3
method_code:http_errors:rate5m{method="post", code="500"} 6
method_code:http_errors:rate5m{method="post", code="404"} 21

method:http_requests:rate5m{method="get"}  600
method:http_requests:rate5m{method="del"}  34
method:http_requests:rate5m{method="post"} 120

示例查询：
method_code:http_errors:rate5m / ignoring(code) group_left method:http_requests:rate5m

#结果：
{method="get", code="500"}  0.04            //  24 / 600
{method="get", code="404"}  0.05            //  30 / 600
{method="post", code="500"} 0.05            //   6 / 120
{method="post", code="404"} 0.175           //  21 / 120

聚合运算符

Prometheus 支持以下内置聚合运算符，可用于聚合单个即时向量的元素，从而生成具有聚合值且元素较少的新向量：

  • sum（计算维度总和）
  • min（选择最小尺寸）
  • max（选择最大尺寸）
  • avg（计算各个维度的平均值）
  • group（结果向量中的所有值都是 1）
  • stddev（计算维度上的总体标准差）
  • stdvar（计算各维度的总体标准方差）
  • count（计算向量中元素的数量）
  • count_values（计算具有相同值的元素数量）
  • bottomk（按样本值最小的 k 个元素）
  • topk（按样本值最大的 k 个元素）
  • quantile（计算维度上的 φ 分位数 (0 ≤ φ ≤ 1)）

手册是就算说这个是运算符而不是函数

优先级

  Prometheus 中二元运算符的优先级，从高到低。

  1. ^
  2. *, /, %,atan2
  3. +,-
  4. ==, !=, <=, <, >=,>
  5. and,unless
  6. or

函数

  • abs()
  • absent()
  • absent_over_time()
  • ceil()
  • changes()
  • clamp()
  • clamp_max()
  • clamp_min()
  • day_of_month()
  • day_of_week()
  • day_of_year()
  • days_in_month()
  • delta()
  • deriv()
  • exp()
  • floor()
  • histogram_avg()
  • histogram_count()和histogram_sum()
  • histogram_fraction()
  • histogram_quantile()
  • histogram_stddev()和histogram_stdvar()
  • holt_winters()
  • hour()
  • idelta()
  • increase()
  • irate()
  • label_join()
  • label_replace()
  • ln()
  • log2()
  • log10()
  • minute()
  • month()
  • predict_linear()
  • rate()
  • resets()
  • round()
  • scalar()
  • sgn()
  • sort()
  • sort_desc()
  • sort_by_label()
  • sort_by_label_desc()
  • sqrt()
  • time()
  • timestamp()
  • vector()
  • year()
  • <aggregation>_over_time()
  • 三角函数

参考

https://zhuanlan.zhihu.com/p/477177336

https://yunlzheng.gitbook.io/prometheus-book

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

专题, Prometheus
监控 Prometheus
本文由作者按照 CC BY 4.0 进行授权
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