Prometheus查询表达式

Prometheus Querying

查询

prometheus提供了功能性表达式语言，可让用户对于时间序列的数据进行选择和聚合。通过表达式查询的结果可以绘制为曲线图，也可以在prometheus提供的表达式浏览器中显示为表格，也可以通过外部系统以HTTP API来调用使用。

expression language data types

prometheus 表达式语言中，有四种类型:

• 即时向量(instant vector) 包含每个时间序列的单个样本的一组时间序列，共享相同的时间戳。
• 范围向量(Range vector) 包含每个时间序列随时间变化的数据点的一组时间序列。
• 标量(Scalar) 一个简单的数字浮点值
• 字符串(String) 一个简单的字符串值(目前未被使用)

根据使用情况（例如绘图或者显示表达式的输出），这些类型中只有一些是由用户指定的表达式产生的结果而有效的，例如，即时向量表达式是可以绘图的唯一类型。

时间序列选择器

• 即时向量选择器

  即时向量选择器允许选择一组时间序列，或者某个给定的时间戳的样本数据。下面这个例子选择了具有http_requests_total的时间序列：

    http_requests_total
  

  你可以通过附加一组标签，并用{}括起来，来进一步筛选这些时间序列。下面这个例子只选择有http_requests_total名称的、有prometheus工作标签的、有canary组标签的时间序列：

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

  另外，也可以也可以将标签值反向匹配，或者对正则表达式匹配标签值。下面列举匹配操作符：

    =：选择正好相等的字符串标签
    !=：选择不相等的字符串标签
    =~：选择匹配正则表达式的标签（或子标签）
    !=：选择不匹配正则表达式的标签（或子标签）
  

  例如，选择staging、testing、development环境下的，GET之外的HTTP方法的http_requests_total的时间序列：

    http_requests_total{environment=~"staging|testing|development",method!="GET"}
  

• 范围向量选择器

  范围向量表达式正如即时向量表达式一样运行，前者返回从当前时刻的时间序列回来。语法是，在一个向量表达式之后添加[]来表示时间范围，持续时间用数字表示，后接下面单元之一：

  • s：seconds
  • m：minutes
  • h：hours
  • d：days
  • w：weeks
  • y：years

  在下面这个例子中，我们选择此刻开始5分钟内的所有记录，metric名称为http_requests_total、作业标签为prometheus的时间序列的所有值：

    http_requests_total{job="prometheus"}[5m]
  

• 偏移修饰符(offset modifier)
  偏移修饰符允许更改查询中单个即时向量和范围向量的时间偏移量，例如，以下表达式返回相对于当前查询时间5分钟前的http_requests_total值：

    http_requests_total offset 5m
  

  Note:请注意，偏移量修饰符始终需要跟随选择器，即以下是正确的：

    sum(http_requests_total{method="GET"} offset 5m) // GOOD.
  

  下面是错误的:

    sum(http_requests_total{method="GET"}) offset 5m // INVALID.
  

  如下是范围向量的相同样本。这返回http_requests_total在一周前5分钟内的速率：

    rate(http_requests_total[5m] offset 1w)
  

• 操作符

  Prometheus支持多种二元和聚合的操作符请查看这里

• 函数
  Prometheus支持多种函数，来对数据进行操作请查看这里

怎么使用prometheus监控容器?

prometheus监控不同的目标服务需要实现不同的exporter插件,早期的时候，官方出了container-exporter项目，但是现在项目已经停止。推荐使用谷歌的cAdvisor项目作为prometheus的exporter。cAdvisor作为一个监控单机容器的项目，数据较为全面，但是也有很大的问题，例如io等数据没有等等。结合prometheus后就能在整个集群监控查询容器。举个例子，你有一个项目有3个容器分布在三台机器，你怎么监控整个项目的流量，内存量，负载量的实时数据。这就是prometheus的多维度查询解决的问题，数据从3台机器的cadvisor得到每个容器的数据，它的多维度查询语法就能让你得到你想要的数据。

这里假设你有10台机器部署了容器需要监控，你在10台机器上分别部署cAdvisor容器

sudo docker run \
  --volume=/:/rootfs:ro \
  --volume=/var/run:/var/run:rw \
  --volume=/sys:/sys:ro \
  --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
  --publish=8080:8080 \
  --detach=true \
  --name=cadvisor \
  google/cadvisor:latest

找一台机器部署prometheus服务，这里依然使用容器部署：

docker run \
    -p 9090:9090 \
    --log-driver none \
    -v /hdd1/prometheus/etc/:/etc/prometheus/ \
    -v /hdd1/prometheus/data/:/prometheus/ \
    -v /etc/localtime:/etc/localtime \
    --name prometheus \
    prom/prometheus

创建/hdd1/prometheus/etc/prometheus.yml配置文件

    my global config
    global:
      scrape_interval:     15s # By default, scrape targets every 15 seconds.
      evaluation_interval: 15s # By default, scrape targets every 15 seconds.
      # scrape_timeout is set to the global default (10s).
      # Attach these labels to any time series or alerts when communicating with
      # external systems (federation, remote storage, Alertmanager).
      external_labels:
          monitor: 'container-monitor'
    # Load and evaluate rules in this file every 'evaluation_interval' seconds.
    rule_files:
       - "/etc/prometheus/rules/common.rules"
    # A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
    # Here it's Prometheus itself.
    scrape_configs:
      # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
      - job_name: 'container'
        static_configs:
        - targets: ['10.12.1.129:8080','10.12.1.130:8080','10.50.1.92:8080','10.50.1.93:8080','10.50.1.119:8080']

配置文件中 -targets中的端点填写你的实际cadvisor所在的ip和暴露的端口.正确启动后访问ip:9090就能查询数据了哦。