详细解释Prometheus range query中的step参数的作用。
Prometheus有两种query:instant query、range query。本文要讲的就是range query中的step参数。
range query是非常常见的一种query,看看它有哪些参数:
-
query=<string>
: PromQL表达式。 -
start=<rfc3339 | unix_timestamp>
: 时间范围的开始。 -
end=<rfc3339 | unix_timestamp>
: 时间范围的结束。 -
step=<duration | float>
: 查询解析度(query resolution)。 -
timeout=<duration>
: 执行超时。这个参数是可选的。
在Prometheus expression browser里看到的是这样的:
注意到上图中的Res框里没有给值,没有给的话Prometheus会自动给一个值,这个值在图示右上角可以看到。
step对于查询结果的影响
Prometheues在对PromQL表达式求值的逻辑是这样的(详见这个issue里的回答):
- 对于[start, end]时间区间,从start开始,以step为长度,把时间区间分成若干段
- 对每个段进行求值
举例:start=10,end=20,step=2
,那么就会有ts=10,ts=12,ts=14,ts=16,ts=18,ts=20
6段,然后为这6个段进行求值。求值方式视乎表达式中Time series selector的类型而定。
PromQL有两种Time series selector:instant vector selector和range vector selector。下面将分别讲解:
Instant vector selector
形如下面的就是Instant vector selector,x
是metric的名字。
x
Prometheus在对每段Instant vector selector求值的逻辑是这样的:
从该段的timestamp(含)往前找,取第一个找到的data point的值。如果有一个data point的timestamp==该段的timestamp,则直接使用该data point。
如果该段timestamp往前的5分钟范围内没有找到任何data point,则该段无值。
下面这张图解释了上面逻辑:
图中的绿点是Prometheus实际存储的数据,按照时间轴从左到右排列。蓝点是根据step参数的求值结果。
当data point间隔比step更大的时候会发生下图这种情况:
可以看到有两个段的求值结果来自于同一个data point。
Range vector selector
形如下面的就是Range vector selector,x是metric的名字,方括号里的是range duration。
x[5m]
range vector select返回的是当前timestamp之前的range duration
内的所有data point。range vector是不能直接用做绘图的,你得用某些function把range vector转换成instant vector才行,比如rate()。
下图解释了是如何对Range vector selector进行分段求值的:
step和rate duration
step
和range duration
是独立的两个参数,在某些情况下两者的值存在某种限制条件,这里例举rate()来说明。rate()
的作用是获得一个range-vector的每秒平均增长率。
如果step=10m
而range duration=5m
,那么rate
在计算的时候会丢失一半的数据,两个分段之间的data point有一半没有被纳入计算。前面那张图就存在数据丢失的情况,有一个data point被漏掉了。
因此在使用rate()
时,range duration
得大于等于step
。
而如果是irate(),这个限制则是range duration
不得大于step
(详见Brian Brazil的Presentation)。
Grafana中的step参数
在Grafana中并没有直接提供step
参数,而是这两个参数:min step
和resolution
(文档在这里)。min step
故名思义设定的是step
的最小值,那么resolution
是什么呢?
大家都知道Grafana都是用来画图的,比如下面这张图Y轴是值,X轴则是时间线,因此在X轴方向的每个像素都代表了一个timestamp。
resolution就是用来根据像素来计算step的一个参数。下面用6个像素以及它们的timestamp来说明:
x=1,ts=0; x=2,ts=5; x=3,ts=10; x=4,ts=15; x=5,ts=20; x=6,ts=25
resolution=1/1时,那么step就是相邻像素所代表的timestamp的差,即5;
resolution=1/2时,那么step就是相隔1个像素的两个像素的timestamp的差,即10;
resolution=1/3时,那么step就是相隔2个像素的两个像素的timestamp的差,即15;
以此类推
而每个像素所代表的timestamp受两个因素影响:
查询所定义的时间范围
Graph的宽度(单位:像素)
所以在Grafana发起的查询中step参数是动态的。其实这也是很合理的,因为只有这样才能够在Graph宽度小的时候绘图更粗糙(即step更大),Graph宽度大的时候绘图更精细(即step更小,但是不能小于min step)。实际发起的请求的step参数你可以在Graph的Query Inspector里看到:
但是我们之前不说过了rate()
的range duration
不能小于step
吗?那么把range duration
给固定值的化就不太好了,怎么办呢?你可以使用Grafana提供的内置变量$__interval
,它代表的Grafana就是计算出来的step
的值。比如这样就能够将range duration
和step
保持一致了(更多内置变量可以见这里):
rate(x[$__interval])
所以,你想自己实验一把
如果你想自己动手实验,但是又苦于无法制造干净的假数据,那么可以参考这篇文章推荐的方法。
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