Prometheus监控各个指标的含义,类型,以及格式

前面几期乐维君已经跟大家介绍了prometheus的安装配置、告警规则等等,本期将重点介绍prometheus监控各个指标的含义、类型以及格式。。1.Prometheus监控指标的类型。prometheus主要有四种类型的监控指标:。1.Counter类型的指标:其工作方式和计数器一样,只增不减(除非系统发生重置)。常见的监控指标,如机器的启动时间(node_cpu),HTTP访问量(http_requests_total)等。可以通过PromQL语句对这些指标进行分析,如:。查询当前系统中,访问量前10

前面几期乐维君已经跟大家介绍了prometheus的安装配置、告警规则等等,本期将重点介绍prometheus监控各个指标的含义、类型以及格式。

1. Prometheus 监控指标的类型

prometheus主要有四种类型的监控指标:

1.Counter类型的指标:其工作方式和计数器一样,只增不减(除非系统发生重置)。常见的监控指标,如机器的启动时间(node_cpu),HTTP访问量(http_requests_total)等。可以通过PromQL语句对这些指标进行分析,如:

查询当前系统中,访问量前10的HTTP地址:

topk(10, http_requests_total)

2.Gauge即仪表类型的指标,侧重于反应系统的当前状态,样本数据可增可减。如CPU使用率(node_memory_MemFree,主机当前空闲的内容大小),内存使用率(node_memory_MemAvailable,可用内存大小),集群节点个数,大部分监控数据都是这种类型的。 如可通过PromQL内置函数delta()可以获取样本在一段时间返回内的变化情况。例如,计算CPU温度在两个小时内的差异:

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

3.Histogram:也就是直方图类型的metric, 能够分组分区间显示指标的信息。例如,统计延迟在0 ~ 10ms之间的请求数有多少而10~20ms之间的请求数就可采用这种方式。注意他与summary的区别。

4.summary:好像不是很好翻译,个人认为是表示分位数(quantile)的信息。分位数0.5表示前50%的数据是什么水平,现实中的例子比如班上所有学生身高的中位数,同样的分位数0.9表示前90%身高的划分位置。 这个可以参考官方文档上的例子:

HELP prometheus_tsdb_wal_fsync_duration_seconds Duration of WAL fsync.

TYPE prometheus_tsdb_wal_fsync_duration_seconds summary

prometheus_tsdb_wal_fsync_duration_seconds{quantile=“0.5”} 0.012352463

prometheus_tsdb_wal_fsync_duration_seconds{quantile=“0.9”} 0.014458005

prometheus_tsdb_wal_fsync_duration_seconds{quantile=“0.99”} 0.017316173

prometheus_tsdb_wal_fsync_duration_seconds_sum 2.888716127000002

prometheus_tsdb_wal_fsync_duration_seconds_count 216

从上面的样本中可以得知当前Prometheus Server进行wal_fsync操作的总次数为216次,耗时2.888716127000002s。其中中位数(quantile=0.5)的耗时为0.012352463,9分位数(quantile=0.9)的耗时为0.014458005s。

2. Prometheus 监控指标的格式

2. 1 时间序列

这就涉及到Prometheus存储数据的方式是时间序列的,所谓的时间序列其实就是关于指标的集合,只不过这些指标是按照时间顺序排列的。

每条time-series通过指标名称(metrics name)和一组标签集(labelset)命名。如下所示,可以将time-series理解为一个以时间为Y轴的数字矩阵:

^

│ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . node_cpu{cpu=“cpu0”,mode=“idle”}

│ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . node_cpu{cpu=“cpu0”,mode=“system”}

│ . . . . . . . . . . . . . . . . . . node_load1{}

│ . . . . . . . . . . . . . . . . . .

v

<------------------ 时间 ---------------->

在time-series中的每一个点称为一个样本(sample),样本由以下三部分组成:

指标(metric):metric name和描述当前样本特征的labelsets;

时间戳(timestamp):一个精确到毫秒的时间戳;

样本值(value): 一个float64的浮点型数据表示当前样本的值。

如:http_request_total{status=“200”, method=“GET”}@1434417561287 => 94334

2.2 metric格式

每一条metric的格式是:

< metric name>{< label name>=< label value>, ...}

其中以__作为前缀的标签,是系统保留的关键字,只能在系统内部使用。

注意: 实际获取的信息可能不仅仅包含metric,还有一些注释,他们都以#开头,其中HELP用于解释当前指标的含义,TYPE则说明当前指标的数据类型。

如下面这条信息,就包含了两条metric。

# HELP node_cpu Seconds the cpus spent in each mode.

# TYPE node_cpu counter

node_cpu{cpu="cpu0",mode="idle"} 362812.7890625

# HELP node_load1 1m load average.

# TYPE node_load1 gauge

node_load1 3.0703125

这一期的Prometheus技术分享到这就结束了,更多开源监控技术分享请持续关注Prometheus专区

  • 发表于 2024-05-08 10:06
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  • 分类:prometheus

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