histogram_quantile(0.9, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)) 这个查询计算了过去5分钟内HTTP请求持续时间的90%分位数。 遇到的问题及解决方法 问题:计算出的分位数不准确或波动很大。 原因: 样本量不足:如果观测值的数量太少,计算出的分位数可能不够稳定。
histogram_quantile(0.9, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)) 这个查询计算了过去5分钟内HTTP请求持续时间的90%分位数。 遇到的问题及解决方法 问题:计算出的分位数不准确或波动很大。 原因: 样本量不足:如果观测值的数量太少,计算出的分位数可能不够稳定。 桶配置不当:桶的范围...
Column containing histogram bin upper bounds. Default is le. valueColumn Column to store the computed quantile in. Default is `_value. minValue Assumed minimum value of the dataset. Default is 0.0. onNonmonotonic Describes behavior when counts are not monotonically increasing when sorted by upper...
Bug Report What did you do? Here is the data that I am working with: rate(callback_latency_seconds_bucket{app='foo'}[5m]) Element Value {app="foo",host="host",instance="host:8111",job="job",le="+Inf",type="trade"} 0 {app="foo",host="host...
histogram_quantile(0.99, sum(rate(http_server_requests_seconds_bucket{...}[$__rate_interval])) by (le)) Member wilkinsona commented Aug 16, 2024 Thanks, @jonatan-ivanov. I've just checked the release notes for Boot 3.3 and we already have a section on Prometheus 1.x with a link ...
histogram_quantile(0.9, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)) 这个查询计算了过去5分钟内HTTP请求持续时间的90%分位数。 遇到的问题及解决方法 问题:计算出的分位数不准确或波动很大。 原因: 样本量不足:如果观测值的数量太少,计算出的分位数可能不够稳定。