node_cpu_seconds_total{mode="idle"}:CPU空闲时间(秒)的总和。这是评估CPU使用率的重要指标之一。 node_cpu_seconds_total{mode="system"}、node_cpu_seconds_total{mode="user"}等:分别表示CPU在内核态和用户态的运行时间。 内存相关指标: node_memory_MemTotal_bytes:内存总量(以字节为单位)。 node_memory...
1、node节点CPU使用率 node_cpu_seconds_total(counter类型指标,用来统计CPU每种模式下所花费的时间,是CPU时间片的一个累积值) 如果需要计算node节点CPU使用率:CPU使用率是cpu除空闲(idle)状态之外的其他所有CPU状态的时间总和除以总的CPU时间得到的结果。即: (1-sum(rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[...
空闲CPU一分钟内的增量:increase(node_cpu_seconds_total{mode=“idle”}[1m]) 全部CPU一分钟内的增量:increase(node_cpu_seconds_total[1m]) 3.cpu 使用率 = 1 - cpu 空闲率: 100* (1- sum by (instance)(increase(node_cpu_seconds_total{job="培训机器人",mode="idle",instance=~"10.1.3.170:9100...
mode="idle"代表CPU 的空闲时间,所以我们只需要算出空闲的时间占比,再以总数减去该值 ,便可知道CPU的使用率,此处使用irate方法。由于现有的服务器一般为多核,所以加上avg求出所有cpu的平均值,才是CPU的使用率情况 。 例:100 -avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) by (instance)* 100 ...
通过node-exporter 抓取的指标中cpu相关主要是各个 node_cpu_seconds_total # HELP node_cpu_seconds_total Seconds the cpus spent in each mode. # TYPE node_cpu_seconds_total counter node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="idle"} 230416.36
node_cpu_seconds_total{cpu="0", mode="user"} → 23211630.97 @ timestamp_1 range vector(区间向量):一组标记的时间序列,每个序列都有一个随时间变化的样本范围。在PromQL中只有两种方法可以生成区间向量:在查询中使用字面区间向量选择器(如node_cpu_seconds_total[5m]),或使用子查询表达式(如<expression>[...
在prometheus计算CPU使用率,要用到的原始指标是node_cpu_seconds_total,它代表CPU每种模式下花费的时间,是counter型的,会随着时间一直增长 前文咱们为应用服务器配置了node_exporter,因此可以从prometheus查看应用服务器的node_cpu_seconds_total指标,如下图所示,每个值有四个标签,cpu表示第几个核,instance表示node_exp...
我使用图表的默认值(包括图表的默认 )通过部署了prometheus服务器(+ kube state metrics + node exporter + alertmanager)。例如,node_cpu_seconds_total是由kubernetes-service-endpoints作业提供的,但我希望它来自kubernetes-nodes作业,即node-exporter我需要这些高级查询+仪表板缺少的标签。node_cpu_seconds_total{mod ...
node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes 1. 2、CPU node_load1:CPU1分钟负载 node_load5:CPU5分钟负载 node_load15:CPU15分钟负载 CPU使用率计算公式: 1-avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[30m])) by (instance) ...
increase(http_requests_total[5m]) / 300 rate和increase函数的局限性 rate和increase函数计算的增长速率容易陷入长尾效应中。比如在某一个由于访问量或者其他问题导致CPU占用100%的情况中,通过计算在时间窗口内的平均增长速率是无法反映出该问题的。 为什么监控和性能测试中,...