指标名称使用_sum后缀。 直方图桶被暴露为一系列的Counter,使用指标名称的后缀_bucket和表示桶的上限的le label。Prometheus中的桶是包含桶的边界的,即一个上限为N的桶(即le label)包括所有数值小于或等于N的数据点。 例如,测量运行在http://host1.domain.com实例上的 add_productAPI 端点实例的响应时间的 Histogr...
指标名称使用_sum后缀。 直方图桶被暴露为一系列的Counter,使用指标名称的后缀_bucket和表示桶的上限的le label。Prometheus中的桶是包含桶的边界的,即一个上限为N的桶(即le label)包括所有数值小于或等于N的数据点。 例如,测量运行在host1.domain.com实例上的add_productAPI端点实例的响应时间的Histogram指标可以表示...
前面提到过 Prometheus 支持在 Counter 的数据有下降之后自动处理的,比如服务器重启了,metric 重新从 0 开始。这个其实不是在存储的时候做的,比如应用暴露的 metric 就是从 2033 变成 0 了,那么 Prometheus 就会忠实地存储 0. 但是在计算rate的时候,就会识别出来这个下降。但是sum不会,所以如果先sum再rate,曲线就...
一般来说,如果描述样本特征的标签(label)在并非唯一的情况下,通过PromQL查询数据,会返回多条满足这些特征维度的时间序列。而PromQL提供的聚合操作可以用来对这些时间序列进行处理,形成一条新的时间序列: # 查询系统所有http请求的总量 sum(http_request_total) # 按照mode计算主机CPU的平均使用时间 avg(node_cpu) by ...
sumby(label_app,namespace)(container_memory_usage_bytes*on(pod_name)group_left(label_app)maxby(pod_name,label_app)(label_replace(kube_pod_labels{label_app!=""},"pod_name","$1","pod","(.*)"))) 用Pod 标签 对 CPU 和 IO 指标进行聚合 ...
再有一种情况, 将user_id甚至是session_id经纬度这种本来基数就很大, 甚至可能是无穷的参数设为 label, 那么对于 Prometheus 来说就是灾难了.💥💥💥 高基数的负面影响 当Prometheus 有高基数的时候,就会出现各种问题: 监控系统不稳定甚至崩溃 仪表板加载很慢甚至加载失败 ...
rate(jvm_gc_pause_seconds_sum{job="Spring Cloud"}[1m])/rate(jvm_gc_pause_seconds_count{job="Spring Cloud"}[1m]) 结果展示: 非堆内存使用率# 作用: 展示非堆内存使用率 PromQL语句: sum by(instance)(jvm_memory_used_bytes{job="Spring Cloud", area="nonheap"})*100/sum by(instance)...
kubelet_pod_start_duration_seconds_sum # 总耗时 具体到某个节点中 le:小于等于。例如le=”5“,即pod启动耗时<=5s的有87次 +inf:无穷。当启动耗时为无穷时,也就是节点下pod启动过的数量,与kubelet_pod_start_duration_seconds_count相等 通过grafana中 Bar gauge呈现桶的分布如下: ...
sum(node_cpu_seconds_total) by (cpu) 或者 sum by (cpu) (node_cpu_seconds_total) 计算每个状态下cpu所有核的总使用时间 sum(node_cpu_seconds_total) by (mode) 或者 sum by (mode) (node_cpu_seconds_total) 4.5.4 without:舍弃某个标签进行计算 ...
sum(jvm_memory_used_bytes{job="${app}", instance="${instance}", area="nonheap"})*100/sum(jvm_memory_max_bytes{job="${app}",instance="${instance}", area="nonheap"}) > ${value} 1. 规则描述 监测JVM的非堆内存的使用率(也就是通常意义上的栈内存,JIT编译代码缓存,永久代(jdk1.8为元...