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PromQL的简单使用

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一、背景

 

prometheus 中存在各种时间序列数据,那幺我们如何根据时间序列查询想要的数据呢?prometheus为我们提供了强大的 PromQL ,借助 PromQL 我们可以查询到自己想要的数据。

 

二、PromQL的数据类型

 

 

    1. Instant vector(即时向量):一组时间序列,每个时间序列包含一个样本,所有样本共享相同的时间戳。

 

    1. Range vector(范围向量):一组时间序列,其中包含每个时间序列随时间变化的一系列数据点。

 

    1. Scalar(标量):一个浮点型的数据值。

 

    1. String(字符串):一个字符串,当前没有使用到。

注意:1、如果我们要绘制图形,那幺必须返回 Instant vector 类型的数据。

 

 

三、字面量

 

1、字符串字面量

 

字符串可以使用 ”(单引号),””(双引号),\`\`(反引号)来表示。在单引号和双引号中,反斜杠成为了转义字符,后面可以跟着a,b, f, n, r, t, v或者\。

 

eg:

 

“this is a string”

 

‘these are unescaped: \n \ \t’

 

these are not unescaped: \n ' " \t

 

2、浮点数字面量

 

浮点数可以写成以下这种格式

 

[-+]?(

 

[0-9]*.?[0-9]+(eE?[0-9]+)?

 

| 0xX+

 

| nN[nN]

 

| iI[fF]

 

)

 

eg:

 

23

 

-2.43

 

3.4e-9

 

0x8f

 

-Inf

 

NaN

 

四、时间序列选择器

 

 

1、即时向量选择器

 

即时向量选择器允许在给定的时间戳(即时)上选择一组时间序列和每个样本的单个样本值。

 

1、组成部分

 

{}

 

2、指标名称和匹配器的组合

 

1、只给定指标名称,或者在指标名称上指定空匹配器,这将返回给定指标下的所有时间序列的即时样本数据。

 

eg:

 

up 等价于 up{}

 

2、只给定匹配器,返回符合该匹配器的所有时间序列的即时样本。

 

eg:

 

{instance=~”.*”, job=”prometheus”}

 

3、同时指定指标名称和匹配器,返回符合给定指标名称和匹配器的即时样本。

 

eg:

 

up{job=”prometheus”}

 

注意:

 

1、 指标名称匹配器 必须要选择一个。

 

3、匹配器

 

匹配器主要是用于标签过滤,目前支持如下4种格式。

 

=
!=
=~
!~

 

eg:

 

1、查询出指标名称 up 中标签 job 等于 prometheus 的时间序列数据

 

up{job=”prometheus”}

 

2、查询出指标名称 up 中标签 job 不等于 prometheus 的时间序列数据

 

up{job!=”prometheus”}

 

3、查询出指标名称 up 中标签 jobpro 开头的的时间序列数据

 

up{job=~”pro.*”}

 

4、查询出指标名称 up 中标签 job 不以 pro 开头的的时间序列数据

 

up{job!~”pro.*”}

 

5、查询出指标名称 up 中不存在标签 env 的时间序列数据

 

up{env=””}

 

5、查询指标名称是以 prometheus 开头的所有的时间序列数据

 

{__name__ =~”prometheus.*”}

 

注意:

 

=~

!=

    1. 必须要指定一个标签名字或者匹配的标签必须要有值。

eg:

    1. {job=~””} 或者 {job=~”.*”}都是错的。 {job=”.+”}是正确的。

 

    1. 上方的正则表达式使用的语法是

RE2 语法

 

2、区间向量选择器

 

区间向量选择器和即时向量选择器大致类似,唯一的不同在于表达式之后需要跟一个 [] 表达需要返回那个区间范围的时间序列数据。

 

up[5m] 表示查询5分钟时间内各实例的状态

 

1、时间格式

 

ms(毫秒)、s(秒)、m(分钟)、h(小时)、d(天)、w(周)、y(年)

 

d 表示一天总是24小时

 

w 表示一周总是7天

 

y 表示一年总是365天

 

可以将多个不同的时间单位串联起来使用,但是大的时间单位必须在前面,小的时间单位在后面,且不同的时间单位只能出现一次。且不能是小数。

 

eg:1h30m可以,但是1.5h则不才可以。

 

3、偏移量修改器

 

默认情况下,即时向量和区间向量选择器都是以当前时间为准,但是偏移量修改器 offset 可以修改该基准。偏移量选择器是紧跟在表达式之后使用 offset 来指定的。

 

eg:

 

1、表示获取指标名称prometheus_http_requests_total的所有时间序列在过去1分钟的即时样本。

 

prometheus_http_requests_total offset 1m

 

2、表示获取指标名称prometheus_http_requests_total的所有时间序列在距离此刻1分钟之前的5分钟之内的样本。

 

prometheus_http_requests_total[5m] offset 1m

 

五、运算符

 

Prometheus 的查询语言支持基本的逻辑和算术运算符。

 

1、算术运算符

 

支持的算术运算符:+(加)、-(减)、*(乘)、/(除)、%(取模)、^(幂等)

 

二元运算操作符可以在scalar/scalar(标量/标量)、vector/scalar(向量/标量)、和vector/vector(向量/向量)之间运算。

 

 

    1. 在两个标量之间运算:得到的结果也是一个标量。

 

    1. 在即时向量和标量之间运算:将运算符应用于这个向量中的每个数据样本的值。 eg: 如果时间序列即时向量乘以2,则结果是另外一个向量,另外一个向量中的值是原始向量的每个样本值乘以2。

 

    1. 在两个即时向量之间运算:运算符会依次找到与左边向量元素匹配(标签完全一致)的右边向量元素进行运算,如果没找到匹配元素,则直接丢弃。同时新的时间序列将不会包含指标名称。

 

 

2、比较运算符

 

支持的比较运算符:== (等于)、!=(不等于)、>(大于)、<(小于)、>=(大于或等于)、<=(小于或等于)

 

比较二元运算符被应用于scalar/scalar(标量/标量)、vector/scalar(向量/标量) ,和 vector/vector(向量/向量)之间。比较运算符得到的结果是 bool 布尔类型值,返回1或者0值。

 

 

两个标量之间d额布尔运算:必须要提供一个bool修饰符,运算的结果会产生一个新的标量,值为0(假)或1(真)。

 

 

即时向量和标量之间的布尔运算:时序数列中的每个值都会与这个运算符进行运算。

 

 

      1. 存在

bool

      1. 修饰符:比较的结果为0和1,指标名称会被删除。

不存在 bool 修饰符:如果比较的结果为false,则这个时序数据会被删除,结果为true的保留。

 

 

即时量与即时量直接进行布尔运算时,默认情况下,这些运算符的行为类似于过滤器,应用于匹配的条目。

表达式为false或在表达式的另一侧未找到匹配项的向量元素将从结果中删除,而其他元素将传播到结果向量中,分组标签将成为输出标签集。

​ 如果提供了bool修饰符,则将被删除的向量元素的值为0,而将被保留的向量元素的值为1,

​ 分组标签将再次成为输出标签集。如果提供了bool修饰符,则会删除指标名称。

 

 

3、集合运算符

 

集合运算符只支持在2个即时变量之间的运算。

 

支持的集合运算符:

 

and(并且-交集)、or(或者-并集)、unless(除非-补集)

 

vector1 and vector2:会产生一个由 vector1 的元素组成的新的向量。该向量包含 vector1 中完全匹配 vector2 中的元素组成。其它的元素会被删除,指标名称和值从左侧即 vector1 继承。

 

vector1 or vector2:生成的向量包含 vector1 中所有的原始数据(标签+值),以及 vector2vector1 中没有匹配到的数据。

 

vector1 unless vector2:结果产生一个新的向量,新向量中的元素由 vector1 中没有与 vector2 匹配的元素组成。匹配到的元素都会被删除。

 

4、运算符的优先级

 

运算符优先级从高到低依次为:

 

*、/、%
+、-
==、!=、<=、<、>=、>
and、unless
or

 

注意:

 

优先级相同的运算符,依次从左往右进行运算,但是 ^ 是从右开始的。

 

eg:

2
3 4 等价于 (2
3)

4

 

2 ^ 3 ^ 4 等价于 2 ^ (3 ^ 4)

 

5、向量匹配

 

向量之间的运算尝试为左侧的每个条目在右侧向量中找到匹配的元素。

 

匹配行为有两种基本类型: 一对一一对多多对一

 

1、基础知识

 

1、向量之间的匹配是在2个即时向量之间进行匹配,不能是区间向量。

 

2、那幺2个向量如何算匹配上呢?

 

​ 这个就需要2个向量存在 完全一致的标签值 相同。比如:2个向量都存在标签 {code="200"}

 

​ 完全一致的标签值:

 

​ 1、2个向量具有完全相同的标签。

 

​ 2、使用 onignoring 后具有相同的标签。

 

​ 那如果2个向量就是标签不同,但是存在若干个相同的标签,那幺怎幺比较呢?

 

​ 使用 on 指定使用那个标签相同,就认为匹配上。

 

​ 使用 ignoring 忽略某些标签相同,就认为匹配上。

 

3、找不到匹配的值会被忽略,不会出现在比较的结果中。

 

2、示例数据

 

示例数据是从prometheus官网上抄的。

 

method_code:http_errors:rate5m{method="get", code="500"}  24
method_code:http_errors:rate5m{method="get", code="404"}  30
method_code:http_errors:rate5m{method="put", code="501"}  3
method_code:http_errors:rate5m{method="post", code="500"} 6
method_code:http_errors:rate5m{method="post", code="404"} 21
method:http_requests:rate5m{method="get"}  600
method:http_requests:rate5m{method="del"}  34
method:http_requests:rate5m{method="post"} 120

 

1、一对一

 

一对一从操作的每一侧查找一对唯一的条目。如果两个条目具有完全相同的标签集和相应的值,则它们匹配。

 

ignoring :允许在匹配时忽略某些标签。

 

on :允许在匹配时只匹配指定的标签。

 

1、语法格式

 

<vector expr> <bin-op> ignoring(<label list>) <vector expr>
<vector expr> <bin-op> on(<label list>) <vector expr>

 

2、示例

 

1、查询语句:

 

method_code:http_errors:rate5m{code="500"} / ignoring(code) method:http_requests:rate5m

 

2、解释:

 

1、method_code:http_errors:rate5m{code=”500″}可以查询出如下数据

 

method_code:http_errors:rate5m{method="get", code="500"}  24
method_code:http_errors:rate5m{method="post", code="500"} 6

 

2、method:http_requests:rate5m可以查询出如下数据

 

method:http_requests:rate5m{method="get"}  600
method:http_requests:rate5m{method="del"}  34
method:http_requests:rate5m{method="post"} 120

 

3、ignoring(code)的作用

 

因为 method_code:http_errors:rate5m 比 method:http_requests:rate5m 多了 一个 code 的标签,正常匹配匹配不上,如果忽略code标签的匹配,那幺那边的标签一样且标签的值也一样,所有就可以匹配上。

 

4、比较的结果

 

{method="get"}  0.04            //  24 / 600 
    ==> method_code:http_errors:rate5m{method="get", code="500"} / method:http_requests:rate5m{method="get"}
{method="post"} 0.05            //   6 / 120
    ==> method_code:http_errors:rate5m{method="post", code="500"} / method:http_requests:rate5m{method="post"}

 

只有2边都能匹配上的数据才会出现。method等于put和del的样本找不到匹配项,所以没有出现在结果集中。

 

5、为什幺没有出现 method=del 和method=put的数据

 

因为{method=”del”}在method_code:http_errors:rate5m中没有查询出来,所以在结果中忽略了。即没有在2边都存在并且相匹配上。

 

2、一对多或多对一

 

一对多和多对一匹配指的是:“一”的一侧的每个向量元素可以与“多”侧的多个元素进行匹配。必须使用 group_leftgroup_right 修饰符显式请求,其中left/right确定哪个向量具有更高的基数。

 

1、语法格式

 

<vector expr> <bin-op> ignoring(<label list>) group_left(<label list>) <vector expr>
<vector expr> <bin-op> ignoring(<label list>) group_right(<label list>) <vector expr>
<vector expr> <bin-op> on(<label list>) group_left(<label list>) <vector expr>
<vector expr> <bin-op> on(<label list>) group_right(<label list>) <vector expr>

 

2、示例

 

1、查询语句:

 

method_code:http_errors:rate5m / ignoring(code) group_left method:http_requests:rate5m

 

2、解释:

 

1、ignoring(code) 表示比较的时候,忽略code标签。

 

2、group_left表示,左侧即 method_code:http_errors:rate5m 为 的一侧,右侧为 的一侧。

 

3、没有匹配的直接从结果集中删除。

 

4、结果如下:

 

{method="get", code="500"}  0.04            //  24 / 600
    ==> method_code:http_errors:rate5m{method="get", code="500"} / method:http_requests:rate5m{method="get"}
{method="get", code="404"}  0.05            //  30 / 600
  ==> method_code:http_errors:rate5m{method="get", code="404"} / method:http_requests:rate5m{method="get"}
{method="post", code="500"} 0.05            //   6 / 120
  ==> ...
{method="post", code="404"} 0.175           //  21 / 120
  ==> ...

 

注意:

 

group 修饰符只能在比较和数学运算符中使用。在逻辑运算 andunlessor 操作中默认与右向量中的所有元素进行匹配。

 

6、聚合操作

 

Prometheus 提供了如下内置的聚合操作符,这些操作符作用于即时向量。

sum (求和)
min (求最小值)
max (求最大值)
avg (求平均值)
group (结果向量中的所有值均为1)
stddev (求标准差)
stdvar (求方差)
count (计数)
count_values (对 value(样本之) 进行计个数统计)
bottomk (用于对样本值进行排序,样本值最小的 k 个元素)
topk (用于对样本值进行排序,样本值最大的k个元素)

quantile (分布统计,用于评估数据的分布统计 quantile(φ, express) ,其中 0 ≤ φ ≤ 1 )

比如:quantile(0.95, http_requests_total) ==> 表示找到当前样本数据中的95%中位数

1、表达式语法:

 

<aggr-op> [without|by (<label list>)] ([parameter,] <vector expression>)
或
<aggr-op>([parameter,] <vector expression>) [without|by (<label list>)]

 

label list:是未加引号的标签列表,比如(code,method)等。

 

without:用于从计算结果中移除列举的标签,而保留其它标签。

 

by:和 without 的作用想法,表示用于从计算结果中保留列举的标签,而移除其它标签。

 

parameter:只能在count_values、quantile、topk和bottomk中使用。

 

count_values:用于时间序列中每一个样本值出现的次数。count_values 会为每一个唯一的样本值输出一个时间序列,并且每一个时间序列包含一个额外的标签。这个标签的名字由聚合参数指定,同时这个标签值是唯一的样本值。

 

quantile:用于计算当前样本数据值的分布情况 quantile(φ, express) ,其中 0 ≤ φ ≤ 1。

 

2、示例

 

1、在prometheus_http_requests_total指标中根据code来分组求和

 

sum( prometheus_http_requests_total) by (code)

 

2、获取 HTTP 请求数前 5 位的时序样本数据

 

topk(5,prometheus_http_requests_total)

 

六、一些内置函数

 

Prometheus 提供了其它大量的内置函数,可以对时许数据进行一些处理。有些函数有默认参数,例如 year(v=vector(time()) instant-vector) 。这意味着有一个参数 v ,它是一个即时向量,如果没有提供它,它将默认为表达式vector(time())的值。

 

1、abs 绝对值

 

abs(v instant-vector) 返回输入向量的所有样本的绝对值。

 

2、absent 判断指标名称或标签是否有值

 

absent(v instant-vector)

 

有值:**不返回数据

 

没有值:**可能返回指标名称,值返回 1

 

示例:

 

# 指标名称存在数据
absent(up)
    ==> no data,指标名称存在,不返回数据
# 指标名称和标签名称值都存在数据
absent(up{job="prometheus"})
    ==> no data,指标名称和标签名称值都存在,不返回数据
# 指标名称和标签名称的值对应不上,即没有数据
absent(up{job="不存在的值"})
    ==> {job="不存在的值"} = 1,返回标签和值
# 指标名称不存在
absent(nonexistent{job="myjob"})
  ==> {job="myjob"} = 1
# 正则匹配的instance不作为返回的labels的一部分
absent(nonexistent{job="myjob",instance=~".*"})
  ==> {job="myjob"} = 1
# sum 函数返回的时间序列不带有标签,且没有样本数据
absent(sum(nonexistent{job="myjob"}))
  ==> {} = 1

 

3、absent_over_time 和 absent类似,只是多了一个时间范围

 

absent_over_time(nonexistent{job="myjob"}[1h])
# => {job="myjob"}
absent_over_time(nonexistent{job="myjob",instance=~".*"}[1h])
# => {job="myjob"}
absent_over_time(sum(nonexistent{job="myjob"})[1h:])
# => {}

 

4、ceil 四舍五入

 

ceil(v instant-vector) 将 v 中所有元素的样本值向上四舍五入到最接近的整数。

 

node_load1          1.902324
ceil(node_load1)    2

 

5、changes 返回区间变量每个样本值变化的次数

 

changes(v range-vector)

 

# 如果1分钟内192.168.0.1:8080的样本值没有发生变化则返回1
changes(node_load1{instance="192.168.0.1:8080"}[1m]) # 结果为 1

 

6、delta 计算区间向量第一个值和最后一个值的差值

 

# 返回过去两小时的CPU的温度差
delta(cpu_temp_celsius{host="192.168.0.1"}[2h])

 

注意:

 

该函数一般使用在 gauge 类型的时间序列上。

 

7、floor 向下取整

 

node_load1          1.902324
floor(node_load1)    1

 

8、increase 返回区间向量第一个和最后一个样本的增量值

 

# 返回区间向量中每个时间序列过去5分钟内HTTP请求数的增长数
increase(http_requests_total{job="prometheus"}[5m])

 

increase 的返回值类型只能是计数器类型,主要作用是增加图表和数据的可读性。使用 rate 函数记录规则的使用率,以便持续跟踪数据样本值的变化。

 

9、rate 计算区间向量 v 在时间窗口内平均每秒增长速率

 

# 计算 prometheus_http_requests_total 在1分钟内平均每秒的增长速率
# 比如:1分钟内,共增长了1000个请求,那幺美妙的增长速率为 1000/60 
rate(prometheus_http_requests_total[1m])

 

注意:

 

 

    1. rate() 函数返回值类型只能用计数器,在长期趋势分析或者告警中推荐使用这个函数。

 

    1. 当rate()函数和聚合函数一起使用时,需要先使用rate()函数,在使用聚合函数。比如:先使用rate()函数,在使用sum()函数

 

 

10、irate 计算区间向量的增长率,但是它反应的是瞬时增长率

 

irate 函数是通过区间向量中 最后两个样本数据 来计算区间向量的增长速率,能够体现出更好的灵敏度,通过irate函数绘制的图标能够更好的反应样本数据的瞬时变化状态。

 

# 计算 prometheus_http_requests_total 在1分钟内最后2个样本数据增长速率
irate(prometheus_http_requests_total[1m])

 

注意:

 

 

    1. irate() 函数不推荐在在长期趋势分析或者告警中使用这个函数。

 

    1. 当irate()函数和聚合函数一起使用时,需要先使用rate()函数,在使用聚合函数。比如:先使用rate()函数,在使用sum()函数

 

 

11、predict_linear 预测时间序列在n秒后的值

 

predict_linear(v range-vector, t scalar) 预测时间序列v在t秒后的值。它基于简单线性回归的方式,对时间窗口内的样本数据进行统计,从而可以对时间序列的变化趋势做出预测。该函数的返回结果 不带有度量指标 ,只有标签列表。

 

# 预计磁盘在4个小时后是否被占满。
predict_linear(node_filesystem_free{job="prometheus"}[2h], 4 * 3600) < 0

 

注意:

 

 

    1. 该函数一般使用在

gauge

    1. 类型的时间序列上。

 

 

12、sort 对向量按元素的值进行升序排序

 

# 样本值升序排序
sort(prometheus_http_requests_total)

 

13、sort_desc 对向量按元素的值进行降序排序

 

# 样本值倒序排序
sort_desc(prometheus_http_requests_total)

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