prometheus函数介绍

一函数介绍

gauge类型的数据属于随机变化数值，并不像counter那样是持续增长

1 increase()

increase 函数在promethes中，是⽤来针对Counter 这种持续增长的数值，截取其中⼀段时间的增量。 increase(node_cpu[1m]) =》这样就获取了 CPU总使⽤时间在1分钟内的增量,得到的是一个cpu在一分钟内的增量，increase和rate很相似

rate(1m) 是取⼀段时间增量的平均每秒数量

increase(1m) 则是取⼀段时间增量的总量

举例：



increase(node_network_receive_bytes[1m]) 取的是 1分钟内的 增量总量

rate(node_network_receive_bytes[1m]) 取的是 1分钟内的增量  除以 60秒 每秒数量

2 sum()

sum( ) 就如其字⾯意思⼀样起到value 加合的作⽤,sum( increase(node_cpu[1m]) ) 外⾯套⽤⼀个sum 即可把所有核数值加合，得到所有cpu在一分钟之内的增量

用法：sum(rate(node_network_receive_bytes[1m]))

3 (instance)

这个函数可以把 sum加合到⼀起的数值按照指定的⼀个⽅式进⾏⼀层的拆分 instance代表的是机器名

例如：

sum(increase(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[1m]))by (instance)

4 利用上面的函数查看cpu使用率

idle代表是cpu空闲时间



(1-((sum(increase(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[1m])) by (instance))/(sum(increase(node_cpu_seconds_total[1m])) by (instance)))) * 100 

sum(increase(node_cpu{mode="idle"}[1m])) by (instance)  =》 是空闲CPU时间 1分钟的增量 

sum(increase(node_cpu_seconds_total[1m])) by (instance) 是全部CPU时间 1分 钟增量

5 rate 函数的使⽤

rate(. ) 函数是专门搭配counter类型数据使⽤的函数它的功能是按照设置⼀个时间段，取counter在这个时间段中的平均每秒的增量

例子：

rate(node_network_receive_bytes[1m])

就可以获取到在1分钟时间内，平均每秒钟的增量

所以说我们以后在使⽤任何counter数据类型的时候，永远记得别的先不做先给它加上⼀个 rate() 或者 increase()

6 topk()

定义：取前⼏位的最⾼值

用法：

Gauge类型的使⽤ topk(3,count_netstat_wait_connections)

Counter类型的使⽤ topk(3,rate(node_network_receive_bytes[20m]))

7 count()

定义：把数值符合条件的输出数⽬进⾏加合

举例：找出当前（或者历史的）当TCP等待数⼤于200的机器数量

count(count_netstat_wait_connections > 200)

二 prometheus命令⾏格式

1 精确匹配

命令⾏的查询在原始输⼊的基础上先使⽤{} 进⾏第⼀步过滤 count_netstat_wait_connections{exported_instance="log"}

exported_instance 指明是那台被监控服务器 “log” 是⼀台⽇志服务器的机器名

2 模糊匹配

count_netstat_wait_connections{exported_instance=~"web.*"}

把所有机器名中带有 web的机器都显⽰出来

.* 属于正则表达式

模糊匹配 =~

模糊不匹配 !~

3 数值过滤

标签过滤之后就是数值的过滤⽐如我们只想找出 wait_connection数量⼤于200的 count_netstat_wait_connections{exported_instance=~"web.*"} > 200

巴特西

prometheus函数介绍

一函数介绍

1 increase()

2 sum()

3 (instance)

4 利用上面的函数查看cpu使用率

5 rate 函数的使⽤

6 topk()

7 count()

二 prometheus命令⾏格式

1 精确匹配

2 模糊匹配

3 数值过滤

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2 sum()

3 (instance)

4 利用上面的函数查看cpu使用率

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7 count()

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1 精确匹配

2 模糊匹配

3 数值过滤

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