概述
Prometheus是一套使用go語言進行編寫的監控工具，專注于基礎監控，默認僅保留15天的監控數據，15天的監控數據，已經足夠運維人員去排查和分析運維故障。
Prometheus有專門的PQL語言，可以對采集上來的指標進行多維度、函數分析，具有高度的指標定制化能力。
本文將同大家一起學習Prometheus的PQL語法，驗證并記錄下過程
PQL重要概念
即時向量
一個時間點某指標的值，如
node_cpu_seconds_total{mode=“idle”}
在這里插入圖片描述

區間向量
指的是在某段時間內metric的取值，每個時間點都包含一系列的值
如
node_cpu_seconds_total{mode=“idle”}[5m]
在這里插入圖片描述

指標類型
Gauge
度量值，這個值是有變化的，如CPU使用率，有高有低
Counter
累計值，從程序開始，只增不減，如開機運行時長
標簽
一個指標，可以包括多個標簽（label），用來指示這個指標的具體表示信息，起到對一個指標的修飾作用，標簽可使用正則表達式進行匹配。
如node_cpu_seconds_total 指標，直接查詢該指標，會打印出該指標的全部標簽數據。
-在這里插入圖片描述
拿關系型數據比較，可以這么類似比喻
node_cpu_seconds_total為表，cpu，instance，job，mode,value為其字段，表數據總為最新的數據，數據量總數等于各個字段的枚舉值相乘。

當我們給這個metric指標做了標簽過濾時，相當于執行了where限制性語句，如node_cpu_seconds_total{mode=“idle”}，只過濾出包含mode字段，并且其值為idle，類似于sql語句
select * from node_cpu_seconds_total where mode = ‘idle’
標簽支持正則表達式，使用=~(Rexp)，如node_cpu_seconds_total{mode=~“idle|iowait”}，類似于sql語句
select * from node_cpu_seconds_total where mode = ‘idle’ or mode = ‘iowait’
標簽過濾器可以有多個，用逗號進行隔開，相當于執行了where … and … 語句，如node_cpu_seconds_total{mode=“idle”,cpu=‘0’}，類似于sql語句
select * from node_cpu_seconds_total where mode = ‘idle’ and cpu = ‘0’
配合標簽，我們可以精確的找到我們需要用于展示或者計算的指標值
偏移量offset
指標通過偏移量offset關鍵字，可以查詢相對于當前時間點之前的數據，默認獲取當前最新數據，如node_cpu_seconds_total offset 5m，獲取5分鐘前該指標的數據。
注釋
PQL使用"#"對語法進行注釋
函數
sum
sum函數可以對瞬時向量進行求和，如sum(node_cpu_seconds_total)，將統計所有值的總和。類似于select sum(value) from node_cpu_seconds_total
sum 后面可以加 by 關鍵字，表示通過那個維度進行數據統計求和，如sum by (mode) (node_cpu_seconds_total) 類似于 select sum(vaule) from node_cpu_seconds_total group by mode
min
min函數可以對瞬時向量進行求最小值，min(node_cpu_seconds_total) 。類似于select min(value) from node_cpu_seconds_total
同樣，也支持by關鍵字，進行某個維度的求最小值
max
max函數可以對瞬時向量進行求最大值，max(node_cpu_seconds_total) 。類似于select max(value) from node_cpu_seconds_total
同樣，也支持by關鍵字，進行某個維度的求最大值
avg
avg函數可以對瞬時向量進行求平均avg(node_cpu_seconds_total)。類似于select avg(value) from node_cpu_seconds_total
同樣，也支持by關鍵字，進行某個維度的求最均值
count
count函數可以對瞬時向量個數求總數，如count(node_cpu_seconds_total)類似于select count(*) from node_cpu_seconds_total
同樣，也支持by關鍵字，進行某個維度的求最總個數
topk
topk函數可以對瞬時向量的值從大到小進行排列，并獲取前N個值，需要傳入兩個參數，一個是N，一個是指標，如topk(5,node_cpu_seconds_total)，類似于select * from (select * from node_cpu_seconds_total order by value desc) where rownum<=5
同樣，也支持by關鍵字，進行某個維度進行計算
bottomk
同topk相反，這里不再贅述。
計算

• 加法運算
  指標支持加法運算，一個即時向量，由于標簽值不一致，所以會有多個值，這些值可以跟另外一個即時向量進行相加，這里的相加要保持一個原則，那就是需要具有同一個標簽值的才會相加。node_cpu_seconds_total + node_cpu_seconds_total，這相當于所有值都多加一個原來的值，總體的值的數量是保持不變的。
  相加的兩個瞬時向量個數不一致情況：node_cpu_seconds_total和node_cpu_seconds_total{mode=“idle”}，后者經過過濾后，數量上明顯比第一個少，此時輸出的結果個數同過濾后數量少的個數一致。
  兩個即時向量都不具備有同樣的標簽值情況：如node_cpu_seconds_total + node_memory_Active_bytes，此時由于沒有任何一個值具有相同的標簽值，所以結果為nodata，此時我們可以用ignoring關鍵字，對標簽值進行忽略，使他們可以進行相加。由于node_cpu_seconds_total比node_memory_Active_bytes多了cpu和mode標簽，所以node_cpu_seconds_total數量個數一般大于node_memory_Active_bytes個數，所以需要使用group_left，node_cpu_seconds_total + ignoring(cpu,mode) group_left node_memory_Active_bytes，結果集以左邊的node_cpu_seconds_total個數為準，如果加號兩個即時向量位置相反，則可以使用group_right，如node_memory_Active_bytes + ignoring(cpu,mode) group_right node_cpu_seconds_total

• 減法運算
  類似加法運算

• 乘法運算
  類似加法運算
  / 除法運算
  類似加法運算
  邏輯比較
  == 判斷是否相等
  ==用于判斷左右兩邊的值是否相等，如果相等則為1（true），如果不等則為0（false），如node_cpu_seconds_total BOOL 0 判斷是否有存在0值
  != 判斷是否不等
  類似

= 大于等于
=用于判斷左邊的值是否大于或等于右邊的值，如果滿足，則為1（true），如果不滿足則為0（false）

<=小于等于
類似大于等于

大于
類似大于等于
< 小于
類似大于等于
數據集操作
and
對多個指標的數據集進行標簽判斷，獲取兩個指標集具有共同的標簽的值node_cpu_seconds_total and node_cpu_guest_seconds_total，類似sql select * from node_cpu_seconds_total a,node_cpu_guest_seconds_total b where a.cpu = b.cpu and a.instance = b.instance and a.job=b.job and a.mode = b.mode
or
對多個指標集數據進行展示，如果有標簽重復，則僅顯示其中一個標簽的值
unless
對多個指標的數據集進行標簽判斷，獲取兩個指標集不具有共同的標簽的值，結果集以最左邊為準，如 node_memory_Active_bytes unless node_cpu_seconds_total 和 node_cpu_seconds_total unless node_memory_Active_bytes結果是不一樣的。
函數
用于即時向量的函數
abs
abs返回即時向量的絕對值
absent
absent用于檢測即時向量中，某個標簽是否存在，如果不存在，則value為1，如檢查標簽為node_arp_entries{instance=“localhost:9100”}是否存在有元素，如果存在則返回nodata，如果不存在value則為1
常用于檢測指標是否丟失。
ceil
用于將浮點數向上化為最接近的一個整數，如值為0.1，則為向上取整，成為1。
floor
用于將浮點數向下化為最接近的一個整數，如值為0.1，則為向下取整，成為0。
clamp_max
該函數需要兩個參數，一個是向量，另外一個是封頂值，如果一個向量的值超過該封頂值，該向量的值則為封頂值。
clamp_min
該函數需要兩個參數，一個是向量，另外一個是觸底值，如果一個向量的值超過該觸底值，該向量的值則為觸底值。
用于區間向量的函數
區間向量的函數執行完成后，便成為了即時向量
absent_over_time
absent_over_time用于檢測在給定的區間向量中，是否存在有元素，如果沒有則value為1。
changes
返回給定的區間向量中，對比于當前值，發生變化的元素的數量
delta
返回區間向量中，第一個元素和最后一個元素之間的變化值，時間區間也參與算法計算，所以即時第一個元素和最后一個元素均為整數，該值也未必是整數。
須作用在gauge類型的指標
deriv
返回區間向量中，滿足線性規律的每秒變化值
須作用在gauge類型的指標
idelta
該函數計算區間向量間，最后兩個元素的差值，如果區間內沒有兩個元素，則返回nodata
須作用在gauge類型的指標
irate
該函數計算區間向量間，最后兩個元素的差值，并且除以區間的秒數，如果區間內沒有兩個元素，則返回nodata
_over_time
該函數技術按區間向量的最大（max）、最小（min）、平均（avg）、求和（sum）、求總數（）等匯聚值。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的腾讯面试题 Prometheus-PQL的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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