Prometheus提供了一種名為PromQL (Prometheus查詢語言)的函數式查詢語言，允許用戶實時選擇和聚合時間序列數據。表達式的結果既可以顯示為圖形，也可以在Prometheus的表達式瀏覽器中作為表格數據查看，或者通過HTTP API由外部系統使用。
簡單時序查詢
直接查詢特定metric_name
節點的forks的總次數
node_forks_total
結果如下
ElementValuenode_forks_total{instance="192.168.100.10:20001",job="node"}201518node_forks_total{instance="192.168.100.11:20001",job="node"}23951node_forks_total{instance="192.168.100.12:20001",job="node"}24127
帶標籤的查詢
node_forks_total{instance="192.168.100.10:20001"}
結果如下
ElementValuenode_forks_total{instance="192.168.100.10:20001",job="node"}201816
多標籤查詢
node_forks_total{instance="192.168.100.10:20001",job="node"}
結果如下
ElementValuenode_forks_total{instance="192.168.100.10:20001",job="node"}201932
查詢2分鐘的時序數值
node_forks_total{instance="192.168.100.10:20001",job="node"}[2m]
ElementValuenode_forks_total{instance="192.168.100.10:20001",job="node"}201932 @1569492864.036
201932 @1569492879.036
201932 @1569492894.035
201932 @1569492909.036
201985 @1569492924.036
201989 @1569492939.036
201993 @1569492954.036
正則匹配
node_forks_total{instance=~"192.168.*:20001",job="node"}
ElementValuenode_forks_total{instance="192.168.100.10:20001",job="node"}202107node_forks_total{instance="192.168.100.11:20001",job="node"}24014node_forks_total{instance="192.168.100.12:20001",job="node"}24186
常用函數查詢
官方提供的函數比較多， 具體可以參考地址如下：
https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/functions/
這裡主要就常用函數進行演示。
irate
irate用於計算速率。
通過標籤查詢，特定實例特定job，特定cpu 在idle狀態下的cpu次數速率
irate(node_cpu_seconds_total{cpu="0",instance="192.168.100.10:20001",job="node",mode="idle"}[1m])
ElementValue{cpu="0",instance="192.168.100.10:20001",job="node",mode="idle"}0.9833988932595507
count_over_time
計算特定的時序數據中的個數。
這個數值個數和採集頻率有關， 我們的採集間隔是15s，在一分鐘會有4個點位數據。
count_over_time(node_boot_time_seconds[1m])
ElementValue{instance="192.168.100.10:20001",job="node"}4{instance="192.168.100.11:20001",job="node"}4{instance="192.168.100.12:20001",job="node"}4
子查詢
過去的10分鐘內， 每分鐘計算下過去5分鐘的一個速率值。 一個採集10m/1m一共10個值。
rate(node_cpu_seconds_total{cpu="0",instance="192.168.100.10:20001",job="node",mode="idle"}[5m])[10m:1m]
ElementValue{cpu="0",instance="192.168.100.10:20001",job="node",mode="idle"}0.9865228543057867 @1569494040
0.9862807017543735 @1569494100
0.9861087231885309 @1569494160
0.9864946894550303 @1569494220
0.9863192502430038 @1569494280
0.9859649122807017 @1569494340
0.9859298245613708 @1569494400
0.9869122807017177 @1569494460
0.9867368421052672 @1569494520
0.987438596491273 @1569494580
複雜查詢
計算內存使用百分比
node_memory_MemFree_bytes / node_memory_MemTotal_bytes * 100
ElementValue{instance="192.168.100.10:20001",job="node"}9.927579722322251{instance="192.168.100.11:20001",job="node"}59.740727403673034{instance="192.168.100.12:20001",job="node"}63.2080982675149
獲取所有實例的內存使用百分比前2個
topk(2,node_memory_MemFree_bytes / node_memory_MemTotal_bytes * 100 )
ElementValue{instance="192.168.100.12:20001",job="node"}63.20129636298163{instance="192.168.100.11:20001",job="node"}59.50586164125955
實用查詢樣例
獲取cpu核心個數
計算所有的實例cpu核心數
count by (instance) ( count by (instance,cpu) (node_cpu_seconds_total{mode="system"}) )
計算單個實例的
count by (instance) ( count by (instance,cpu) (node_cpu_seconds_total{mode="system",instance="192.168.100.11:20001"})
計算內存使用率
(1 - (node_memory_MemAvailable_bytes{instance=~"192.168.100.10:20001"} / (node_memory_MemTotal_bytes{instance=~"192.168.100.10:20001"})))* 100
ElementValue{instance="192.168.100.10:20001",job="node"}87.09358620413717
計算根分區使用率
100 - ((node_filesystem_avail_bytes{instance="192.168.100.10:20001",mountpoint="/",fstype=~"ext4|xfs"} * 100) / node_filesystem_size_bytes {instance=~"192.168.100.10:20001",mountpoint="/",fstype=~"ext4|xfs"})
ElementValue{device="/dev/mapper/centos-root",fstype="xfs",instance="192.168.100.10:20001",job="node",mountpoint="/"}4.175111443575972
預測磁盤空間
整體分為 2個部分， 中間用and分割， 前面部分計算根分區使用率大於85的， 後面計算根據近6小時的數據預測接下來24小時的磁盤可用空間是否小於0 。
(1- node_filesystem_avail_bytes{fstype=~"ext4|xfs",mountpoint="/"}
/ node_filesystem_size_bytes{fstype=~"ext4|xfs",mountpoint="/"}) * 100 >= 85 and (predict_linear(node_filesystem_avail_bytes[6h],3600 * 24) < 0)
