1. 平台统一监控的介绍和调研
2. 直观感受PromQL及其数据类型
3. PromQL之选择器和运算符

PromQL 匹配器

1. 相等匹配器（=）

选择与提供的字符串完全相同的数据

例：筛选出id=“G1 Eden Space” 的数据

jvm_memory_used_bytes{id="G1 Eden Space"}

2. 不相等匹配器（!=）

与相等匹配器相反，用来选择与提供字符串不相同的数据

例：选择 id 不为G1 Eden Space 的数据

jvm_memory_used_bytes{id!="G1 Eden Space"}

3. 正则表达式匹配器(=~)

选择与提供的正则表达式相匹配的数据

例：从id 标签中筛选出 G1开头的数据

jvm_memory_used_bytes{id =~ "G1.*"}

4. 不等于的正则表达式匹配器(!~)

选择与提供的正则表达式不匹配的数据

例：从id 标签中筛选出 不以G1开头的数据

jvm_memory_used_bytes{id !~ "G1.*"}

jvm_memory_used_bytes 同 {name = “jvm_memory_used_bytes”}，也可以用其他匹配器

PromQL 选择器

瞬时向量选择器

返回在指定时间戳查询到的最新样本值

最简单形式：返回包含该指标名称的所有时间序列的瞬时向量

例：筛选出了所有指标为jvm_memory_used_bytes的数据

jvm_memory_used_bytes

区间向量选择器

返回一段时间内的样本数据。通过末尾[]进行时间定义，如[1m]，表示1分钟之内

例：返回一分钟内的数据

jvm_memory_used_bytes[1m]

图中每一条数据都4个样本值，表示1分钟之内采集了4次数据。

可使用的时间单位：秒(s)、分钟(m)、小时(h)、天(d)、周(w)、年(y)

偏移量修改器

可以让瞬时向量和区间向量的时间发生偏移

例：查询前1分钟的jvm_memory_used_bytes 样本值

jvm_memory_used_bytes offset 1m

注意与 jvm_memory_used_bytes[1m] 的区别

@ 修饰符

@ 修饰符能够修改瞬时向量和区间向量的求值时间，使用@时间戳 表示

例：查询 2023-01-18 19:08:59 的 jvm_memory_used_bytes 指标

jvm_memory_used_bytes @1674040139

例：查询2023-01-18 19:08:59 时，前 5分钟的 jvm_memory_used_bytes指标

jvm_memory_used_bytes @1674040139 offset 5m

PromQL 运算符

算术运算符

支持6种算术运算符，加法（+）、减法（-）、乘法（*）、除法（/）、模（%）、幂（^）

例1：计算堆内存使用率
sum(jvm_memory_used_bytes{area=“heap”}) 表示已使用的堆内存
sum(jvm_memory_max_bytes{area=“heap”}) 表示堆总内存

sum(jvm_memory_used_bytes{area="heap"})*100 / sum(jvm_memory_max_bytes{area="heap"})

逻辑运算符

and（并且）、or（或者）、unless（排除）

• vector1 and vector2 ：产生一个新的向量，向量中的元素由vector1完全匹配 vector2的元素组成
• vector1 or vector2：产生一个新的向量，由vector1中的元素 和 vector2中不与vector1匹配的元素 组成
• vector1 unless vector2：产生一个新的向量，由vector1 中没有与vector2匹配的元素组成

还是用jvm_memory_used_bytes 指标来举例。

and 示例：

vector1：所有实例的堆内存数据

jvm_memory_used_bytes{area="heap"}

vector2：筛选出 instance=“192.168.0.113:9000”,area=“heap” 数据

jvm_memory_max_bytes{instance="192.168.0.113:9000",area="heap"}

and 运算符后，只保留了instance=“192.168.0.113:9000”,area=“heap” 标签相同的数据

jvm_memory_used_bytes{area="heap"} and jvm_memory_max_bytes{instance="192.168.0.113:9000",area="heap"}

发现 and 运算符并不管 指标名是否一样

or 示例：

为了更加直观，使用另外一个指标http_server_requests_seconds_count

unless 示例：

比较运算符

== 相等、!=不相等、>大于、<小于、>=大于等于、<=小于等于

例：在运算符之后加上bool关键字可以让结果返回0或1

99 >= bool 88

向量匹配

Prometheus 的向量与向量 之间进行运算操作时会基于默认的匹配规则：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，如果没有找到匹配元素，直接丢弃。向量匹配主要有：一对一，一对多，多对一。

一对一匹配：

即两遍拥有的标签完全相同，找到唯一一条条目依次进行匹配。

process_open_fds / process_max_fds

如果两边拥有的标签不一致可以用 on 或 ignoring 关键字修改标签间的匹配行为。

on：指定要匹配的标签，只匹配指定的标签。

ignoring：忽略某些标签，就是指定的这些标签不匹配，其他的都匹配。

如下示例中只对 instance 和 job 两个标签进行匹配。

sum by(instance, job) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) 
/ on (instance, job) 
sum by(instance, job) (rate(node_cpu_seconds_total [5m] ))

两个瞬时向量进行比较时都会返回左边的表达式：

如下示例都会返回左边的表达式：可以根据需求来写表达式。

process_open_fds < process_max_fds
process_max_fds >  process_open_fds

一对多或多对一匹配：
group_left: 左边有更多的子集
group_right:右边有更多的子集

用法：

<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>

分组只能用于 比较和算术运算符中

作者其他文章：
Grafana 系列文章，版本：OOS v9.3.1

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