摘要:核心概念核心概念核心概念為了在的配置和使用中可以更加順暢,我們對中的數據模型類型以及和等概念做個簡要介紹。名字該名字應該具有語義,一般用于表示的功能,例如表示請求的總數。可以對觀察結果采樣,分組及統計。
為了在 Prometheus 的配置和使用中可以更加順暢,我們對 Prometheus 中的數據模型、metric 類型以及 instance 和 job 等概念做個簡要介紹。
數據模型Prometheus 中存儲的數據為時間序列,是由 metric 的名字和一系列的標簽(鍵值對)唯一標識的,不同的標簽則代表不同的時間序列。
metric 名字:該名字應該具有語義,一般用于表示 metric 的功能,例如:http_requests_total, 表示 http 請求的總數。其中,metric 名字由 ASCII 字符,數字,下劃線,以及冒號組成,且必須滿足正則表達式 [a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*。
標簽:使同一個時間序列有了不同維度的識別。例如 http_requests_total{method="Get"} 表示所有 http 請求中的 Get 請求。當 method="post" 時,則為新的一個 metric。標簽中的鍵由 ASCII 字符,數字,以及下劃線組成,且必須滿足正則表達式 [a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*。
樣本:實際的時間序列,每個序列包括一個 float64 的值和一個毫秒級的時間戳。
格式: 如http_requests_total{method="POST",endpoint="/api/tracks"}。
metric 類型Prometheus 客戶端庫主要提供四種主要的 metric 類型,分別如下:
Counter一種累加的 metric,典型的應用如:請求的個數,結束的任務數, 出現的錯誤數等等。 例如,查詢 http_requests_total{method="get", job="kubernetes-nodes", handler="prometheus"} 返回 8,10 秒后,再次查詢,則返回 14。
Gauge一種常規的 metric,典型的應用如:溫度,運行的 goroutines 的個數。例如:go_goroutines{instance="10.9.81.55", job="kubernetes-nodes"} 返回值 147,10 秒后返回 124。
Histogram可以理解為柱狀圖,典型的應用如:請求持續時間,響應大小。可以對觀察結果采樣,分組及統計。 例如,查詢 http_request_duration_microseconds_sum{job="kubernetes-nodes", handler="prometheus"} 時,返回結果如下:
Summary類似于 Histogram, 典型的應用如:請求持續時間,響應大小。提供觀測值的 count 和 sum 功能。提供百分位的功能,即可以按百分比劃分跟蹤結果。
instance&jobinstance: 一個多帶帶 scrape 的目標, 一般對應于一個進程。
jobs: 一組同類型的 instances
例如,一個 api-server 的 job 可以包含4個 instances:
job: api-server
instance 1: 1.2.3.4:5670instance 2: 1.2.3.4:5671instance 3: 1.2.3.4:5672instance 4: 1.2.3.4:5673當 scrape 目標時,Prometheus 會自動給這個 scrape 的時間序列附加一些標簽以便更好的分別,例如:instance,job。
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