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grafana接入OpenTSDB设置大盘语法

目录

  • 1、filter过滤语法
    • 1.1 精准匹配
    • 1.2 正则匹配
    • 1.3 通配符匹配
  • 完整示例
    • 1、 展示应用app的CPU利用率监控
    • 2)展示应用app的在线核数

1、filter过滤语法

在这里插入图片描述

1.1 精准匹配

  • literal_or : tagv的过滤规则: 精确匹配多项迭代值,多项迭代值以’|'分隔,大小写敏感

  • iliteral_or: tagv的过滤规则: 精确匹配多项迭代值,多项迭代值以’|'分隔,忽略大小写

1.2 正则匹配

  • regexp: tagv的过滤规则: 正则表达式匹配
  • OpenTSDB的正则表达式语法可能与其他数据库不同

1)匹配出以 XX开头

例如,要过滤出字符串以"ab_123"开头的数据,如下:

{"type": "regexp","tagk": "<标签键>","filter": "^(str_pre)","groupBy": false
}
{"type": "regexp","tagk": "app_id","filter": "^(ab_123)","groupBy": false
}

<标签键>是过滤的标签键,正则表达式,^(ab_123)使用了负向前瞻断言(ab_123),表示以"ab_123"开头的字符串。

  1. 匹配出 以XX开头 或以YY开头

例如,要过滤出字符串以"ab_123"开头或以"ab_666"的数据,如下:

{"type": "regexp","tagk": "<标签键>","filter": "^(str_pre)","groupBy": false
}
{"type": "regexp","tagk": "app_id","filter": "^(ab_123|ab_666)","groupBy": false
}

<标签键>是过滤的标签键,正则表达式,^(ab_123|ab_666)使用了括号和管道符合,表示以"ab_123"或"ab_666"开头的字符串

3)匹配出 不以 XX开头

例如,要过滤出字符串不以"ab_123"或"ab_666"开头的数据,如下:

{"type": "regexp","tagk": "<标签键>","filter": "^(?!str_pre)","groupBy": false
}
{"type": "regexp","tagk": "app_id","filter": "^(?!ab_123|ab_666)","groupBy": false
}

<标签键>是过滤的标签键,正则表达式,^(?!ab_123|ab_666)使用了负向前瞻断言(?!ab_123|ab_666),表示不以"ab_123"或""ab_666"开头的字符串。

1.3 通配符匹配

  • wildcard: tagv的过滤规则: 通配符匹配,大小写敏感
  • iwildcard: tagv的过滤规则: 通配符匹配,忽略大小写
  • not_literal_or: tagv的过滤规则: 通配符取非匹配,大小写敏感
  • not_iliteral_or: tagv的过滤规则: 通配符取非匹配,忽略大小写

完整示例

1、 展示应用app的CPU利用率监控

$app_id 为变量,可以写静态,也可以动态

{"time": {"aggregator": "sum","granularity": "20s"},"filters": [{"tags": [{"type": "iliteral_or","tagk": "app_id","filter": "$app_id","groupBy": false},{"type": "iliteral_or","tagk": "priority","filter": "Product","groupBy": false}],"id": "app_info_i"}],"metrics": [{"id": "app_used","metric": "docker.cpu.used","filter": "app_info_i"},{"id": "app_quota","metric": "docker.cpu.quota","filter": "app_info_i"}],"expressions": [{"id": "app_cpu_rate","expr": "(app_used/app_quota)*100"}],"outputs": [{"id": "app_cpu_rate","alias": "XXXCPU利用率"}]
}

2)展示应用app的在线核数

{"time": {"aggregator": "sum","granularity": "1m"},"limit": "avg:top:500","filters": [{"tags": [{"type": "iliteral_or","tagk": "app_id","filter": "$app_id","groupBy": false},{"type": "iliteral_or","tagk": "priority","filter": "Product","groupBy": false}],"id": "app_info_i"}],"metrics": [{"id": "app_quota","metric": "docker.cpu.quota","filter": "app_info_i"}],"expressions": [{"id": "quota_e","expr": "app_quota/100"}],"outputs": [{"id": "quota_e","alias": "cpu(core)"}]
}

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