当前位置: 首页 > news >正文

prometheus 原理(架构,promql表达式,描点原理)

大家好,我是蓝胖子,提到监控指标,不得不说prometheus,今天这篇文章我会对prometheus 的架构设计,promql表达式原理和监控图表的绘图原理进行详细的解释。来让大家对prometheus的理解更加深刻。

架构设计

先来看看,prometheus的架构设计,明白指标的采集方式,存储方式,查询方式。

指标采集方式

指标的采集方式有两种,推(push)和拉(pull)。

prometheus提供了各种exporter,暴露了指标路由,prometheus server可以从指标路由获取该exporter的指标。这边是拉模式。

推送模式是进程主动将指标推送给prometheus服务器,但是在架构设计上并不是直接推送的,如下,是prometheus官网的架构图。推送的指标是推送给了pushgateway,然后prometheus server 从推送网关上面拉取指标信息。像短时定时任务我们可以采用推送模式,推送定时任务相关的指标。

Pasted image 20240228165123.png

存储方式

prometheus 对于指标的存储也是分为了两种,本地远程

prometheus内部提供了TSDB作为对时序数据的存储,同时它也提供了远程写接口,能够将数据写入远端服务器,例如clickhouse,influxdb等。

如果本地存储已经不能满足你的需求😌,那就用remote write吧,选用聚合性能更加的clickhouse或其他列式数据库。

查询方式

prometheus 查询方式除了读取本地的TSDB数据库,也可以配置remote read,远程读,这样能直接从远端读取时序数据。

远程读写的方式相当于prometheus帮助我们对接了远程存储器的存储和查询协议,而我们只用和prometheus打交通即可。

promql 表达式原理

接着介绍下,使用prometheus 时,用到的promql语句,我们通过promql语句从prometheus中对指标进行查询和聚合。

在promql表达式中有四种数据类型

  • Instant vector - 瞬时向量,指的是有相同时间戳的时间序列,因为在同一时刻会有多个指标的样本值产生,所以这里时间序列是多个。
  • Range vector - 范围向量,和瞬时向量不同,这里的时间序列筛选的范围不再是单个的时间戳,而是一个时间范围,指代的是在某个时间范围内的时间序列。
  • Scalar - 数值类型,浮点型
  • String - 字符串类型

我们来看下prometheus 中对函数的描述来更加形象化的理解这几张表达式的数据类型。

floor()

floor(v instant-vector) rounds the sample values of all elements in v down to the nearest integer.

可以看到floor 的参数要求传递的是瞬时向量,接着对于传递的瞬时向量中的每个指标都会执行floor 向下取最接近的整数 这样的逻辑。floor函数返回的结果是瞬时向量,也就是相同时间戳,每个时间序列会有一个向下取整后的value值。

rate()

rate(v range-vector) calculates the per-second average rate of increase of the time series in the range vector.

再来看下对rate函数的描述,rate函数要求传递的参数是范围向量,在promql语句中范围向量的写法是在指标后跟上[],例如 http_requests_total{job=“api-server”}[5m]代表指标名http_requests_total 中job标签是 api-server 的过去5分钟中内的样本。

rate函数的返回是瞬时向量Instant vector

❗️❗️❗️在使用promql表达式画图时,要注意,promql表达式只有最后的结果是即时向量才可以画图。

既然讲到了画图,我们就顺势将prometheus的画图描点的原理介绍下。

描点原理

我们在绘图的时候通常是选择一段时间范围,那么prometheus在收到这个时间范围的时候,如何根据请求的promql语句来绘制图表呢?

prometheus会将整个时间段按step或者也可以叫做interval得到不同的时间戳,这个参数也是用户在绘图的时候传递的。

基于每个时间戳得到每个时间序列的一个描点,得到描点的逻辑则是通过时间戳和promql表达式得到相同时间戳的时间序列值也就是瞬时向量。

最后我再介绍下grafna在绘图的时候两个关于时间范围的选项,作为科普。

grafana 描点选项配置

当前时间为now,假设为11点半点

relative time 选择 1h,那么界面展示的数据为10点半到11点半的数据。

Pasted image 20240227112910.png

选择timeshift则是将面板的结束时间从11点半变为10点半,面板还是按默认的时间间隔显示数据

Pasted image 20240227113008.png

相关文章:

prometheus 原理(架构,promql表达式,描点原理)

大家好,我是蓝胖子,提到监控指标,不得不说prometheus,今天这篇文章我会对prometheus 的架构设计,promql表达式原理和监控图表的绘图原理进行详细的解释。来让大家对prometheus的理解更加深刻。 架构设计 先来看看&am…...

Linux的目录结构(介绍主要的)

/:根目录,文件系统的起点,包含了所有目录和文件 /bin:存放基本的可执行命令,如ls,cp,rm /lib:主要存放动态链接库 /opt:供第三方软件安装的目录,通常将软件…...

推房子游戏c++

这段代码是一个推箱子游戏的实现。游戏中有一个地图,地图上有墙壁、人、箱子和目标位置。玩家通过键盘输入WASD或方向键来控制人物的移动,目标是将所有的箱子推到相应的目标位置上。 代码中的dt数组表示地图,每个位置上的字符表示对应的元素…...

docker学习入门篇

1、docker简介 docker官网: www.docker.com dockerhub官网: hub.docker.com docker文档官网:docs.docker.com Docker是基于Go语言实现的云开源项目。 Docker的主要目标是:Build, Ship and Run Any App, Anywhere(构建&…...

【Spring Boot 3】动态注入和移除Bean

【Spring Boot 3】动态注入和移除Bean 背景介绍开发环境开发步骤及源码工程目录结构总结动态注入Bean的方法动态移除Bean的方法注意事项背景 软件开发是一门实践性科学,对大多数人来说,学习一种新技术不是一开始就去深究其原理,而是先从做出一个可工作的DEMO入手。但在我个…...

555经典电路

1、555介绍: 555 定时器是一种模拟和数字功能相结合的中规模集成器件。一般用双极性工艺制作的称为 555,用 CMOS 工艺制作的称为 7555,除单定时器外,还有对应的双定时器 556/7556。555 定时器的电源电压范围宽,可在 4…...

vue 下载的插件从哪里上传?npm发布插件详细记录

文章参考: 参考文章一: 封装vue插件并发布到npm详细步骤_vue-cli 封装插件-CSDN博客 参考文章二: npm发布vue插件步骤、组件、package、adduser、publish、getElementsByClassName、important、export、default、target、dest_export default…...

吴恩达机器学习笔记 十七 通过偏差与方差诊断性能 正则化 偏差 方差

高偏差(欠拟合):在训练集上表现得也不好 高方差(过拟合):J_cv要远大于J_train 刚刚好:J_cv和J_train都小 J_cv和J_train与拟合多项式阶数的关系 从一阶到四阶,训练集的误差越来越小…...

Java高频面试之SSM篇

有需要互关的小伙伴,关注一下,有关必回关,争取今年认证早日拿到博客专家 Java高频面试之总纲篇 Java高频面试之集合篇 Java高频面试之异常篇 Java高频面试之并发篇 Java高频面试之SSM篇 Java高频面试之Mysql篇 Java高频面试之Redis篇 Java高频面试之消息队列与分布式篇…...

【软件工程】介绍

软件工程 软件工程是一门应用计算机科学、数学和工程原则来设计、开发、维护和测试软件的学科。软件工程着重于创建质量高效、可靠、可使用、可维护和快速开发的系统。这个领域从20世纪60年代初开始蓬勃发展,主要是为了解决软件危机,即随着计算机和软件…...

考研复习C语言初阶(4)+标记和BFS展开的扫雷游戏

目录 1. 一维数组的创建和初始化。 1.1 数组的创建 1.2 数组的初始化 1.3 一维数组的使用 1.4 一维数组在内存中的存储 2. 二维数组的创建和初始化 2.1 二维数组的创建 2.2 二维数组的初始化 2.3 二维数组的使用 2.4 二维数组在内存中的存储 3. 数组越界 4. 冒泡…...

在 Python 中从键盘读取用户输入

文章目录 如何在 Python 中从键盘读取用户输入input 函数使用input读取键盘输入使用input读取特定类型的数据处理错误从用户输入中读取多个值 getpass 模块使用 PyInputPlus 自动执行用户输入评估总结 如何在 Python 中从键盘读取用户输入 原文《How to Read User Input From t…...

linux设置systemctl启动

linux设置nginx systemctl启动 生成nginx.pid文件 #验证nginx的配置,并生成nginx.pid文件 /usr/local/nginx/sbin/nginx -t #pid文件目录在 /usr/local/nginx/run/nginx.pid 设置systemctl启动nginx #添加之前需要先关闭启动状态的nginx,让nginx是未…...

蓝桥杯历年真题省赛 Java b组 2016年 第七届 煤球数目

一、题目 煤球数目. 有一堆煤球,堆成三角棱锥形。具体: 第一层放1个, 第二层3个(排列成三角形), 第三层6个(排列成三角形), 第四层10个(排列成三角形&#x…...

NTFS安全权限

NTFS是新技术文件系统(New Technology File System)的缩写,是一种用于Windows操作系统的文件系统。NTFS提供了高级的功能和性能,包括文件和目录的权限控制、加密、压缩以及日志等。它被广泛应用于Windows NT、Windows 2000、Windo…...

rt-thread组件之audio组件(结合mp3player包使用)

前言 继上一篇RT-Thread组件之Audio框架i2s驱动的编写的编写,应用层使用rt-thread软件包里面的wavplayer组件以及 rt-thread组件之audio组件(结合wavplayer包使用)的文章本篇使用的是 mp3player软件包,与wavplayer设计框架基本上是一样的,只…...

SaulLM-7B: A pioneering Large Language Model for Law

SaulLM-7B: A pioneering Large Language Model for Law 相关链接:arxiv 关键字:Large Language Model、Legal Domain、SaulLM-7B、Instructional Fine-tuning、Legal Corpora 摘要 本文中,我们介绍了SaulLM-7B,这是为法律领域量…...

概要了解postman、jmeter 、loadRunner

postman还蛮好理解的,后续复习的话着重学习关联接口测试即可,感觉只要用几次就会记住: 1 从接口的响应结果当中提取需要的数据 2 设置成环境变量/全局变量(json value check 、set environment para 3写入到下一个接口的请求数据中…...

3642. 最大公约数和最小公倍数 考研上机真题

输入两个正整数 m和 n,求其最大公约数和最小公倍数。 输入格式 一行,两个整数 m和 n。 输出格式 一行,输出两个数的最大公约数和最小公倍数。 数据范围 1≤n,m≤10000 输入样例: 5 7输出样例: 1 35 #include…...

Java客户端调用elasticsearch进行深度分页查询 (search_after)

Java客户端调用elasticsearch进行深度分页查询 (search_after) 一. 代码二. 测试结果 前言 这是我在这个网站整理的笔记,有错误的地方请指出,关注我,接下来还会持续更新。 作者:神的孩子都在歌唱 具体的Search_after解…...

使用VSCode开发Django指南

使用VSCode开发Django指南 一、概述 Django 是一个高级 Python 框架,专为快速、安全和可扩展的 Web 开发而设计。Django 包含对 URL 路由、页面模板和数据处理的丰富支持。 本文将创建一个简单的 Django 应用,其中包含三个使用通用基本模板的页面。在此…...

css实现圆环展示百分比,根据值动态展示所占比例

代码如下 <view class""><view class"circle-chart"><view v-if"!!num" class"pie-item" :style"{background: conic-gradient(var(--one-color) 0%,#E9E6F1 ${num}%),}"></view><view v-else …...

模型参数、模型存储精度、参数与显存

模型参数量衡量单位 M&#xff1a;百万&#xff08;Million&#xff09; B&#xff1a;十亿&#xff08;Billion&#xff09; 1 B 1000 M 1B 1000M 1B1000M 参数存储精度 模型参数是固定的&#xff0c;但是一个参数所表示多少字节不一定&#xff0c;需要看这个参数以什么…...

基于uniapp+WebSocket实现聊天对话、消息监听、消息推送、聊天室等功能,多端兼容

基于 ​UniApp + WebSocket​实现多端兼容的实时通讯系统,涵盖WebSocket连接建立、消息收发机制、多端兼容性配置、消息实时监听等功能,适配​微信小程序、H5、Android、iOS等终端 目录 技术选型分析WebSocket协议优势UniApp跨平台特性WebSocket 基础实现连接管理消息收发连接…...

Python爬虫实战:研究feedparser库相关技术

1. 引言 1.1 研究背景与意义 在当今信息爆炸的时代,互联网上存在着海量的信息资源。RSS(Really Simple Syndication)作为一种标准化的信息聚合技术,被广泛用于网站内容的发布和订阅。通过 RSS,用户可以方便地获取网站更新的内容,而无需频繁访问各个网站。 然而,互联网…...

Opencv中的addweighted函数

一.addweighted函数作用 addweighted&#xff08;&#xff09;是OpenCV库中用于图像处理的函数&#xff0c;主要功能是将两个输入图像&#xff08;尺寸和类型相同&#xff09;按照指定的权重进行加权叠加&#xff08;图像融合&#xff09;&#xff0c;并添加一个标量值&#x…...

Mac软件卸载指南,简单易懂!

刚和Adobe分手&#xff0c;它却总在Library里给你写"回忆录"&#xff1f;卸载的Final Cut Pro像电子幽灵般阴魂不散&#xff1f;总是会有残留文件&#xff0c;别慌&#xff01;这份Mac软件卸载指南&#xff0c;将用最硬核的方式教你"数字分手术"&#xff0…...

Spring Boot面试题精选汇总

&#x1f91f;致敬读者 &#x1f7e9;感谢阅读&#x1f7e6;笑口常开&#x1f7ea;生日快乐⬛早点睡觉 &#x1f4d8;博主相关 &#x1f7e7;博主信息&#x1f7e8;博客首页&#x1f7eb;专栏推荐&#x1f7e5;活动信息 文章目录 Spring Boot面试题精选汇总⚙️ **一、核心概…...

NLP学习路线图(二十三):长短期记忆网络(LSTM)

在自然语言处理(NLP)领域,我们时刻面临着处理序列数据的核心挑战。无论是理解句子的结构、分析文本的情感,还是实现语言的翻译,都需要模型能够捕捉词语之间依时序产生的复杂依赖关系。传统的神经网络结构在处理这种序列依赖时显得力不从心,而循环神经网络(RNN) 曾被视为…...

多种风格导航菜单 HTML 实现(附源码)

下面我将为您展示 6 种不同风格的导航菜单实现&#xff0c;每种都包含完整 HTML、CSS 和 JavaScript 代码。 1. 简约水平导航栏 <!DOCTYPE html> <html lang"zh-CN"> <head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport&qu…...