当前位置: 首页 > news >正文

prometheus increase函数统计得到小数

今天发现prometheus的increase函数得到了小数,研究一下源码,以下是rate/increase/delta 对应的计算函数

https://github.com/prometheus/prometheus/blob/d77b56e88e3d554a499e22d2073812b59191256c/promql/functions.go#L55

// extrapolatedRate is a utility function for rate/increase/delta.
// It calculates the rate (allowing for counter resets if isCounter is true),
// extrapolates if the first/last sample is close to the boundary, and returns
// the result as either per-second (if isRate is true) or overall.
func extrapolatedRate(vals []parser.Value, args parser.Expressions, enh *EvalNodeHelper, isCounter bool, isRate bool) Vector {ms := args[0].(*parser.MatrixSelector)vs := ms.VectorSelector.(*parser.VectorSelector)var (//取样点对应的structsamples    = vals[0].(Matrix)[0]//取样的开始和结束时间rangeStart = enh.ts - durationMilliseconds(ms.Range+vs.Offset)rangeEnd   = enh.ts - durationMilliseconds(vs.Offset))// No sense in trying to compute a rate without at least two points. Drop// this Vector element.//如果只有1或0个取样点,则没法计算增量if len(samples.Points) < 2 {return enh.out}var (counterCorrection float64lastValue         float64)for _, sample := range samples.Points {if isCounter && sample.V < lastValue {//没看懂counterCorrection在干什么,但是不影响后面的理解,因为这里应该是要处理特殊情况,一般来说 sample.V < lastValue不应该成立,因为后一个点的值应该大于等于前一个点counterCorrection += lastValue}lastValue = sample.V}//最后一个计数点和第一个计数点之间的差值(粗略的结果)resultValue := lastValue - samples.Points[0].V + counterCorrection// Duration between first/last samples and boundary of range.//取样开始时间与第一个计数点时间之间的差值durationToStart := float64(samples.Points[0].T-rangeStart) / 1000//取样结束时间与最后一个计数点之间的差值durationToEnd := float64(rangeEnd-samples.Points[len(samples.Points)-1].T) / 1000//最后一个计数点与第一个计数点之间的差值sampledInterval := float64(samples.Points[len(samples.Points)-1].T-samples.Points[0].T) / 1000//计数点之间的时间间隔averageDurationBetweenSamples := sampledInterval / float64(len(samples.Points)-1)if isCounter && resultValue > 0 && samples.Points[0].V >= 0 {// Counters cannot be negative. If we have any slope at// all (i.e. resultValue went up), we can extrapolate// the zero point of the counter. If the duration to the// zero point is shorter than the durationToStart, we// take the zero point as the start of the series,// thereby avoiding extrapolation to negative counter// values.//这里的durationToZero是第一个计数点到零点(原始零点,就是整个表格的零点)之间的差值,如果durationToZero < durationToStart 就说明不正常,需要把durationToStart更新为durationToZero//至于为什么这么更新,可以看上面原文注释durationToZero := sampledInterval * (samples.Points[0].V / resultValue)if durationToZero < durationToStart {durationToStart = durationToZero}}// If the first/last samples are close to the boundaries of the range,// extrapolate the result. This is as we expect that another sample// will exist given the spacing between samples we've seen thus far,// with an allowance for noise.extrapolationThreshold := averageDurationBetweenSamples * 1.1extrapolateToInterval := sampledInterval//这个if一般来说会为true,因为extrapolationThreshold > averageDurationBetweenSamples,而正常情况下 durationToStart <= averageDurationBetweenSamples 会成立if durationToStart < extrapolationThreshold {extrapolateToInterval += durationToStart} else {extrapolateToInterval += averageDurationBetweenSamples / 2}//这里与durationToStart的情况一致if durationToEnd < extrapolationThreshold {extrapolateToInterval += durationToEnd} else {extrapolateToInterval += averageDurationBetweenSamples / 2}//这里根据之前的计算,会采取数学上的外推法来减少预测的误差//这里就是小数出现原因,resultValue原本是一个整数,但是经过外推法的调整,就有了小数部分resultValue = resultValue * (extrapolateToInterval / sampledInterval)if isRate {resultValue = resultValue / ms.Range.Seconds()}return append(enh.out, Sample{Point: Point{V: resultValue},})
}

从源码中可以看出,第一个和最后一个计数点之间的差值需要经过外推法计算才能得到最后的结果。一般来说,如果计数点之间的间隔为15s,每60s统计一次,每次统计则会收入4个计数点(而不是5个),也就只有三个时间间隔,因为计数点不会精确地卡在统计的开始和结束,所以会出现durationToBegin和durationToEnd,而durationToBegin + durationToEnd = 15s, 如图

回到我的问题上,在某个时间段内,我的table只增加了一个数据,计数间隔为15s时:

1.如果将统计间隔设为30s,则每次统计只会涵盖两个计数点(一个时间段),而这个增加的数据刚好就在两个计数点之间,所以最初resultValue=1,extrapolateToInterval=30s,sampledInterval=15s resultValue = resultValue * (extrapolateToInterval / sampledInterval) 后 resultValue=2

2.如果将统计间隔设为1min,则会涵盖四个计数点(三个时间段),所以最初resultValue=1,extrapolateToInterval=60s,sampledInterval=45s resultValue = resultValue * (extrapolateToInterval / sampledInterval) 后 resultValue=1.33 也就是4/3

3.如果将统计间隔设为2min,则会涵盖8个计数点(7个时间段),所以最初resultValue=1,extrapolateToInterval=120s,sampledInterval=105s resultValue = resultValue * (extrapolateToInterval / sampledInterval) 后 resultValue=1.143 也就是8/7

相关文章:

prometheus increase函数统计得到小数

今天发现prometheus的increase函数得到了小数&#xff0c;研究一下源码&#xff0c;以下是rate/increase/delta 对应的计算函数https://github.com/prometheus/prometheus/blob/d77b56e88e3d554a499e22d2073812b59191256c/promql/functions.go#L55// extrapolatedRate is a uti…...

C++学习记录——유 类和对象(3)

文章目录1、赋值运算符重载1、运算符重载1、理解2、运算符重载实例2、赋值运算符重载2、日期类的实现1、加减函数1、加函数2、减函数2、前/后置--重载3.两个日期相减其他1、流插入2、流提取日期类的整体实现代码: https://gitee.com/kongqizyd/start-some-c-codes-for-learning…...

基于Hi3861平台的OpenHarmony程序是如何启动运行的

一、前言 在继续后面课程的内容讲解前&#xff0c;我们要知道在H3861平台上编写的代码到底是如何启动的&#xff0c;这一点很重要。 先分析HelloWorld程序的启动运行流程&#xff0c;并顺便讲解OpenHarmony在H3861平台的&#xff0c;系统是从哪里启动的。 反着推导函数之间具体…...

2023彻底解决Typora使用iPic微博图床失效问题

一、问题描述用Typora搭配iPic图床使用&#xff0c;最近csdn图片显示不出来用浏览器打开图片显示403&#xff0c;这里原因是微博图床出问题了导致的而使用iPic其他图床则需要一直付费&#xff0c;那有没有一劳永逸的解决所有问题呢&#xff1f;二、旧图恢复首先怎么找回旧图&am…...

Revit中添加水平仰视平面图及水平剖面

一、 Revit中如何添加水平仰视平面图 在Revit平面视图中视角是俯视视角&#xff0c;但是在一些特殊的情况下&#xff0c;我们可能需要创建仰视视角的平面视图&#xff0c;例如我们需要向上看天花板的灯具布置的时候。 1.下面讲一下如何在添加仰视平面视图的方法。如图1在模型中…...

Python 循环语句

Python的循环语句&#xff0c;程序在一般情况下是按顺序执行的。编程语言提供了各种控制结构&#xff0c;允许更复杂的执行路径。循环语句允许我们执行一个语句或语句组多次&#xff0c;下面是在大多数编程语言中的循环语句的一般形式&#xff1a;Python 提供了 for 循环和 whi…...

使用 ThreeJS 实现第一个三维场景(详)

文章目录参考描述index.html三维场景的基本实现导入 ThreeJS准备工作场景摄像机视锥体正交摄像机透视摄像机渲染器后续处理将摄像机添加至场景中移动摄像机设置画布尺寸将渲染器创建的画布添加到 HTML 元素中渲染物体结构材质合成将物体添加至场景中代码总汇执行效果动画reques…...

《小猫猫大课堂》三轮5——动态内存管理(通讯录动态内存化)

宝子&#xff0c;你不点个赞吗&#xff1f;不评个论吗&#xff1f;不收个藏吗&#xff1f; 最后的最后&#xff0c;关注我&#xff0c;关注我&#xff0c;关注我&#xff0c;你会看到更多有趣的博客哦&#xff01;&#xff01;&#xff01; 喵喵喵&#xff0c;你对我真的很重…...

【Selenium学习】Selenium 八大定位法

1.1 ID定位HTML Tag 的 id 属性值是唯一的&#xff0c;故不存在根据 id 定位多个元素的情况。下面以在百度首页搜索框输入文本“python”为例。搜索框的 id 属性值为“kw”&#xff0c;如图1.1所示&#xff1a;代码如下&#xff0c;“find_element_by_id”方法已废弃&#xff0…...

算法训练营 day41 贪心算法 单调递增的数字 买卖股票的最佳时机含手续费

算法训练营 day41 单调递增的数字 买卖股票的最佳时机含手续费 单调递增的数字 738. 单调递增的数字 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 当且仅当每个相邻位数上的数字 x 和 y 满足 x < y 时&#xff0c;我们称这个整数是单调递增的。 给定一个整数 n &#xff0c…...

【数据结构-JAVA】排序

排序在现实生活中的应用可谓相当广泛&#xff0c;比如电商平台中&#xff0c;选购商品时&#xff0c;使用价格排序或是综合排序、高考填报志愿的时候&#xff0c;会参考全国大学排名的情况。下面介绍一些计算机中与排序相关的概念&#xff1a;排序&#xff1a;所谓排序&#xf…...

基于注解管理Bean

一、介绍从 Java 5 开始&#xff0c;Java 增加了对注解&#xff08;Annotation&#xff09;的支持&#xff0c;它是代码中的一种特殊标记&#xff0c;可以在编译、类加载和运行时被读取&#xff0c;执行相应的处理。开发人员可以通过注解在不改变原有代码和逻辑的情况下&#x…...

Containerd 的 Bug 导致容器被重建!如何避免?

作者简介邓宇星&#xff0c;SUSE Rancher 中国区软件架构师&#xff0c;6 年云原生领域经验&#xff0c;参与Rancher 1.x 到 Rancher 2.x 版本迭代&#xff0c;目前负责 Rancher For openEuler(RFO) 项目开发。最近我们关注到一个关于 containerd 运行时的 issue(​​https://g…...

win环境安装部署Jenkins

win环境安装部署Jenkins&#xff0c;2022年11月&#xff1a;从2022年 6 月 28 日发布的 Jenkins 2.357 和2022年9 月发布的 LTS 版本开始&#xff0c;Jenkins 需要 Java 11 才能使用&#xff0c;放弃 Java 8&#xff0c;如果用JDK1.8&#xff0c;那么Jenkins版本需要是2.357版本…...

网络变压器与不同芯片之间的匹配原则及POE通讯产品需要注意哪些方面

Hqst盈盛电子导读&#xff1a;网络变压器与不同芯片之间的匹配原则及POE通讯产品需要注意哪些方面网络变压器与不同芯片之间的匹配原则&#xff1a;一&#xff0c;电流型PHY芯片一般要配的网络变压器&#xff1a;1、变压器PHY侧3线共模电感 &#xff08;更适合POE产品&#xff…...

Spring WebFlux

目录 基于注解编程模型 函数式编程模型 传统的基于Servlet的Web框架,如Spring MVC,在本质上都是阻塞和多线程的,每个连接都会使用一个线程。在请求处理的时候,会在线程池中拉取一个工作者( worker )线程来对请求进行处理。同时,请求线程是阻塞的,直到工作者线程提示它已…...

C++基础面试题:new和malloc的区别

面试题&#xff1a;new和malloc的区别或new和malloc的异同 相同点&#xff1a; 1、new/delete和malloc/free它们都是内存申请和释放的函数。 2、new/delete和malloc/free 都要一一对应&#xff0c;调用了多少次new 就需要调用多少次delete&#xff1b;同 理调用多少次ma…...

WebDAV之葫芦儿·派盘+KMPlayer

KMPlayer 支持WebDAV方式连接葫芦儿派盘。 KMPlayer几乎可以播放您系统上所有的影音文件,支持几乎全部音视频格式。通过其强大的插件功能,可以支持层出不穷的新格式。软件还具有齐全的操控功能,支持捕获音频、捕获AVI、捕获画面、外挂字幕、自定义编辑设置,是视频爱好者的不…...

杨浦区人工智能及大数据(云计算)企业登记工作(2023年度)的通知

各相关单位&#xff1a; 根据《“长阳秀带”在线新经济产业集聚发展若干政策》&#xff08;杨府发〔2022〕2号&#xff09;及其实施细则的要求&#xff0c;现组织开展2023年度杨浦区人工智能与大数据(云计算&#xff09;企业登记备案工作,现将相关工作通知如下&#xff1a; 一…...

2023年去培训机构学前端还是Java?

选择专业肯定是优先考虑更有发展前景和钱途的专业。毕竟IT专业的培训费都不低&#xff0c;基本都要一两万左右&#xff0c;咱们花钱总是希望获得最大回报。 那么到底哪个更有发展前景呢&#xff1f; 零基础能学得会吗&#xff1f; 就业薪资如何呢&#xff1f; 前言 不知道大家有…...

业务系统对接大模型的基础方案:架构设计与关键步骤

业务系统对接大模型&#xff1a;架构设计与关键步骤 在当今数字化转型的浪潮中&#xff0c;大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;已成为企业提升业务效率和创新能力的关键技术之一。将大模型集成到业务系统中&#xff0c;不仅可以优化用户体验&#xff0c;还能为业务决策提供…...

阿里云ACP云计算备考笔记 (5)——弹性伸缩

目录 第一章 概述 第二章 弹性伸缩简介 1、弹性伸缩 2、垂直伸缩 3、优势 4、应用场景 ① 无规律的业务量波动 ② 有规律的业务量波动 ③ 无明显业务量波动 ④ 混合型业务 ⑤ 消息通知 ⑥ 生命周期挂钩 ⑦ 自定义方式 ⑧ 滚的升级 5、使用限制 第三章 主要定义 …...

基于ASP.NET+ SQL Server实现(Web)医院信息管理系统

医院信息管理系统 1. 课程设计内容 在 visual studio 2017 平台上&#xff0c;开发一个“医院信息管理系统”Web 程序。 2. 课程设计目的 综合运用 c#.net 知识&#xff0c;在 vs 2017 平台上&#xff0c;进行 ASP.NET 应用程序和简易网站的开发&#xff1b;初步熟悉开发一…...

23-Oracle 23 ai 区块链表(Blockchain Table)

小伙伴有没有在金融强合规的领域中遇见&#xff0c;必须要保持数据不可变&#xff0c;管理员都无法修改和留痕的要求。比如医疗的电子病历中&#xff0c;影像检查检验结果不可篡改行的&#xff0c;药品追溯过程中数据只可插入无法删除的特性需求&#xff1b;登录日志、修改日志…...

ESP32读取DHT11温湿度数据

芯片&#xff1a;ESP32 环境&#xff1a;Arduino 一、安装DHT11传感器库 红框的库&#xff0c;别安装错了 二、代码 注意&#xff0c;DATA口要连接在D15上 #include "DHT.h" // 包含DHT库#define DHTPIN 15 // 定义DHT11数据引脚连接到ESP32的GPIO15 #define D…...

Auto-Coder使用GPT-4o完成:在用TabPFN这个模型构建一个预测未来3天涨跌的分类任务

通过akshare库&#xff0c;获取股票数据&#xff0c;并生成TabPFN这个模型 可以识别、处理的格式&#xff0c;写一个完整的预处理示例&#xff0c;并构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务 用TabPFN这个模型构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务&#xff0c;进行预测并输…...

Python实现prophet 理论及参数优化

文章目录 Prophet理论及模型参数介绍Python代码完整实现prophet 添加外部数据进行模型优化 之前初步学习prophet的时候&#xff0c;写过一篇简单实现&#xff0c;后期随着对该模型的深入研究&#xff0c;本次记录涉及到prophet 的公式以及参数调优&#xff0c;从公式可以更直观…...

使用van-uploader 的UI组件,结合vue2如何实现图片上传组件的封装

以下是基于 vant-ui&#xff08;适配 Vue2 版本 &#xff09;实现截图中照片上传预览、删除功能&#xff0c;并封装成可复用组件的完整代码&#xff0c;包含样式和逻辑实现&#xff0c;可直接在 Vue2 项目中使用&#xff1a; 1. 封装的图片上传组件 ImageUploader.vue <te…...

跨链模式:多链互操作架构与性能扩展方案

跨链模式&#xff1a;多链互操作架构与性能扩展方案 ——构建下一代区块链互联网的技术基石 一、跨链架构的核心范式演进 1. 分层协议栈&#xff1a;模块化解耦设计 现代跨链系统采用分层协议栈实现灵活扩展&#xff08;H2Cross架构&#xff09;&#xff1a; 适配层&#xf…...

GitHub 趋势日报 (2025年06月08日)

&#x1f4ca; 由 TrendForge 系统生成 | &#x1f310; https://trendforge.devlive.org/ &#x1f310; 本日报中的项目描述已自动翻译为中文 &#x1f4c8; 今日获星趋势图 今日获星趋势图 884 cognee 566 dify 414 HumanSystemOptimization 414 omni-tools 321 note-gen …...