Prometheus常用函数

Prometheus 提供了多种函数，以帮助用户在 PromQL（Prometheus Query Language）中进行数据查询和分析。以下是一些常用的 Prometheus 函数：

1. rate()

• 描述：计算一个计数器在指定时间窗口内的平均增长率。
• 用法：rate(metric_name[5m])，表示在过去 5 分钟内的增长率。

2. irate()

• 描述：计算一个计数器在最近两次采样之间的瞬时增长率。
• 用法：irate(metric_name[5m])，适合监控瞬时变化。

3. increase()

• 描述：计算一个计数器在指定时间窗口内的总增长量。
• 用法：increase(metric_name[5m])，表示在过去 5 分钟内的增长量。

4. sum()

• 描述：对一组时间序列的值进行求和。
• 用法：sum(metric_name)，可以与 by() 或 without() 结合使用，进行分组。

5. avg()

• 描述：计算一组时间序列的平均值。
• 用法：avg(metric_name)，同样可以与分组参数结合使用。

6. min() 和 max()

• 描述：分别计算一组时间序列的最小值和最大值。
• 用法：min(metric_name) 和 max(metric_name)，可以用于获取特定指标的极值。

7. count()

• 描述：计算一组时间序列的数量。
• 用法：count(metric_name)，可以用于统计符合条件的时间序列数量。

8. stddev() 和 stdvar()

• 描述：计算一组时间序列的标准差和方差。
• 用法：stddev(metric_name) 和 stdvar(metric_name)，用于分析数据的离散程度。

9. histogram_quantile()

• 描述：从直方图数据中计算指定百分位数的值。
• 用法：histogram_quantile(0.95, rate(histogram_metric_name_bucket[5m]))，表示计算过去 5 分钟内的 95% 百分位数。

10. label_replace()

• 描述：用于根据现有标签创建新的标签。
• 用法：label_replace(metric_name, "new_label", "replacement", "source_label", "regex")，用于重命名或修改标签。

总结

这些函数帮助用户进行复杂的查询、聚合和数据分析，使得 Prometheus 成为一个强大的监控工具。通过灵活运用这些函数，可以轻松获取有价值的监控数据。