prometheus.(4).函数计算公式
数学理论基础-计算公式
作者声明：本博客内容是作者在学习以及搭建过程中积累的内容，内容采自网络中各位老师的优秀博客以及视频，并根据作者本人的理解加以修改（由于工作以及学习中东拼西凑，如何造成无法提供原链接，在此抱歉！！！）
作者再次声明：作者只是一个很抠脚的IT工作者，希望可以跟那些提供原创的老师们学习
原文：大米运维
CPU的构思
%Cpu(s): 2.2 us, 1.9 sy, 0.0 ni, 95.5 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.3 si, 0.0 st
CPU的使用率 = （所有非空闲状态的CPU使用时间总和 ）/（所有状态CPU时间的总和）
(1-((sum(increase(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) by (instance)) / (sum(increase(node_cpu_seconds_total[5m])) by (instance)))) * 100
(sum(increase(node_cpu_seconds_total{mode!="idle"}[5m])) by (instance) / sum(increase(node_cpu_seconds_total[5m])) by (instance) )* 100
函数
rate()
rate函数，rate用来计算两个 间隔时间内发生的变化率（一段时间内平均每秒的增量）。
专门用来搭配Counters类型的数据，rate(指标名{筛选条件}[时间间隔])
比如 查看1分钟内非idle的cpu使用率
rate(node_cpu_seconds_total{mode!="idle"}[1m])
irate()
rate与irate的区别
irate和rate都会用于计算某个指标在一定时间间隔内的变化速率。但是它们的计算方法有所不同：irate取的是在指定时间范围内的最近两个数据点来算速率，而rate会取指定时间范围内所有数据点，算出一组速率，然后取平均值作为结果。
所以官网文档说：irate适合快速变化的计数器（counter），而rate适合缓慢变化的计数器（counter）。
根据以上算法我们也可以理解，对于快速变化的计数器，如果使用rate，因为使用了平均值，很容易把峰值削平。除非我们把时间间隔设置得足够小，就能够减弱这种效应。
相同函数，截取不同时间的图形分析
rate(node_network_receive_bytes_total{device="ens32",instance="k8s-node1"}[1m])
1分钟内 增加了 1000bytes （假设）
5分钟内 增加了 5000bytes （假设）
会把1000bytes除以 1m*60秒，=～16bytes/s 就是这样计算出在这1分钟内，平均每秒钟增加 16bytes
把5分钟内的增量 除以 5m*60s ，5分钟的增量 假如是 5000 ， 那么除以300 以后 也还是约等于 =~ 16bytes/s
以上两种时间段的取法，都是假设成⼀种平均的取法，这是一种假设的理想状态，事实上生产环境 网络数据接收量 可不是这么平均的。有可能在 第一分钟 增加了 1000， 到 第二分钟 就变成增加了2500….
所以 rate(1m) 这样的取值方法比起 rate(5m) ，因为它取的时间段短，所以 任何某⼀瞬间的凸起或者降低在成图的时候会体现的更细致 更敏感而rate(5m)把整个5分钟内的都⼀起平均了，那么当发生瞬时凸起的时候，会显得图平缓了⼀些 （因为 取的时间段长 把波峰波谷都给平均消下去了）
increase()
increase 函数 在promethes中，是用来针对Counter 这种持续增长的数值，截取其中⼀段时间的 增量（一段时间内的总增量）
increase(node_cpu_seconds_total[1m]) =》 这样 就获取了 CPU总使用时间在1分钟内的增量
sum( )
比如上面得到各个指标的cpu使用率，如果我想计算总的cpu使用率怎么办？
sum( ) 就如其字⾯意思⼀样 起到value 加合的作用 sum( increase(node_cpu_seconds_total[1m]) ) 外⾯套⽤⼀个sum 即可把所有核数值加合
问题1：所有机器的CPU 也全都加到⼀起了，变成 服务器集群 总CPU平均值了？
by()
by (instance) 这个函数 可以把 sum加合到⼀起的数值 按照指定的⼀个方式进行一层的 拆分
instance 代表的是 机器名
意思就是说 把sum函数中 服务器加合的这个糗事 再给它强行拆分出来
sum(increase(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[1m])) by (instance)
sum() by (cluster_name) 可以帮我们实现集群加合并分三条曲线输出了，顺带一提的是 (cluster_name) 这个标签，默认node_exporter是没有办法提供的，node_exporter只能按照不同的机器名去划分。如果希望支持cluster_name 我们需要自行定义标签。
topk()
topk() 函数的定义是：取前面x位的最高值,最简单理解就是数学的top，当我们有很多服务器我们想要获取某个key的数据排在前3位的服务器。
Gauge类型使用方式：
topk(3,key)
Counter类型使用方式
topk(3,rate(key[1m]))
注意：此种函数获得数据并不是很适用图形化展示，实际使用的时候 ⼀般用topk（）函数 进行瞬时报警而不是为了观察曲线图
count()
定义： 把数值符合条件的 输出数目进行加合
例如：找出当前（或者历史的）当数值数大于2000的机器数量
更多函数：https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/functions/
标签匹配
模糊匹配 =~
模糊不匹配 !~
