Prometheus学习系列(三)之Prometheus 概念:数据模型、metric类型、任务、实例
前言
本文来自Prometheus官网手册1、Prometheus官网手册2 和 Prometheus简介
说明
metrics和labels(度量指标名称和标签)
每一个时间序列数据由metric度量指标名称和它的标签labels键值对集合唯一确定。
这个metric度量指标名称指定监控目标系统的测量特征(如:http_requests_total
- 接收http请求的总计数)。
注意:冒号保留用于用户定义的录制规则。 它们不应被exporter或直接仪表使用。
labbels开启了Prometheus的多维数据模型:对于相同的度量名称,通过不同标签列表的结合, 会形成特定的度量维度实例。(例如:所有包含度量名称为/api/tracks
的http请求,打上method=POST
的标签,则形成了具体的http请求)。这个查询语言在这些度量和标签列表的基础上进行过滤和聚合。改变任何度量上的任何标签值,则会形成新的时间序列图。
metric度量指标可能包含ASCII字母、数字、下划线和冒号,他必须配正则表达式[a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*。
label标签名称可以包含ASCII字母、数字和下划线。它们必须匹配正则表达式[a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*
。
带有_
下划线的标签名称被保留内部使用,标签labels值包含任意的Unicode码。
具体详见metrics和labels命名最佳实践。
样本
样本形成了实际的时间序列数据列表。每个采样值包括:
- 一个64位的浮点值
- 一个精确到毫秒级的时间戳
Notation(符号)
表示一个度量指标和一组键值对标签,需要使用以下符号:
[metric name]{[label name]=[label value], ...}
例如,度量指标名称是api_http_requests_total
, 标签为method="POST"
, handler="/messages"
的示例如下所示:
api_http_requests_total{method="POST", handler="/messages"}
这些命名和OpenTSDB使用方法是一样的。
度量指标类型
Prometheus客户端库提供了四种核心的metrics类型,这四种类型目前仅在客户端库和wire协议中区分。Prometheus服务还没有充分利用这些类型,将来可能会发生改变。
Counter(计数器)
counter 是表示单个单调递增计数器的累积度量,其值只能在重启时增加或重置为零。 例如,您可以使用计数器来表示所服务的请求数,已完成的任务或错误。
不要使用计数器来暴露可能减少的值。例如,不要使用计数器来处理当前正在运行的进程数,而是使用gauge。
客户端使用计数器的文档:
Gauge(测量器)
gauge是一个度量指标,它表示一个既可以递增, 又可以递减的值。
测量器主要测量类似于温度、当前内存使用量等,也可以统计当前服务运行随时增加或者减少的Goroutines数量
客户端使用计量器的文档:
Histogram(柱状图)
直方图对观察结果进行采样(通常是请求持续时间或响应大小等),并将其计入可配置存储桶中。它还提供所有观察值的总和。基本度量标准名称为<basename>的直方图在scrape期间显示多个时间序列:
- 暴露的观察桶的累积计数器:
<basename>_bucket{le="<upper inclusive bound>"}
- 所有观测值的总和:
<basename>_sum
- 已观察到的事件数:
<basename>_count
,和<basename>_bucket{le="+Inf"}
相同
使用histogram_quantile函数, 计算直方图或者是直方图聚合计算的分位数阈值。 一个直方图计算Apdex值也是合适的, 当在buckets上操作时,记住直方图是累计的。详见直方图和总结
客户库的直方图使用文档:
Summary
类似histogram柱状图,summary是采样点分位图统计(通常是请求持续时间和响应大小等)。虽然它还提供观察的总数和所有观测值的总和,但它在滑动时间窗口上计算可配置的分位数。基本度量标准名称<basename>
的summary
在scrape期间公开了多个时间序列:
- 流φ-quantiles (0 ≤ φ ≤ 1), 显示为
<basename>{quantiles="[φ]"}
<basename>_sum
, 是指所有观察值的总和<basename>_count
, 是指已观察到的事件计数值
有关φ-分位数,Summary用法和histogram图差异的详细说明,详见histogram和summaries
有关summaries
的客户端使用文档:
任务与实例
例如, 一个被称作api-server的任务有四个相同的实例。
job: api-server
instance :1.2.3.4:
instance :1.2.3.4:
instance :5.6.7.8:
instance :5.6.7.8:
自动化生成的标签和时间序列
当Prometheus拉取一个目标,会自动地把两个标签添加到度量名称的标签列表中,分别是:
job: 目标所属的配置任务名称。
instance: 被抓取的目标网址的一部分: host:port
如果以上两个标签二者之一存在于采样点中,这个取决于honor_labels
配置选项。详见文档
对于每个采样点所在服务instance,Prometheus都会存储以下的度量指标采样点:
up{job="[job-name]", instance="instance-id"}:,表示采样点所在服务健康;,标识抓取失败
scrape_duration_seconds{job="[job-name]", instance="[instance-id]"}: 抓取的持续时间
scrape_samples_post_metric_relabeling{job="<job-name>", instance="<instance-id>"}: 应用度量标准重新标记后剩余的样本数。
scrape_samples_scraped{job="<job-name>", instance="<instance-id>"}: 目标暴露的样本数量。
运行时间序列对于实例可用性监视很有用。
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