摘要:核心概念核心概念核心概念为了在的配置和使用中可以更加顺畅,我们对中的数据模型类型以及和等概念做个简要介绍。名字该名字应该具有语义,一般用于表示的功能,例如表示请求的总数。可以对观察结果采样,分组及统计。
为了在 Prometheus 的配置和使用中可以更加顺畅,我们对 Prometheus 中的数据模型、metric 类型以及 instance 和 job 等概念做个简要介绍。
数据模型Prometheus 中存储的数据为时间序列,是由 metric 的名字和一系列的标签(键值对)唯一标识的,不同的标签则代表不同的时间序列。
metric 名字:该名字应该具有语义,一般用于表示 metric 的功能,例如:http_requests_total, 表示 http 请求的总数。其中,metric 名字由 ASCII 字符,数字,下划线,以及冒号组成,且必须满足正则表达式 [a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*。
标签:使同一个时间序列有了不同维度的识别。例如 http_requests_total{method="Get"} 表示所有 http 请求中的 Get 请求。当 method="post" 时,则为新的一个 metric。标签中的键由 ASCII 字符,数字,以及下划线组成,且必须满足正则表达式 [a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*。
样本:实际的时间序列,每个序列包括一个 float64 的值和一个毫秒级的时间戳。
格式: 如http_requests_total{method="POST",endpoint="/api/tracks"}。
metric 类型Prometheus 客户端库主要提供四种主要的 metric 类型,分别如下:
Counter一种累加的 metric,典型的应用如:请求的个数,结束的任务数, 出现的错误数等等。 例如,查询 http_requests_total{method="get", job="kubernetes-nodes", handler="prometheus"} 返回 8,10 秒后,再次查询,则返回 14。
Gauge一种常规的 metric,典型的应用如:温度,运行的 goroutines 的个数。例如:go_goroutines{instance="10.9.81.55", job="kubernetes-nodes"} 返回值 147,10 秒后返回 124。
Histogram可以理解为柱状图,典型的应用如:请求持续时间,响应大小。可以对观察结果采样,分组及统计。 例如,查询 http_request_duration_microseconds_sum{job="kubernetes-nodes", handler="prometheus"} 时,返回结果如下:
Summary类似于 Histogram, 典型的应用如:请求持续时间,响应大小。提供观测值的 count 和 sum 功能。提供百分位的功能,即可以按百分比划分跟踪结果。
instance&jobinstance: 一个多带带 scrape 的目标, 一般对应于一个进程。
jobs: 一组同类型的 instances
例如,一个 api-server 的 job 可以包含4个 instances:
job: api-server
instance 1: 1.2.3.4:5670instance 2: 1.2.3.4:5671instance 3: 1.2.3.4:5672instance 4: 1.2.3.4:5673当 scrape 目标时,Prometheus 会自动给这个 scrape 的时间序列附加一些标签以便更好的分别,例如:instance,job。
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