我们使用 Prometheus Go client library 在 Go 代码中埋点,将指标数据上报到 Prometheus server,接下来我们使用 PromQL 查询指标数据。
上一篇我们从PromQL入门,这个篇章我们继续学习下PromQL的进阶知识与实际的使用
Prometheus的promql目录包含PromQL(Prometheus Query Language)的解析和执行代码:
Prometheus 中的一些关键设计,比如注重标准和生态、监控目标动态发现机制、PromQL等。
在PromQL、LogQL和TraceQL之前,业界在查询和分析监控指标、日志和链路时使用了不同的方法和工具。这些方法和工具通常会因技术和需求的演变而变化,以下是在之前常见的一些方法:
我们在 树义带你学 Prometheus(三):Grafana 图表配置快速入门 - 陈树义 - 博客园 中提到可以针对业务指标做自定义监控,其中有一个设置属性为 Metrics,即:
在监控和可观察领域,Prometheus 和 Thanos 已成为处理时间序列数据的两个强大工具。这两个系统都提供强大的特性和功能,帮助组织获得对其基础设施和应用程序的宝贵见解。
时序数据库有很多,比如 Prometheus、M3DB、TimescaleDB、OpenTSDB、InfluxDB等等。Prometheus 和 VictoriaMetrics 是开源时间序列数据库,可为复杂 IT 环境中的监控和告警提供强大的解决方案。然而,它们的设计不同,并提供独特的功能,这些功能可能会影响其性能、可扩展性和监控工作负载的易用性。本文旨在分析 Prometheus 和 VictoriaMetrics 之间的差异,从而为寻求最适合其特定需求的解决方案(作为监控解决方案和可观察性或对系统进行故障排除)的用户提供见解。
在当今云计算和DevOps的时代,有效管理和维护多个集群环境是一项挑战。每个集群环境,如开发、测试、生产,都有其独特的特性和需求。有效管理这些集群需要精心规划和合适的工具。
如果没有过滤那么只是一股脑把分片的数据集中到了一起,没意义。很多时候是因为数据量太大了,分散在多个采集器的数据是不能被一个联邦消化的。
通常来说,对于一个运行时的复杂系统,如果系统出了问题是很难排查的。因为你是不太可能在运行时一边检查代码一边调试的。因此,你需要在各种关键点加上监控,通过监控获取的数据,指导我们进一步工作,解决问题。
PromeQL是prometheus内置的数据查询语言,其提供对时间序列数据丰富的查询,聚合以及逻辑运算能力的支持。并且被广泛应用在prometheus的日常应用当中,包括数据查询,可视化,告警处理当中,grafana绘图就是利用了prometheus里面的PromQL的功能
PromQL基于时间序列模型,即将数据按时间序列进行存储和查询。Prometheus将所有时间序列数据存储为样本值(即某个指标在某个时间点的值),每个时间序列都由一个唯一的标识符(即指标名称和一组标签)来标识。PromQL通过使用这些标识符来查询和聚合时间序列数据。
PromQL 是 Prometheus 提供的一个函数式的表达式语言,可以使用户实时地查找和聚合时间序列数据。表达式计算结果可以在图表中展示,也可以在 Prometheus表达式浏览器中以表格形式展示,或者作为数据源,以 HTTP API 的方式提供给外部系统使用。PromQL 虽然以 QL 结尾,但是它不是类似 SQL 的语言,因为在时间序列上执行计算类型时,SQL 语言相对缺乏表达能力。而 PromQL 语言表达能力非常丰富,可以使用标签进行任意聚合,还可以使用标签将不同的标签连接到一起进行算术运算操作。内置了时间和数学等很多函数可以使用。
Prometheus 通过指标名称(metrics name)以及对应的一组标签(label)唯一定义一条时间序列。指标名称反映了监控样本的基本标识,而 label 则在这个基本特征上为采集到的数据提供了多种特征维度。用户可以基于这些特征维度过滤、聚合、统计从而产生新的计算后的一条时间序列。
我们在查询Prometheus的时候,通常有两种方式,一种是查瞬时的Metric采样数据,一种是查一段时间范围内的Metric采样数据。
Prometheus 提供了一种功能表达式语言 PromQL,允许用户实时选择和汇聚时间序列数据。表达式的结果可以在浏览器中显示为图形,也可以显示为表格数据,或者由外部系统通过 HTTP API 调用。
可以看到普罗米修斯是领先的、开源的、也是一种监控解决方案、支持用户指标和告警等需求。
在之前的博客里,笔者详细阐述了Prometheus数据的插入过程。但我们最常见的打交道的是数据的查询。Prometheus提供了强大的Promql来满足我们千变万化的查询需求。在这篇文章里面,笔者就以一个简单的Promql为例,讲述下Prometheus查询的过程。
背景 随着游戏业务不断增多,业务使用的环境也越来越复杂。此时对于监控的难度也是逐步增大,一方面是监控的数据量大;另一方面是多云之间对于监控及时性的解决方案。腾讯游戏团队与腾讯云监控团队协作,深入研究如何持续解决游戏运维监控问题。最终我们通过构建 Prometheus 监控专项能力,提供免搭建的高效运维能力,降低了全球业务监控复杂度,提升了监控及时性等棘手问题。 我们将拆分成基础篇和实战篇两期文章,为您详细介绍腾讯游戏是如何使用 Prometheus 的。期望能给您的开发运维之路,带来一些启发~ 基础篇 标题
3、prometheus根据配置定时去拉取各个节点的数据,默认使用的拉取方式是pull
普罗米修斯官网的首页简单的对普罗米修斯做了定义:从指标到洞察力 ,普罗米修斯通过领先的开源监控解决方案为用户的指标和告警提供强大的支持。
在不断发展的软件开发世界中,可观察性使软件工程师能够实时洞察复杂的系统。OpenTelemetry 和 Prometheus 是著名的云原生计算基金会 (CNCF) 毕业项目,但用于监控和调试应用程序的可观察性工具不同。
本文使用Prometheus+Grafana+Node Exporter搭建Linux主机监控系统:
受PromQL的启发,Loki也有自己的LogQL查询语句。根据官方的说法,它就像一个分布式的grep日志聚合查看器。和PromeQL一样,LogQL也是使用标签和运算符进行过滤,它主要分为两个部分:
我现在目前的读者都肯定通过prometheus这个监控吧,那么它到底是什么呢? prometheus是一个基于时间序列(time_series)的监控软件,它是由soundCloud开源监控告警解决方案,从2012年开始编写代码,再到2015年github上开源,已经很多大公司使用,2016年prometheus成为继kubernetes后,第二个CNCF(cloud native Computing Foundation云原生计算基金会)的成员。2017年底发布了基于全新存储层的2.0版本,能更好地与容器平台、云平台配合,并同时支持告警。
https://grafana.com/grafana/plugins/alexanderzobnin-zabbix-app/
它类似于 SQL 的语言,但是PromQL表现力非常丰富,并且内置函数很多,在日常数据可视化以及 rule 告警中都会使用到它。
Boussole 作为多维分析平台,与大多数实时分析系统有类似的数据流向。从数据源拉取数据并经过前置清洗,通过用户在平台中定义的指标和维度以及汇聚方式实时聚合后,将产生的结果数据落入持久化存储,用户通过平台前端配置的相关视图及 Dashboard 实时观测这些最新汇聚出的数据结果。
作者 | 孙高飞 理解 instant 类型和 range 类型 在 PromQL 中我们可以使用很多的操作符和内置函数来计算我们的监控数据, 而这些操作符和内置函数在计算的 时候要求输入的参数是有类
上篇文章【第04期:Prometheus 数据采集(三)】介绍了 Prometheus 数据采集流程,本文开始将介绍 Prometheus 数据查询。本文会介绍数据查询的基本使用。
PromQL(Prometheus Query Language)为 Prometheus tsdb 的查询语言。是结合 grafana 进行数据展示和告警规则的配置的关键部分。
点击关注公众号,Java干货及时送达 推荐阅读:Spring Cloud Alibaba 终于一统江湖! 出品 | OSC开源社区(ID:oschina2013) Grafana 9.0 的主要重点是改善 Grafana 的用户体验,使可观察性和数据可视化更易用也更容易获得。无论是通过 Prometheus 和 Loki 可视化查询生成器还是面板和仪表板搜索功能,Grafana 9.0 都引入了更新的工作流程,使发现和调查数据变得更加容易和直观。 要深入了解所有最新功能,可以加入在 GrafanaCONl
ELK Stack 日志收集和检索平台想必大家应该比较熟悉,Elasticsearch + Filebeat + Logstash + Kibana。
之前讲过普罗米修斯自己就是一个时序数据库, 它从 exporter 拉取的数据都会按时间戳保存到对应的文件里,这个时序数据库默认会保存 14 天的数据。 而它自己也开发了一套名为 PromQL 的类 SQL 的查询语言用来从各种维度让用户来查询并计算监控的数据。 我们先来看一下我自己编写的 exporter 的接口, 看看它向普罗米修斯的主服务返回的监控数据是什么样的。
作者 | Matt Saunders 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 开源工具 Grafana 已经发布了 9.0 版本。9.0 版本的关键目标是改进用户体验,让可观察性和数据可视化变得更容易和可访问,并改进警报功能。 可视化查询构建器首次出现在 Grafana 9 中,它提供了更简单、更直观的方法来查看数据。这是为 Prometheus(被广泛采用的警报和监控工具)和 Grafana Loki(Grafana 的日志聚合工具)而设计的。这个版本还提供了一个高分辨率的直方图可视化仪表盘面板。
Bartek Plotka 是红帽的首席软件工程师,从 2019 年开始担任 Prometheus 项目的维护者,也是 CNCF Thanos 项目的共同作者之一,同时还担任 CNCF 大使以及 CNCF 可观察性 TAG 的技术领导者。他在业余和 O’Reilly 出版了《Efficient Go》一书。 —1— 前言 Promethues 对于目标的极度专注是我喜欢并加入这个项目的原因。Prometheus 用务实、可靠、经济的方式,推出了无价的指标监控系统。Prometheus 提供了极其稳定和健壮
Promethues 对于目标的极度专注是我喜欢并加入这个项目的原因。Prometheus 用务实、可靠、经济的方式,推出了无价的指标监控系统。Prometheus 提供了极其稳定和健壮的 API、查询语言和用于进行集成的协议(例如远端写入和 OpenMetrics),这一稳固的基础,让云原生的监控生态欣欣向荣:
这篇文章介绍如何使用 PromQL 查询 Prometheus 里面的数据。包括如何使用函数,理解这些函数,Metrics 的逻辑等等,因为看了很多教程试图学习 PromQL,发现这些教程都直说有哪些函数、语法是什么,看完之后还是很难理解。比如 [1m] 是什么意思?为什么有的函数需要有的函数不需要?它对 Grafana 上面展示的数据有什么影响?rate 和 irate 的区别是什么?sum 和 rate 要先用哪个后用哪个?经过照葫芦画瓢地写了很多 PromQL 来设置监控和告警规则,我渐渐对 PromQL 的逻辑有了一些理解。这篇文章从头开始,通过介绍 PromQL 里面的逻辑,来理解这些函数的作用。本文不会一一回答上面这些问题,但是我的这些问题都是由于之前对 PromQL 里面的逻辑和概念不了解,相信读完本文之后,这些问题的答案就显得不言而喻了。
在 promtail 收集并将日志发送给Loki 之后, Distributor 就是第一个接收它们的组件,每秒可以接收数百万次写入。Distributor会对接收到的日志流进行正确性校验,并将验证后的chunk日志块分批并行发送到Ingester。
🐯 猫头虎博主回来了!在现代的微服务架构中,有效的监控解决方案已经成为了关键的组件。我发现许多开发和运维朋友在搜索 “Prometheus 基础”、“Prometheus 监控实践” 或 “Prometheus 部署指南”。于是,我决定为大家深入解析 Prometheus,从最基础的概念到生产环境中的应用实践,一路带你成为监控领域的英雄!🚀
出品 | OSC开源社区(ID:oschina2013) Grafana 9.0 的主要重点是改善 Grafana 的用户体验,使可观察性和数据可视化更易用也更容易获得。无论是通过 Prometheus 和 Loki 可视化查询生成器还是面板和仪表板搜索功能,Grafana 9.0 都引入了更新的工作流程,使发现和调查数据变得更加容易和直观。 要深入了解所有最新功能,可以加入在 GrafanaCONline 举行的 Grafana 9.0 会议:https://grafana.com/go/grafanac
APM系统即Application Performance Management应用性能管理,目的是对企业的关键业务系统进行实时性能监控和故障管理,主要有以下三个维度:日志聚合Logs、业务指标Metrics、链路跟踪Traces。
建议使用第五步启动方式,找到配置文件加上--web.enable-lifecycle,此参数的意义在于我们修改了prometheus.yml后直接远程热加载即可,不用重启服务,使用下面的命令即可。
前面我们在学习到使用 Loki 的 Ruler 进行报警的时候,使用了一种查询语言来定义报警规则,这个就是受 PromQL 的启发,Loki 自己推出的查询语言,称为 LogQL,它就像一个分布式的 grep,可以聚合查看日志。和 PromQL 一样,LogQL 也是使用标签和运算符进行过滤的,主要有两种类型的查询功能:
Prometheus 会定期去对数据进行采集,每一次采集的结果都是一次采样的样本(sample),这些数据会被存储为时间序列,也就是带有时间戳的 value stream,这些 value stream 归属于自己的监控指标。
without 不包含标签,与jvm_memory_used_bytes 等价
作者:jimmiehan(韩金明) , 腾讯PCG后台开发工程师, Prometheus/Thanos contributor Prometheus 是目前最流行的开源监控系统之一, 这里以我在基于 Prometheus 构建天机阁 2.0Metrics 子系统的实践谈一谈 Prometheus 的一些最佳实践, 最佳实践的理念是 Prometheus 系统简单稳定高效运行的关键。(注: 天机阁 2.0 是新一代云原生可观测性系统) 埋点思路 最好将原始指标暴露给 Prometheus, 而不是在应用
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云