指标名称和标签告诉我们正在观察什么，而时间戳值对告诉我们可观察属性随着时间如何变化，让我们可以使用这些数据绘制图表。 也就是说，一个指标可以创建一个或多个时间序列。...样本是介于指标和时间序列之间的东西——它是特定时间戳的一个时间序列值。这个时间戳可以是显式的，也可以是隐式的。...Prometheus 是如何使用内存的？ 为了更好地处理与基数有关的问题，最好先深入了解下 Prometheus 的工作原理，以及时间序列是如何消耗内存的。...其次，这个计算基于 Prometheus 所使用的所有内存，而不仅仅是时间序列数据，所以它只是一个近似值。使用它可以大致了解每个时间序列使用了多少内存，不要把它当成确切的数字。...99% 的应用程序输出的指标都不会超过这些正常的默认值。 默认情况下，每个时间序列上最多只能有 64 个标签，这远远超过了大多数指标所需的标签数量。
编者的话：搞好SQL可以做很多事情，比如说可以解决海盗分金的问题，可以用SQL把大象装进冰箱，还可以用SQL解决环环相扣的刑侦推理问题，近期，有位读者朋友投稿了“使用SQL计算宝宝每次吃奶的时间间隔”，...环境 ---- Oracle 11.2.0.4 1.记录每次吃奶时间 2.计算吃奶时间间隔 1....默认值设置为'N',代表吃奶量正常；如果吃奶量很少，则可将对应记录的LABEL字段值手工更新为'L'；如果吃奶量非常多，超过正常值，则更新为'M'。...可以看到ID=9这条记录的LABEL='L',也就是说这次吃奶量非常少。 2.计算吃奶时间间隔 ---- 也许有人禁不住会问，你这么简单的需求还把它弄到Oracle数据库里，还用SQL计算实现。...当然目前数据还比较少，后续数据多了才可以更准确的反映出异常的比例。 因为会经常查询到这个间隔时间。将这个两个语句分别保存为v1.sql和v2.sql，方便后续使用。
作者 金 戈 沃趣科技技术专家 传统监控系统面临的问题 Prometheus的前身：Borgmon Borgmon介绍 应用埋点 服务发现 指标采集与堆叠 指标数据存储 指标 指标的查询 规则计算...邮件风暴，邮件配置各种规则相当复杂，一不小心可能就容易造成邮件风暴的问题。 随着容器技术的发展，传统监控系统面临更多问题 容器如何监控? 微服务如何监控? 集群性能如何进行分析计算?...Borgmon介绍 那么我们来看一下Google如何做大规模集群的监控系统 应用埋点 首先，Borg集群中运行的所有应用都需要暴露出特定的URL，http://:80/varz 通过这个URL...比如，我们想在web server报错超过一定比例的时候报警，或者说在非200返回码，占总请求的比例超过某个值的时候报警。 ? ?...Prometheus 介绍 Borgmon是Google内部的系统，那么在Google之外如何使用它呢？这里就提到我们所描述的Prometheus这套监控系统。
这里面有一定的优化空间 一些不合理的查询条件也会加大内存，如 group、大范围 rate 我的指标需要多少内存： 作者给了一个计算器，设置指标量、采集间隔之类的，计算 prometheus 需要的理论内存值...比如出现一个 counter 时间序列，值为 100，rate 就不知道这些增量是现在的值，还是目标已经运行了好几年并且才刚刚开始返回。 建议将 rate 计算的范围向量的时间至少设为抓取间隔的四倍。...如何查看当前的 label 分布情况呢，可以使用 prometheus 提供的 tsdb 工具。...但 prometheus 也曾经对启动时间做过优化，在 2.6 版本中对于 WAL 的 load 速度就做过速度的优化，希望重启的时间不超过 1 分钟[12] 你的应用应该暴露多少指标 当你开发自己的服务的时候...左右的指标，如果你的应用很大，也尽量不要超过 10000 个指标，需要合理控制你的 label。
例如，我们可能会将统计函数应用于指标或指标组 计数：计算特定时间间隔内的观察点数 求和：将特定时间间隔内所有观察点的值累计相加 平均值：提供特定时间间隔内所有值的平均值 中间数：数值的几何中点，正好50...平均负载少于CPU的数量通常是正常的，长时间内超过该数字的平均值 则表示CPU已饱和 我们需要计算主机上的CPU数量，可使用count聚合实现 用idle的mode计算node_cpu_seconds_total...同时，我们也已经被警告过： 这意味着我们应该谨慎地使用标签，并且应尽可能保持不变 让我们看看如何利用该指标上的标签。假设我们只想从某个特定的数据中心或一组数据中心选择指标。...代码清单：查询指标的值 使用increment方法来增加指标的值 代码清单：增加指标的值 注册表是Prometheus应用程序监控的核心，你创建的每个指标都需要先注册。...首先定义已启动、已完成的请求计数器；然后看到一个条件和操作；接下来计算完成的请求；我们捕获状态码和请求时间，并使用这些数据来计算按状态创建请求时间和请求计数的总和 代码清单：Rails mtail指标输出
单个 label 值不超过 128 个字符； 避免一个指标过多的 label 组合, 不必要的组合 label 可以拆解为多个指标, 以便降低指标基数, 提高该指标的查询性能....查询性能 Prometheus 查询性能与查询语句计算所命中的时间序列数量、样本数以及返回的数据大小 强相关. 正常小查询响应是毫秒级的....界面展示的大查询(涉及时间序列超过 10k 以上的), 如租户内的所有请求量/server 级别的 CPU 使用列表 这些大查询需要用 recording_rule 定时计算好, 将查询所需的时间序列数降低...展示时间图形才需要使用 rangeQuery 范围查询, 返回时间区间内计算的所有数据。...方式压缩率比较稳定, value 采用 XOR 方式压缩率跟真实数据相关, 可通过自身指标计算得到实际的样本点大小值。
我的指标需要多少内存： 作者给了一个计算器，设置指标量、采集间隔之类的，计算 Prometheus 需要的理论内存值：计算公式。...比如出现一个 Counter 时间序列，值为100，Rate 就不知道这些增量是现在的值，还是目标已经运行了好几年并且才刚刚开始返回。 建议将 Rate 计算的范围向量的时间至少设为抓取间隔的四倍。...，对于 Mysql 这种 DB 来讲，基数是指特定列或字段中包含的唯一值的数量。...如何查看当前的Label 分布情况呢，可以使用 Prometheus提供的Tsdb工具。可以使用命令行查看，也可以在 2.16 版本以上的 Prometheus Graph 查看 ? ? ?...Prometheus 也曾经对启动时间做过优化，在 2.6 版本中对于Wal的 Load 速度就做过速度的优化，希望重启的时间不超过 1 分钟。
然而在实际的使用场景中，我们会经常发现 Prometheus 存在指标值不准的“怪现象”，这么完美的主流监控方案，为何会存在这样的问题，究竟是 Bug 还是 Feature？...在性能监控和服务质量评估中，P99 常用来衡量响应时间或延迟的指标。具体来说，P99 的含义是在所有测量值中，有 99% 的数据点小于或等于这个值，而只有 1% 的数据点大于这个值。...例如，如果一个网络服务的响应时间的 P99 是 200 毫秒，这意味着在所有的请求中，99% 的请求的响应时间都不会超过 200 毫秒，只有 1% 的请求的响应时间会超过这个数值。...这是一个衡量系统在高负载下性能的重要指标，因为它可以告诉你绝大多数用户的体验如何。 简单理解 P99 是怎么得来的：把样本按值的大小依序排队，队伍里第 99% 个样本的值，就是 P99。...Prometheus 抓取间隔：时间范围应该至少是 Prometheus 抓取间隔的两倍，这样才能确保有足够的数据点来计算速率。
例如，如果一个网络服务的响应时间的 P99 是 200 毫秒，这意味着在所有的请求中，99% 的请求的响应时间都不会超过 200 毫秒，只有 1% 的请求的响应时间会超过这个数值。...这是一个衡量系统在高负载下性能的重要指标，因为它可以告诉你绝大多数用户的体验如何。 简单理解 P99 是怎么得来的：把样本按值的大小依序排队，队伍里第 99% 个样本的值，就是 P99。...给一群不超过 1 的值算出来接近 100 的 P99，其根因也就在于 Prometheus 的“脑补”，与我的桶划分和样本分布，八字不合。...如下图所示：上面的实心绿点代表一群值不超过 1 的真实样本，而由于桶的划分不太合理，导致 Prometheus 线性插值“脑补”出下面那群荧光绿圈，与实际分布偏差很大，最终估算出的 P99 值高达 98...Prometheus 抓取间隔：时间范围应该至少是 Prometheus 抓取间隔的两倍，这样才能确保有足够的数据点来计算速率。
单个 label 值不超过 128 个字符； 避免一个指标过多的 label 组合, 不必要的组合 label 可以拆解为多个指标, 以便降低指标基数, 提高该指标的查询性能....PART SIX 查询性能 Prometheus 查询性能与查询语句计算所命中的时间序列数量、样本数以及返回的数据大小 强相关. 正常小查询响应是毫秒级的....界面展示的大查询(涉及时间序列超过 10k 以上的), 如租户内的所有请求量/server 级别的 CPU 使用列表 这些大查询需要用 recording_rule 定时计算好, 将查询所需的时间序列数降低...展示时间图形才需要使用 rangeQuery 范围查询, 返回时间区间内计算的所有数据。...采用 delta-of-delta 方式压缩率比较稳定, value 采用 XOR 方式压缩率跟真实数据相关, 可通过自身指标计算得到实际的样本点大小值。
言归正传，本文主要是讲的我们是如何用 Prometheus 对网关进行监控的，之前我们的网关程序也是集成了我们公司开源打点监控工具 Open falcon，并且使用 Grafana 进行绘图并查看，但是为啥我们不再继续使用了...之所以打点记录业务状态码，好处如下： 对业务状态码打点，可以对某个业务上的特定错误进行捕捉，看图及报警都是非常便捷的； 不影响对接口可用性进行计算，可以多维度聚合计算可用性（根据业务定义而言）。...b 中计算 φ (0 ≤ φ ≤ 1) 分位数（百分位数的一般形式）的样本的最大值。..., 2.5, 5, 10} 这里可以看到我们的接口指标分界时间，每一个请求的耗时都会根据具体的设置的 buctet 的范围落到不同的区间内，这里设置的桶的范围直接影响到计算值的准确度（上面所提到的 分位数计算误差问题...报警 及时、准确 使用 Prometheus 的 Alert Manager 就可以对服务进行报警，但是如何及时又准确的报警，已经如何合理设置报警，我们就要引入 SLO 的概念，在实际的业务场景中，我们会发现某个接口某个时间段的耗时是一组离散的点
它们可以从现有时间序列数据计算新的指标，并将它们存储为新的时间序列数据。...计算新指标的表达式：例如，计算总HTTP请求的表达式为“sum(http_requests_total)”。 新时间序列数据的采样频率和存储策略：例如，您可以每15秒采样一次，并保留数据7天。...node_load1：计算主机负载，这是Prometheus的内置指标。...node_memory_usage：使用node_memory*指标计算内存使用率，计算可用内存的百分比。...node_disk_usage：使用nodefilesystem*指标计算磁盘使用率，计算可用磁盘空间的百分比。
OTel 如何运作？ OTel 使您能够使用 OpenTelemetry API 和 SDK 添加应用程序检测。这会自动将系统组件定向到您寻求收集、分析和导出的特定日志、跟踪或遥测数据。...时间序列数据库 Prometheus 使用定制的时间序列数据库 (TSDB) 来存储和查询收集的指标。TSDB 针对快速高效的时间序列数据摄取、存储和检索进行了优化。...导出器 Prometheus 支持丰富的导出器生态系统，这些导出器收集特定于应用程序的指标并以 Prometheus 可以抓取的格式导出它们。 Prometheus 如何工作？...在抓取过程中，Prometheus 从目标收集特定于应用程序、系统级或自定义定义的指标数据，例如 CPU 使用情况、内存使用情况、请求延迟或任何其他相关指标。...PromQL允许开发人员对收集的指标数据执行复杂的查询、聚合和计算。 Prometheus内置的警报系统允许您定义警报规则，并在满足设定的规则和阈值时收到通知。
指标和警报 Prometheus于 2016 年 5 月 9 日被 CNCF 接受，是一个功能强大且 100% 开源的工具和时间序列数据库。...由于 Prometheus 有许多集成和现有的导出器，因此使用官方导出器以及外部维护的选项将第三方指标桥接到 Prometheus 非常容易。 Prometheus 是 CNCF 的毕业项目。...在GitHub 上，Prometheus 拥有超过 42,000 颗星和来自 700 多名贡献者的贡献。...使用 Jaeger，执行根本原因分析和研究服务依赖关系要容易得多。例如，Jaeger 可用于识别特定微服务的延迟峰值，包括影响最终用户体验的那些。...例如，亚马逊和谷歌云都管理过 Prometheus 产品。 鼓励团队合作：整个团队都可以了解如何使用这些工具。拥抱学习，并为你的工程团队提供他们需要的时间和资源，以便他们熟悉开源工具的世界。
聚合算子的选择 业务交易量的指标类型，为 Histogram 类型，用于统计每一个模块处理交易请求的数量、响应时间，以及获得分位值数据。...： 由于 Counter 持续递增的特征，直接使用 Counter 指标没有意义，需要使用算子获得前后两个值的差值。...基于以上特征，当我们直接使用 sum 算子将多个实例的曲线加和后，其中一个实例的重启，就会导致整体的数据出现后值小于前值的情况，基于 Prometheus 算子实现原理，断崖部分会使用后者值直接减去 0...则正确的计算任务修改为如下规则： 自动扩展的分片采集 使用一个 Prometheus 集群来满足对业务所有服务 Exporter 的监控，这就涉及如何做分片管理。...流式计算的引入 通过指标降维的方案实现了指标的减量，但不幸的是，减量后的指标量级，仍然超过了远端存储服务能够承载的上限。
我们先来看看prometheus里的数据模型是怎么样的，只有知道了数据结构，才能理解对后续这些数据如何描点，如何计算出相应指标值。...数据模型prometheus中存的是时序数据，时序数据有个特点是每条数据都有一个时间戳，并且时序数据都有一个metric_name(指标名)，和一系列的label，以及当前指标的值value。...服务端这边都是按照上述的指标格式进行存储的，prometheus server在存储时并不会去存特定某个指标是什么指标类型。...，接着返回了指标的时间戳以及对应的值val。...最后就是将指标的描点全部连接起来就是一个曲线了。描点是如何计算出来的知道了在每个小的时间段内，prometheus会产生一个描点，我们还需要知道描点究竟是如何计算出来的。
在进入本文之前，我先问大家一个问题，你们公司或者业务系统上是如何对生产集群上的数据同步任务、实时计算任务或者是调度任务本身的执行情况和日志进行监控的呢？...在 Flink 任务的监控上，本文将简要介绍 Prometheus 体系中的组件如何使用，实例演示 Prometheus 的安装，配置及使用。并最终形成一套 Flink 任务监控的解决方案。...接着从要拉取的目标(应用容器和Pushgateway)，发起HTTP请求到特定的端点(Metric Path)，将指标持久化至本身的TSDB中，TSDB最终会把内存中的时间序列压缩落到硬盘。...Gauge：代表一种样本数据可以任意变化的指标，即可增可减，通常用来统计如服务的CPU使用值，内存占用值等。...业界典型应用 事实上Prometheus自从一出世，便受到了关注，我们用同程艺龙数据库监控系统的实践来看一下生产上是如何使用Prometheus的。 目前同程的整体监控架构设计如下图所示： ?
使用这些指标，我们学习了如何使用Prometheus查询语言来选择和过滤时间序列，如何聚合维度，以及如何计算费率和衍生物。...我们现在知道如何基于单个数值或基于具有匹配标签的另一组时间序列值来过滤一组时间序列。 第2步 - 使用集合运算符 在本节中，您将学习如何使用Prometheus的集合运算符来相互关联时间序列集。...Prometheus直方图在客户端采样数据，这意味着他们使用许多可配置（例如延迟）存储区计算观察值，然后将这些存储桶作为单独的时间序列公开。...您现在知道如何解释直方图度量以及如何在不同时间范围内从它们计算分位数，同时还可以动态地聚合某些维度。 第4步 - 使用时间戳指标 在本节中，我们将学习如何使用包含时间戳的指标。...我们学习了如何根据系列的值过滤系列，从直方图计算分位数，处理基于时间戳的指标等。
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