作者：disksing histogram_quantile 是 Prometheus 特别常用的一个函数，比如经常把某个服务的 P99 响应时间来衡量服务质量。...Prometheus 里面的 histogram_quantile 函数接收的是 0-1 之间的小数，将这个小数乘以 100 就能很容易得到对应的百分位数，比如 0.95 就对应着 P95，而且还可以高于百分位数的精度...histogram 场景下的 quantile 前面的内容都是从 quantile 的定义出发的，并不限于 Prometheus 平台。...具体针对 Prometheus 里的 histogram_quantile，还有一些要注意的点。...Prometheus 的官方文档里也描述了这个问题。 本文转载自 disksing 个人博客，原文链接。
以分位数中一个常见例子四分位数（quartile）为例（这个已经排序好了）： 1，1，3，6，7，12，14，17，25，28，29 其中第一四分位数： Q1 = （11 + 1）* 1 / 4 = 3 R中可以调用quantile...()函数： a <- c(2,3,1,4,5,6,7,9,2) #四分之一位数 quantile(a, 0.25) # 其结果等同于 sort(a)[2] 百分分数是把数据分成100等份后所获得的数。
Element Value go_gc_duration_seconds{instance="localhost:9090",job="prometheus",quantile="0"} 0.00000491...go_gc_duration_seconds{instance="localhost:9090",job="prometheus",quantile="0.25"} 0.000009715 go_gc_duration_seconds...{instance="localhost:9090",job="prometheus",quantile="0.5"} 0.000010274 go_gc_duration_seconds{instance...="localhost:9090",job="prometheus",quantile="0.75"} 0.000010814 go_gc_duration_seconds{instance="localhost...:9090",job="prometheus",quantile="1"} 0.000083706 指标中 quantile 标签表示这衡量的是百分位数，后面的数字是这个指标的值。
来呈现，在 zabbix 一类的监控中指标类型本身支持 Log 和文本，当然在这里我们不是要讨论 Prometheus 的局限性，而是要看一看 Prometheus 是如何把数字玩出花活的。...例如 Prometheus自身 中 metrics 的 http 请求总数 Gauge 仪表，也可以认为是一种计数器，不过支持加和减。...1.3000000000000018 即80%的pod启动次数中，耗时<=1.3s，histogram_quantile函数计算百分位得到是一个近似值。...通过histogram_quantile函数聚合 计算Prometheus http所有请求中80百分位的值 histogram_quantile(0.8, sum(rate(prometheus_http_request_duration_seconds_bucket...://prometheus.io/docs/practices/histograms/
比如下面的查询语句：histogram_quantile( # 查询的根，最终结果表示一个近似分位数。...0.9, # histogram_quantile() 的第一个参数，分位数的目标值 # histogram_quantile() 的第二个参数，聚合的直方图 sum by(le, method,...histogram_quantile获取数据的分位数。histogram_quantile(φ scalar, b instant-vector) 函数用于计算历史数据指标一段时间内的分位数。...): active_prometheus_address = find_alive_prome(prometheus_addresses) # check if all prometheus...= get_prometheus_ip(id_role_dict) print(prometheus_ip) run_script(prometheus_ip)总结一个完善的巡检脚本的编写是一个长期的工作
duration of garbage collection cycles. # TYPE go_gc_duration_seconds summary go_gc_duration_seconds{quantile...="0"} 0 go_gc_duration_seconds{quantile="0.25"} 0 go_gc_duration_seconds{quantile="0.5"} 0 go_gc_duration_seconds...{quantile="0.75"} 0 go_gc_duration_seconds{quantile="1"} 0 go_gc_duration_seconds_sum 0 go_gc_duration_seconds_count.../prometheus.yml 执行docker命令 docker run -d -p 9090:9090 -v /hustudy/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus.../prometheus.yml prom/prometheus 来启动容器， 注意要将-v参数后的prometheus.yml文件路径替换成你自己的。
summary: 摘要，类似 histogram，表示一段时间数据采样结果，请求持续时间，响应时间等；不同于 histogram，summary 直接存储了 quantile（分位数）值，而不是通过区间再取得计算结果...metric_name{quantile="quantile-val"} # 指定 quantile 的样本数，50% 的相应时间是多少，90%的相应时间是多少objectives：mapfloat64float64...summary of the GC invocation durations. # TYPE go_gc_duration_seconds summary go_gc_duration_seconds{quantile...="0"} 0 go_gc_duration_seconds{quantile="0.25"} 0 go_gc_duration_seconds{quantile="0.5"} 0 go_gc_duration_seconds...{quantile="0.75"} 0 go_gc_duration_seconds{quantile="1"} 0 go_gc_duration_seconds_sum 0 go_gc_duration_seconds_count
包 go get github.com/prometheus/client_golang/prometheus go get github.com/prometheus/client_golang/prometheus...duration of garbage collection cycles. # TYPE go_gc_duration_seconds summary go_gc_duration_seconds{quantile...="0"} 2.8697e-05 go_gc_duration_seconds{quantile="0.25"} 3.8094e-05 go_gc_duration_seconds{quantile="...0.5"} 0.000125819 go_gc_duration_seconds{quantile="0.75"} 0.000190862 go_gc_duration_seconds{quantile.../prometheus/prometheus.yml:/opt/bitnami/prometheus/conf/prometheus.yml ports: - "9090:9090"
根据 Exporter 提供的分位点，样本会被计算后拆分成多行数据，每行使用标签"quantile"区分，"quantile"的值包括 Exporter 提供的所有分位点。 2....数据的排列顺序必须是按照标签"quantile"值递增； 3....x{quantile="0.5"} value1 x{quantile="0.9"} value2 x{quantile="0.99"} value3 x_sum sum(values) x_count...task_duration_seconds Duration of task in seconds # TYPE task_duration_seconds summary task_duration_seconds{quantile...="0.5"} 30 task_duration_seconds{quantile="0.9"} 80 task_duration_seconds{quantile="0.99"} 80 task_duration_seconds_sum
lunimous 可以开启 dashborad rgw 通过 prometheus-nginxlog-exporter 可以解析 Nginx 日志，还有一些正则可以去处理，然后通过 relabel 的配置...civetweb 没有在日志记录请求返回的时间，所以考虑用 Nginx 来替换，为了能给 Ceph RGW 加一个请求相关的监控，所以需要去解析日志，在 prometheus-nginxlog-exporter...中，通过配置文件，可以把标签和端口等设置好，然后让 prometheus 加上这个 endpoint 就可以拉出来数据了。...lingqu/kp/out/390280/n1590907415729/107916/20200601220441/part-00008 HTTP/1.1" 200 1179420268 "6.077" prometheus-nginxlog-exporter...",bucket="general__lingqu",method="PUT",status="200"} 5 Reference https://github.com/martin-helmich/prometheus-nginxlog-exporter
大家好，我是蓝胖子，关于prometheus的入门教程有很多，拿我之前学prometheus的经历来讲，看了很多教程，还是会对prometheus的描点以及背后的统计原理感到迷惑，所以今天我们就来分析下这部分...histogram_quantile 表达式如何描点的？上面的描点例子比较简单，我们来看一个复杂点的，这个也是Histogram 指标类型统计的原理。...如下，我们通常会用到histogram_quantile去计算服务接口时间的耗时情况。...也就是说，每个小的时间段也都会执行一次histogram_quantile 函数得到描点值，但histogram_quantile的样本值从哪里得来呢？...这就涉及到了histogram_quantile计算分为数的逻辑，有空我会在下篇文章继续分析。
通过这种方法，你可以丢弃任意的 bucket，但不能丢弃 le="+Inf" 的 bucket，因为 histogram_quantile 函数需要使用这个标签。...分位数计算 Prometheus 通过 histogram_quantile 函数来计算分位数（quantile），而且是一个预估值，并不完全准确，因为这个函数是假定每个区间内的样本分布是线性分布来计算结果值的...根据 Prometheus 源代码文件 promql/quantile.go 第 108 行的公式： return bucketStart + (bucketEnd-bucketStart)*float64...(rank/count) 我们可以计算（quantile=0.95）的样本值为： 这个值已经很接近精确的分位数值了。...关于 histogram_quantile 函数的详细使用方式，请参考：PromQL 内置函数。 4.
duration of garbage collection cycles # TYPE go_gc_duration_seconds summary go_gc_duration_seconds{quantile...="0"} 0 go_gc_duration_seconds{quantile="0.25"} 0 go_gc_duration_seconds{quantile="0.5"} 0 go_gc_duration_seconds...{quantile="0.75"} 0 go_gc_duration_seconds{quantile="1"} 0.0022913 go_gc_duration_seconds_sum 0.0043842...2.2 Prometheus Prometheus 是由 SoundCloud 开源监控告警解决方案。...wget -c https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.15.1/prometheus-2.15.1.linux-amd64
duration of garbage collection cycles. # TYPE go_gc_duration_seconds summary go_gc_duration_seconds{quantile...="0"} 0 go_gc_duration_seconds{quantile="0.25"} 0 go_gc_duration_seconds{quantile="0.5"} 0 go_gc_duration_seconds...{quantile="0.75"} 0 go_gc_duration_seconds{quantile="1"} 0 go_gc_duration_seconds_sum 0 go_gc_duration_seconds_count.../prometheus" "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp" ) func recordMetrics() {...", nil, nil), prometheus.GaugeValue}, {prometheus.NewDesc(namespace+"_load5", "5m load average
概述所有可以向Prometheus提供监控样本数据的程序都可以被称为一个Exporter.而Exporter的一个实例称为target,如图下所示,Prometheus通过轮询的方式定期从这些target...中获取样本数据:这里Prometheus是通过pull(拉取的方式)从Target中获取样本数据安装好Exporter后会暴露一个/metrics的HTTP服务,通过Prometheus添加配置Prometheus...pause duration of garbage collection cycles.# TYPE go_gc_duration_seconds summarygo_gc_duration_seconds{quantile...="0"} 4.029e-05go_gc_duration_seconds{quantile="0.25"} 5.2092e-05go_gc_duration_seconds{quantile="0.5..."} 6.3091e-05go_gc_duration_seconds{quantile="0.75"} 8.9905e-05go_gc_duration_seconds{quantile="1"} 0.000300032go_gc_duration_seconds_sum
95分位，95%：260ms（有95%的请求，耗时低于260ms）[260ms，需要优化性能] 99分位，99%：270ms（有99%的请求，耗时低于270ms）[270ms，影响客户体验] 3 使用Prometheus...示例代码： // 统计http请求耗时 var httpRequestDuration = prometheus.NewSummaryVec( prometheus.SummaryOpts{ Name...="/hello/2",quantile="0.95"} 97 http_request_duration{endpoint="/hello/2",quantile="0.99"} 98 http_request_duration_sum...推荐阅读： Prometheus核心概念：一图了解瞬时向量Instant vector和区间向量Range vector的区别 Prometheus源码分析：基于Go Client自定义的Exporter...Prometheus核心概念：一图了解Counter和Gauge两种数据指标类型的区别
summary of the GC invocation durations. # TYPE go_gc_duration_seconds summary go_gc_duration_seconds{quantile...="0"} 1.9736e-05 go_gc_duration_seconds{quantile="0.25"} 5.9597e-05 go_gc_duration_seconds{quantile="...0.5"} 0.000154742 go_gc_duration_seconds{quantile="0.75"} 0.000280268 go_gc_duration_seconds{quantile...Number of bytes allocated and still in use. # TYPE go_memstats_alloc_bytes gauge go_gc_duration_seconds{quantile...="0.5"} 0.000154742 这个指标的名称是go_gc_duration_seconds，里面有一个标签quantile="0.5"，表示这衡量的是第50百分位数，后面的数字是这个指标的值
分位数（Quantile），亦称分位点，是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点，常用的有中位数（即二分位数）、四分位由3个部分组成(第25、50和75个百分位，常用于箱形图)和百分位数等。....data mod = smf.quantreg("foodexp ~ income", data) res = mod.fit(q=0.5) print(res.summary()) 我们可以看看quantile.../score return score @staticmethod def quantile_loss(y_true,y_pred,alpha,delta,threshold...(y_true, y_pred, alpha): score = XGBQuantile.quantile_cost(x=y_true-y_pred,alpha=alpha) score...= np.sum(score) return score @staticmethod def quantile_cost(x, alpha): return (alpha
前言# 基于 centos7.9 docker-ce-20.10.18 kubelet-1.22.3-0 kube-prometheus-0.10 prometheus-v2.32.1 1....duration of garbage collection cycles. # TYPE go_gc_duration_seconds summary go_gc_duration_seconds{quantile...="0"} 0.000326036 go_gc_duration_seconds{quantile="0.25"} 0.000326036 go_gc_duration_seconds{quantile...资源 prometheus-prometheus.yaml , 添加 additionalScrapeConfigs kind: Prometheus spec: # 添加如下三行 additionalScrapeConfigs.../prometheus-prometheus.yaml 查看结果 3.
summaryprometheus_target_interval_length_seconds{interval="15s",quantile="0.01"} 14.999987534prometheus_target_interval_length_seconds...{interval="15s",quantile="0.05"} 14.999987534prometheus_target_interval_length_seconds{interval="15s"...,quantile="0.5"} 15.000020575prometheus_target_interval_length_seconds{interval="15s",quantile="0.9"}...15.000045415prometheus_target_interval_length_seconds{interval="15s",quantile="0.99"} 15.000050555prometheus_target_interval_length_seconds_sum..., 而 Summary 直接存储了 quantile 的值。
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