PromQL: Prometheus 查詢語言的全面解析

Prometheus是一個流行的開源監控系統，PromQL是它的查詢語言。PromQL 的強大功能使其成為一個容易使用而有力的工具。在本文中，我們將全面深入地了解PromQL，包括其語法、函數、數據查詢和模糊匹配等方面的詳細內容。

一、PromQL 語法

首先，讓我們看一下PromQL的基本語法。PromQL的語法類似於SQL，它使用一個表格來表示時序數據，而每個行代表一個時間戳和相應的數據值。

# 示例基本語法
metric_name [ "{" label_name "=" `label_value` [ "," label_name "=" `label_value` ] "}" ] element-specifier [ range-vector-selector | offset ]

其中：

• metric_name：是一個字符串，表示監控指標的名稱。
• label_name 和 label_value：用來標識監控指標，是一組鍵值對。
• element-specifier：表示查詢的數據值。例如，一個整個時間序列可以用它的名稱表示，北京市在2021年的天氣可以用它的名稱，也可以用一些關鍵字來表示，如TOPK，AVG等。
• range-vector-selector 和 offset：可選參數。range-vector-selector 用來指定一個時間範圍，而 offset 用戶指定相對時間的時間位移。

二、PromQL判斷數據是否存在

在進行數據檢索之前，通常需要先判斷數據是否存在。PromQL 提供了一些函數來幫助我們進行這個工作。

1. absent() 函數

absent() 函數可用於檢查在請求的時間範圍內是否有指定的指標名稱或標籤/鍵值對的數據存在。

absent(metric_name [ "{" label_name "=" `label_value` [ "," label_name "=" `label_value` ] "}" ]) 

例如以下查詢會返回 1，因為名為 my_metric 的指標不存在：

# 查詢 my_metric 指標是否存在
absent(my_metric)  

2. label_replace() 函數

label_replace() 函數可用於條件轉換：如果存在符合給定模式的標籤，則用新標籤覆蓋原始標籤。

# 示例將源標籤名稱與 value 進行正則表達式替換，新標籤的名稱為 dest_label，替換後的值為 $1
label_replace(source_metric_name{source_label="value"}, "dest_label", "$1", "source_label", "regex") 

三、PromQL 函數

PromQL提供了許多有用的函數幫助我們對數據進行精確查詢和處理。下面我們就來介紹一下它提供的幾種函數。

1. rate() 函數

rate() 函數被用來對計數器類型指標進行轉換，得到每秒鐘的增量速率。例如：獲取過去5分鐘內的接口流量

# query data from counter metric
irate(api_requests_total[5m])  

2. increase() 函數

increase() 函數被用來計算子查詢內計數器類型指標的增量值。例如，下面這段查詢用於比較過去5分鐘和過去10分鐘的接口請求增量：

increase(api_requests_total[5m]) / increase(api_requests_total[10m])

3. sum() 函數

sum() 函數用於匯總同一標籤下的數據，並將多個時序數據之和作為一個新時序數據返回。例如，下面這段查詢計算出了所有服務中廣告流量的總和：

sum(ad_traffic{service="*"})

4. count() 函數

count() 函數用於計算提取出的指標集合中的元素數量。下面這段查詢計算每個標籤的數據數量：

count by (label_name) (metric_name) 

四、PromQL怎麼讀

PromQL的閱讀對初學者來說可能會比較困難。在這裡，我們推薦使用以下技巧來更好地掌握它：

1. 深入理解查詢的目的，以便更好地理解需要查詢哪些數據和如何使用PromQL來搜索數據。
2. 在複雜的查詢中使用括號來明確查詢的順序和意圖。
3. 使用PromQL解釋器測試你的查詢語句，以便確定你所查詢的實際數據是否符合你的預期。

五、PromQL 模糊匹配

PromQL也支持模糊匹配。

1. =~ 運算符

適用於正則表達式匹配。例如，匹配 CPU 使用率中以 http 開頭的數據：

# Using the \'http.*\' regex pattern to match CPU usage metrics that begin with \"http\"
node_cpu{instance=~\"http.*\"}

六、PromQL 語法解析

PromQL的語法解析使得它可以輕鬆地查詢時序數據。使用PromQL解析器，你可以將查詢轉換為可視化數據圖表以及其他處理結果，幫助你更好地理解與管理大規模時序數據。

七、PromQL 中文手冊

為了幫助更多的開發人員更好地理解PromQL，社區提供了PromQL中文手冊，詳細介紹了PromQL的基本語法、常見問題、函數等內容。如果你是一個PromQL新手，這個手冊一定對你大有幫助。

八、PromQL BY

BY 關鍵字用於分組聚合。下面這段代碼計算每個主機的 CPU 平均負載：

avg(cpu_load) by (host)

九、PromQL SUM

SUM 函數用於匯總數據。下面這段代碼計算服務 http_requests_total 的總請求次數：

sum(http_requests_total)

十、PromQL TOPK

使用 TOPK 函數，你可以獲取請求最高的前幾個元素。下面這段代碼查詢了最大的 5 個 CPU 負載值：

topk(5, cpu_load)