度量类型

Prometheus 支持四种类型的指标，它们是 - Counter - Gauge - Histogram - Summary

Counter(计数器类型)

计数器是一个只能增加或重置的度量值，即该值不能比之前的值减少。它可用于请求数量、错误数量等指标。

不是Counter类型的度量却当作Counter类型计算，会得到一个错误的结果。例如，使用计数器来计算当前正在运行的进程的数量；应该使用Gauge
Gauge(仪表测量类型）

Gauge是一个可以上升或下降的数字。它可用于衡量指标，例如集群中的 pod 数量、队列中的事件数量等。
Histogram(直方图类型)

Histogram是对数据进行采样的指标类型，用来展示数据集的频率分布。Histogram是表示数值分布的图形，它将数值分组到一个一个的bucket当中，然后计算每个bucket中值出现的次数。在Histogram上，X轴表示数值的范围，Y轴表示该对应数值出现的频次
Summary(摘要类型)

Summary和Histogram类似，主要也是用于表示一段时间内数据采样结果，它直接存储了quantile(分位图)数据，而不是根据统计区间计算出来的

查询语法

Prometheus 提供了一种称为 PromQL（Prometheus Query Language）的功能性查询语言，让用户可以实时选择和聚合时间序列数据。表达式的结果既可以显示为图形，也可以在 Prometheus 的表达式浏览器中以表格数据的形式显示，或者由外部系统通过HTTP API 使用。

在Prometheus的表达式语言中，表达式或者子表达式可以计算为以下四种类型之一

瞬时向量
范围向量
数量
String

时间序列选择器：

瞬时矢量选择器

瞬时矢量选择器可以即时为每个度量选择一个样本值，最简单的形式就是给度量名称，这样将返回所有包含此度量名称的时间序列元素的瞬时向量。可以通过{}大括号中附加逗号的标签匹配器列表来进一步筛选这些时间序列
- =(等于)：选择与提供的字符串完全相等的标签。
- ！=(不等于)：选择不等于提供的字符串的标签。
- =~(模糊匹配)：选择与提供的字符串进行正则表达式匹配的标签。
- !~(模糊匹配取反)：选择与提供的字符串不匹配的标签。
范围矢量选择器

范围向量字面量的工作方式类似于瞬时向量字面量，只是它们从当前时刻选择一系列样本
偏移修饰器

该offset修饰符允许更改查询中各个瞬间和范围向量的时间偏移量。

常用函数

官网：https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/functions/

increase()函数，该函数结合counter数据类型使用，获取区间向量中的第一个和最后一个样本并返回其增长量。如果除以时间就可以获得该时间内的平均增长值
rate()函数，该函数配置counter数据类型使用，用于获取时间段内的平均每秒增量

通过rate函数获取在1分钟内网卡每秒接收字节数：

rate(node_network_receive_bytes_total {app=”app01”,device=”ens33”}[1m])
irate()函数，用于计算指定时间范围内每秒瞬时增长率，是基于该时间范围内最后两个点来计算。rate取指定时间范围的所有值，算出一组速率，然后取平均值
sum()函数，实际工作中CPU大多数是多核心，而node_cpu_seconds_total会将每个核的数据单独显示出来，因此可以使用sum()函数求和之后得出百分比之和

sum(increase(node_cpu_seconds_total {app=”node01“,mode=”user”}[1m])/60)
count()函数，该函数用于统计或用来做一些模糊判断。

统计当前TCP连接是否大于200

count(node_netstat_tcp_currestab {app=”node01”} > 200 )
topk()函数，该函数从大量数据中取出排行前N的数值。

例如从所有主机中找出近5分钟网卡流量排名前3的主机(Counter类型数据)

topk(3,rate(node_network_receive_bytes_total {device=”ens33”}[3m]))
predict_linear()函数，根据前一个时间段的值来预测未来某个时间点数据的走势