官方文档中比较重要的有客户端的度量类型，PromQL（PrometheusQueryLanguage）中的操作和一些函

label_replace和label_join是PromQL的预置函数，支持将label的value进行截取和拼接，生成新的label。

提供计量数据查询功能，实现了类似于SQL的查询语法PromQL。采用http协议，使用pull模式，拉取数据，并将其保存在TSDB中。监控目标，可以采用服务发现或静态配置的方式。

问题假设有两个不同的metric，有相同的tag，需要将它们的值进行sum。metricA:metricA{__type__="gauge",instance="127.0.0.1:9999",job="my-test",node="node1"}0metricA{__type__="gauge",instance="127.0.0.1:9999",job="my-test",node="node

PromQL中的group_left和group_right的操作函数，分别提供了Many2One和One2Many的语义，让2个不同的指标可以进行join。

PromQL计算样本收集率rate(prometheus_tsdb_head_samples_appended_total[1m])#结果：2076个/s根据过去1m采集到的tsdb的样本数，计算每秒的样本率

单节点压力早期我使用的是Prometheus+Grafana这一套经典的监控系统，部署便利，配置简单且有独立风格PromQL查询语句。

简介随着业务的扩大，prometheus中监控的指标会越来越多，查询的频率也在不停的增加，尤其是出现长时间汇总大量的计算指标数据的时候，会出现promql超时的情况。

Prometheus的简单配置，如下：global:scrape_interval:15s//每15秒拉去一次数据scrape_timeout:10sevaluation_interval:15sscrape_configs:-job_name:my-testhonor_timestamps:truescrape_interval:15sscrape_timeout:10smetrics_path

Prometheus主要特性：多维数据模型，其中包含由指标名称和键/值对标识的时间序列数据PromQL，一种灵活的查询语言不依赖分布式存储；单服务器节点是自治的时间序列收集通过HTTP上的pull模型进行通过中间网关支持推送

一些函数有默认的参数，例如：year(v=vector(time())instant-vector)。他的意思是有一个参数v是一个瞬时向量，如果没有提供，它将默认为表达式vector(time())的值。一、abs()abs(vinstant-vector)返回输入向量，所有样本值都转换为其绝对值。二、absent()absent(vinstant-vector)如果传递给它的向量具有任何元素，则

实用功能总结label正则/正则非匹配举例：pod状态kube_pod_status_phase{pod!~"filebeat.*",job="kube-state-metrics",namespace!~"druid",phase=~"Pending|Unknown"}agg去掉/保留label，分布情况去掉举例：sumwithout(code)(rate(apiserver_request_t

1.摘要PromQL(PrometheusQueryLanguage)是Prometheus自己开发的数据查询DSL语言，语言表现力非常丰富，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

prometheus为我们提供了强大的PromQL，借助PromQL我们可以查询到自己想要的数据。

如果对这两种查询方式理解不到位，结果往往是对PromQL的一些内置函数的使用是错误的，或者查询的结果并不是自己预期的那样。

prometheus理论概述1.prometheus特点多维数据模型：由度量名称和键值对标识的时间序列数据PromQL：一种灵活的查询语言，可以利用多维数据完成复杂的监控数据查询不依赖分布式存储，单个服务器节点可直接工作基于

PromQL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

prometheus是基于metric采样的监控，可以自定义监控指标，如：服务每秒请求数、请求失败数、请求执行时间等，每经过一个时间间隔，数据都会从运行的服务中流出，存储到一个时间序列数据库中，之后可通过PromQL

而通过指标监控能清晰的观察出服务指标的变化趋势，了解服务的运行状态，对于保证服务稳定起着非常重要的作用prometheus是一个开源的系统监控和告警工具，支持强大的查询语言PromQL允许用户实时选择和汇聚时间序列数据

0x00概述Prometheus当前稳定的HTTPAPI可以通过/api/v1访问。0x01API响应格式PrometheusAPI使用了JSON格式的响应内容。当API调用成功后将会返回2xx的HTTP状态码。反之，当API调用失败时可能返回以下几种不同的HTTP状态码：404BadRequest：当参数错误或者缺失时。422UnprocessableEntity:当表达式无法执行时。503Se

0x00简单的时间序列选择返回度量指标http_requests_total的所有时间序列样本数据：http_requests_total返回度量指标名称为http_requests_total，标签分别是job="apiserver",handler="/api/comments"的所有时间序列样本数据：http_requests_total{job="apiserver",handler="/

在HTTPAPI中使用PromQLPrometheus当前稳定的HTTPAPI可以通过/api/v1访问。API响应格式PrometheusAPI使用了JSON格式的响应内容。当API调用成功后将会返回2xx的HTTP状态码。反之，当API调用失败时可能返回以下几种不同的HTTP状态码：404BadRequest：当参数错误或者缺失时。422UnprocessableEntity当表达式无法执行时

1，安装部署。1，环境准备。软件包下载地址：https://prometheus.io/download/地址规划/软件包192.168.0.10PrometheusServer192.168.0.10node_exporter2，部署PrometheusServer。1，下载安装包。$cd/usr/local/src/$wgethttps://github.com/prometheus/prom

目录PostMan瞬时数据查询：Windows主机空闲内存量请求响应数据Java：调用PromQL工具类（瞬时数据查询）Prometheus返回结果反序列化Prometheus常用PromQL常量Java

目录概述API响应格式表达式查询瞬时数据查询区间数据查询查询元数据通过标签选择器查找时间序列查询标签值响应数据格式区间向量瞬时向量标量字符串概述Prometheus当前稳定的HTTPAPI可以通过/api/v1访问。API响应格式PrometheusAPI使用了JSON格式的响应内容。当API调用成功后将会返回2xx的HTTP状态码。反之，当API调用失败时可能返回以下几种不同的HTTP状态码：4

微服务之间调用复杂，排出故障困难；优点：灵活的数据模型：监控数据由值、时间戳、标签；源数据记录在标签中，支持采集时对标签进行修改，从而使得其具有强大的扩展能力；强大的查询能力：提供了大量的计算函数，大部分情况通过PromQL

[TOC]Prometheus查询语言PromQL（PrometheusQueryLanguage）是Prometheus自己开发的表达式语言，语言表现力很丰富，内置函数也很多。

PromQL简介Prometheus通过指标名称（metricsname）以及对应的一组标签（labelset）唯一定义一条时间序列。指标名称反映

Prometheus提供一个函数式的表达式语言PromQL(PrometheusQueryLanguage)，可以使用户实时地查找和聚合时间序列数据。

一.概述Prometheus除了存储数据外，还提供了一种强大的功能表达式语言PromQL，允许用户实时选择和汇聚时间序列数据。

另一方面，服务对外提供查询的API服务，使用PromQL进行一些高级查询。alertmanager：保存告警的当前状态，配置每一类告警所触发的动作。可以进行分组，或者有条件的过滤告警。

一.概述Prometheus除了存储数据外，还提供了一种强大的功能表达式语言PromQL，允许用户实时选择和汇聚时间序列数据。

Kubernetes/IntelliJIDEA步骤：Prometheus简介->容器化部署->prometheushttpapi查询->javahttp方法->SpringRestTemplate方法->使用PromQL

简介Prometheus具有以下特点：一个多维数据模型，其中包含通过度量标准名称和键/值对标识的时间序列数据PromQL，一种灵活的查询语言，可利用此维度不依

简介Prometheus具有以下特点：一个多维数据模型，其中包含通过度量标准名称和键/值对标识的时间序列数据PromQL，一种灵活的查询语言，可利用此维度不依

采用弹性查询语言PromQL。不依赖分布式存储，为自治的单点服务。使用http完成对监控数据的拉取。通过网关支持时序数据

灵活而强大的查询语句（PromQL）：在同一个查询语句，可以对多个metrics进行乘法、加法、连接、取分数

Prometheus是由SoundCloud开源监控告警解决方案，支持多维数据模型（时序由metric名字和k/v的labels构成），具备灵活的查询语句（PromQL），支持多种数据采集exporters

特点对比主流的监控工具的操作界面Prometheus架构图解prometheus的数据类型PromQL如何查询数据如何配置PrometheusAlertmanager安装和配置Exporterprometheus

Prometheus内部主要分为三大块，Retrieval是负责定时去暴露的目标页面上去抓取采样指标数据，Storage是负责将采样数据写磁盘，PromQL是Prometheus提供的查询语言模

PromQL查询结果主要有3种类型：瞬时数据（Instantvector）：包含一组时序，每个时序只有一个点，例如：http_requests_total#直接使用监控指标名称查询：返回指标名称为http_requests_total

第一个重要的特性是，基于我们内部用于单元测试PromQL本身的语法，现在promtool中对规则和警报进行了单元测试。

特点具有由metric名称和键/值对标识的时间序列数据的多维数据模型PromQL，有一个灵活的查询语言不依赖分布式存储，只和本地磁盘有关通过H

实现系统指标获取3.2mysqld_exporter安装-实现MySQL指标获取3.3prometheuspushgateway-解决跨网段问题3.4prometheus自定义exporter-实现指标自定义4.PromQL4.1PromQL

一、Queryingexpr&PromQL在了解告警规则之前，首先得了解Prometheus的数据查询表达式，来获取metric数据是否到达告警阈(ps:这个字儿念yu，第四声，不念第二声的fa)值。

主要组成模块：1、prometheusserver，主动去各metric接口拉取数据2、exporter，为非原生应用暴露metric3、pushgateway，接收push过来的数据并暴露metric4、PromQL

在我看来学习Prometheus的基础就是PromQL，就好比关系型数据库与SQL一样。

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。

大规模场景下Prometheus的优化手段概述Prometheus几乎已成为监控领域的事实标准，它自带高效的时序数据库存储，可以让单台Prometheus能够高效的处理大量的数据，还有友好并且强大的PromQL

Prometheus几乎已成为监控领域的事实标准，它自带高效的时序数据库存储，可以让单台Prometheus能够高效的处理大量的数据，还有友好并且强大的PromQL语法，可以用来灵活的查询各种监控数据以及配置告警规则