Prometheus Querying
查询
prometheus提供了功能性表达式语言，可让用户对于时间序列的数据进行选择和聚合。通过表达式查询的结果可以绘制为曲线图，也可以在prometheus提供的表达式浏览器中显示为表格，也可以通过外部系统以HTTP API来调用使用。
expression language data types
prometheus 表达式语言中，有四种类型:
- 即时向量(instant vector) 包含每个时间序列的单个样本的一组时间序列，共享相同的时间戳。
- 范围向量(Range vector) 包含每个时间序列随时间变化的数据点的一组时间序列。
- 标量(Scalar) 一个简单的数字浮点值
- 字符串(String) 一个简单的字符串值(目前未被使用)
根据使用情况（例如绘图或者显示表达式的输出），这些类型中只有一些是由用户指定的表达式产生的结果而有效的，例如，即时向量表达式是可以绘图的唯一类型。
时间序列选择器
-
即时向量选择器
即时向量选择器允许选择一组时间序列，或者某个给定的时间戳的样本数据。下面这个例子选择了具有http_requests_total的时间序列：
http_requests_total你可以通过附加一组标签，并用{}括起来，来进一步筛选这些时间序列。下面这个例子只选择有http_requests_total名称的、有prometheus工作标签的、有canary组标签的时间序列：
http_requests_total{job="prometheus",group="canary"}另外，也可以也可以将标签值反向匹配，或者对正则表达式匹配标签值。下面列举匹配操作符：
=：选择正好相等的字符串标签 !=：选择不相等的字符串标签 =~：选择匹配正则表达式的标签（或子标签） !=：选择不匹配正则表达式的标签（或子标签）例如，选择staging、testing、development环境下的，GET之外的HTTP方法的http_requests_total的时间序列：
http_requests_total{environment=~"staging|testing|development",method!="GET"} -
范围向量选择器
范围向量表达式正如即时向量表达式一样运行，前者返回从当前时刻的时间序列回来。语法是，在一个向量表达式之后添加[]来表示时间范围，持续时间用数字表示，后接下面单元之一：
- s：seconds
- m：minutes
- h：hours
- d：days
- w：weeks
- y：years
在下面这个例子中，我们选择此刻开始5分钟内的所有记录，metric名称为http_requests_total、作业标签为prometheus的时间序列的所有值：
http_requests_total{job="prometheus"}[5m] -
偏移修饰符(offset modifier)
偏移修饰符允许更改查询中单个即时向量和范围向量的时间偏移量，例如，以下表达式返回相对于当前查询时间5分钟前的http_requests_total值：http_requests_total offset 5mNote:请注意，偏移量修饰符始终需要跟随选择器，即以下是正确的：
sum(http_requests_total{method="GET"} offset 5m) // GOOD.下面是错误的:
sum(http_requests_total{method="GET"}) offset 5m // INVALID.如下是范围向量的相同样本。这返回http_requests_total在一周前5分钟内的速率：
rate(http_requests_total[5m] offset 1w) -
操作符
Prometheus支持多种二元和聚合的操作符请查看这里
函数
Prometheus支持多种函数，来对数据进行操作请查看这里
怎么使用prometheus监控容器?
prometheus监控不同的目标服务需要实现不同的exporter插件,早期的时候，官方出了container-exporter项目，但是现在项目已经停止。推荐使用谷歌的cAdvisor项目作为prometheus的exporter。cAdvisor作为一个监控单机容器的项目，数据较为全面，但是也有很大的问题，例如io等数据没有等等。结合prometheus后就能在整个集群监控查询容器。举个例子，你有一个项目有3个容器分布在三台机器，你怎么监控整个项目的流量，内存量，负载量的实时数据。这就是prometheus的多维度查询解决的问题，数据从3台机器的cadvisor得到每个容器的数据，它的多维度查询语法就能让你得到你想要的数据。
这里假设你有10台机器部署了容器需要监控，你在10台机器上分别部署cAdvisor容器
sudo docker run \
--volume=/:/rootfs:ro \
--volume=/var/run:/var/run:rw \
--volume=/sys:/sys:ro \
--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
--publish=8080:8080 \
--detach=true \
--name=cadvisor \
google/cadvisor:latest
找一台机器部署prometheus服务，这里依然使用容器部署：
docker run \
-p 9090:9090 \
--log-driver none \
-v /hdd1/prometheus/etc/:/etc/prometheus/ \
-v /hdd1/prometheus/data/:/prometheus/ \
-v /etc/localtime:/etc/localtime \
--name prometheus \
prom/prometheus
创建/hdd1/prometheus/etc/prometheus.yml配置文件
my global config
global:
scrape_interval: 15s # By default, scrape targets every 15 seconds.
evaluation_interval: 15s # By default, scrape targets every 15 seconds.
# scrape_timeout is set to the global default (10s).
# Attach these labels to any time series or alerts when communicating with
# external systems (federation, remote storage, Alertmanager).
external_labels:
monitor: 'container-monitor'
# Load and evaluate rules in this file every 'evaluation_interval' seconds.
rule_files:
- "/etc/prometheus/rules/common.rules"
# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
# The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
- job_name: 'container'
static_configs:
- targets: ['10.12.1.129:8080','10.12.1.130:8080','10.50.1.92:8080','10.50.1.93:8080','10.50.1.119:8080']
配置文件中 -targets中的端点填写你的实际cadvisor所在的ip和暴露的端口.正确启动后访问ip:9090就能查询数据了哦。
