prometheus接口

Prometheus 是一个开源的监控系统和时间序列数据库，提供强大的指标收集、存储、查询和可视化功能。它通过 HTTP 接口暴露了许多可以用于查询和操作数据的 API。

Prometheus 的 HTTP API 提供了以下常用的接口：

1. 查询接口：用于执行 PromQL 查询语言，获取时间序列指标数据。
- `/api/v1/query`：执行一个单个的查询操作。
- `/api/v1/query_range`：执行一个范围查询，获取一段时间范围内的指标数据。

2. 标签接口：用于获取关于指标标签的信息，如指标名称、标签名称和值等。
- `/api/v1/label/<label_name>/values`：获取指定标签名称对应的所有可能值。

3. 配置接口：用于获取和修改 Prometheus 的配置信息。
- `/api/v1/status/config`：获取当前 Prometheus 实例的配置信息。

4. 目标接口：用于获取 Prometheus 实例正在监控的目标列表。
- `/api/v1/targets`：获取当前 Prometheus 实例监控的目标列表。

5. 服务发现接口：用于获取 Prometheus 实例配置的服务发现目标列表。
- `/api/v1/service-discovery`：获取当前 Prometheus 实例的服务发现目标列表。

这些接口只是 Prometheus API 中的一部分，更详细的接口文档可以参考 Prometheus 官方文档。

相关问题

prometheus 接口调用

### 如何使用Prometheus HTTP API

Prometheus提供了一套丰富的HTTP API用于查询数据、管理状态以及执行其他操作。这些API允许用户通过标准的HTTP请求来获取Prometheus内部存储的时间序列数据和其他有用的信息。

#### 发起API请求

为了发起针对Prometheus服务器的API请求，可以采用任何能够发送HTTP GET或POST请求的方式，比如curl命令或者编程语言中的HTTP客户端库。下面是一个利用`curl`工具向Prometheus发出即时查询的例子：

curl 'http://localhost:9090/api/v1/query?query=up'

此命令会返回名为`up`指标的结果集，它通常用来指示目标是否处于活动状态[^2]。

对于更复杂的场景，如范围查询，则可以通过指定时间区间来进行历史数据分析：

curl 'http://localhost:9090/api/v1/query_range?query=rate(http_requests_total[5m])&start=2023-08-01T00:00:00Z&end=2023-08-02T00:00:00Z&step=15s'

上述例子展示了如何计算过去五天内每十五秒一次采样的HTTP请求数率变化情况。

#### 使用Prometheus端点

除了查询功能外，Prometheus还提供了多个有用的API端点供外部程序调用:

- `/api/v1/status/config`: 获取当前配置文件的内容。
- `/api/v1/status/runtimeinfo`: 返回有关运行时环境的具体细节。
- `/api/v1/rules`: 列举所有已加载规则表达式的列表。
- `/metrics`: 输出未经处理的原始度量值集合；这不是严格意义上的API端点，但对于某些用途非常有帮助[^4]。

请注意，在实际生产环境中应当谨慎对待API的安全性设置，确保只有授权方才能访问敏感信息并执行特定的操作。

Prometheus接口获取内存使用率，通过Python获取到 代码怎么写

在Python中，你可以使用Prometheus的客户端库`prometheus_client`来查询内存使用率信息。首先，你需要安装这个库，可以使用pip进行安装：

pip install python-prometheus-client

然后，你可以编写一段代码来从Prometheus服务器获取内存使用率，例如CPU的Resident Set Size (RSS) 或 Swap Memory等指标。这里是一个基本示例：

from prometheus_client import CollectorRegistry, Gauge

# 创建一个注册表用于存储我们的指标
registry = CollectorRegistry()

# 定义一个Gauge指标，表示内存使用率
memory_usage gauge = Gauge('memory_usage_rss', 'Memory usage in bytes', ['instance'], registry=registry)

def get_memory_usage():
    try:
        # 这里只是一个假设的函数，实际需要替换为获取系统内存使用率的API或命令行工具
        memory_info = {"rss": 1024 * 1024 * 50}  # 50MB作为一个例子
        memory_usage.labels("node").set(memory_info["rss"])  # 根据实际情况设置实例标签和值
    except Exception as e:
        print(f"Failed to fetch memory usage: {e}")

# 每隔一段时间（如每分钟），更新一次内存使用率
interval = 60  # seconds
while True:
    get_memory_usage()
    time.sleep(interval)

请注意，这只是一个基础示例，实际获取内存使用情况可能需要依赖操作系统提供的接口、第三方库或者Prometheus的特定查询。另外，你还需要配置好Prometheus服务器，确保它能提供相应的metrics。