普罗米修斯监控语句 多个指标返回第一个匹配的指标

在 PromQL 中，可以使用 `or` 关键字来组合多个表达式，返回满足任一表达式的结果。但是如果你想要多个指标中只返回第一个匹配的指标，可以使用 `bool` 函数和 `or` 关键字来实现。

例如，如果我们有多个指标名称类似于 `http_requests_total`，`http_requests_count`，`http_requests_duration_seconds` 等，我们想要查询这些指标中第一个匹配的指标，我们可以使用以下查询语句：

bool or on (metric) (
  http_requests_total,
  http_requests_count,
  http_requests_duration_seconds
)

这个查询语句将会从多个指标中返回第一个匹配的指标。其中，`bool or` 表示对括号中的表达式做或运算，`on (metric)` 表示按照指标名称进行分组，`http_requests_total`、`http_requests_count` 和 `http_requests_duration_seconds` 是多个指标名称。

这个查询语句将会返回匹配的第一个指标，例如如果 `http_requests_total` 存在，则返回 `http_requests_total`，否则返回匹配的下一个指标，以此类推。

相关问题

普罗米修斯监控语句 or 如何使用

Prometheus 是一个开源的监控系统和时间序列数据库，它使用一种灵活的查询语言 PromQL 来查询和分析指标数据。or 关键字可以用于在 PromQL 中组合多个表达式，返回满足任一表达式的结果。

在 PromQL 中，or 关键字的语法如下：

expr1 OR expr2

其中，expr1 和 expr2 是两个表达式，可以是函数、操作符、聚合函数或者其他表达式。

例如，如果我们有两个表达式，分别查询 CPU 使用率和内存使用率：

100 - (avg by(instance)(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) # CPU 使用率
node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes * 100 # 内存使用率

我们可以使用 or 关键字将它们组合成一个查询语句，返回满足任一表达式的结果：

100 - (avg by(instance)(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) OR node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes * 100

这个查询语句将返回 CPU 使用率和内存使用率中任一指标的结果，用于监控系统的整体健康状况。

写个普罗米修斯监控代码

### 回答1：

普罗米修斯监控代码：#include <stdio.h>int main(void)
{
int prometheus_value = 0; while (1) {
printf("Prometheus value: %d\n", prometheus_value);
prometheus_value++;
}
return 0;
}

### 回答2：
普罗米修斯（Prometheus）是一款开源的监控和警报工具，可以帮助系统管理员实时监测服务器和应用程序的性能指标。编写普罗米修斯监控代码的主要目的是收集并暴露关键指标以供监控和运维团队使用。

以下是一个简单的普罗米修斯监控代码示例：

from prometheus_client import start_http_server, Gauge
import random
import time

# 创建一个Gauge类型的指标对象
cpu_usage = Gauge('cpu_usage', 'CPU使用率')

# 启动一个HTTP服务器，暴露Prometheus指标
start_http_server(8000)

while True:
    # 模拟获取CPU使用率
    current_cpu_usage = random.uniform(0, 100)

    # 使用set()方法设置指标的值，作为当前时间戳，普罗米修斯将自动记录该时间戳和值
    cpu_usage.set(current_cpu_usage)

    # 暂停1秒钟
    time.sleep(1)

上述代码使用Python编写，并使用prometheus_client库连接到普罗米修斯服务器。首先，我们创建一个Gauge对象作为指标。然后，我们在一个无限循环中模拟获取CPU使用率，并通过`set()`方法设置指标的值。整个过程每秒钟执行一次，并将指标暴露在普罗米修斯服务器的8000端口上。

通过访问`http://localhost:8000`，您可以查看普罗米修斯服务器上此指标的当前值。可以使用普罗米修斯提供的PromQL查询语言对指标执行更复杂的操作和聚合。

需要注意的是，在实际使用中，通常不会手动编写监控代码。而是将不同应用程序的普罗米修斯指标集成到预先定义的统一监控配置文件中，使其自动收集和暴露指标。

### 回答3：
普罗米修斯是一个开源的系统监控和警报工具，用于实时监控应用程序和系统的性能指标。下面是一个示例的普罗米修斯监控代码，其中监控一个虚构的电子商务网站的请求响应时间和数据库连接数。

首先，我们需要引入普罗米修斯的客户端库和必要的依赖项：

from prometheus_client import start_http_server, Summary, Gauge
import random
import time

然后，我们创建一个Summary对象，用于记录请求响应时间的分布情况。这里使用Gauge对象记录数据库连接数的当前值：

REQUEST_TIME = Summary('request_processing_seconds', 'Time spent processing request')
DB_CONNECTIONS = Gauge('db_connections', 'Current number of database connections')

接下来，我们编写一个模拟的请求处理函数，使用Python的装饰器将该函数与Summary对象关联起来：

@REQUEST_TIME.time()
def process_request():
    # 模拟请求处理
    time.sleep(random.uniform(0.1, 0.5))

    # 模拟数据库连接数增加
    DB_CONNECTIONS.inc()

    # 模拟请求处理完成后的清理工作
    time.sleep(random.uniform(0.2, 0.4))
    
    # 模拟数据库连接数减少
    DB_CONNECTIONS.dec()

最后，我们启动一个简单的HTTP服务器，并在其中暴露普罗米修斯指标：

if __name__ == '__main__':
    # 启动HTTP服务器，在8080端口上暴露普罗米修斯指标
    start_http_server(8080)
    
    # 模拟每秒处理10个请求，持续运行
    while True:
        for _ in range(10):
            process_request()
        time.sleep(1)

这样，我们就创建了一个简单的普罗米修斯监控代码。它会统计每个请求的处理时间，并记录数据库连接数的变化。你可以通过访问http://localhost:8080获取监控指标，进而进行性能分析和故障排查。