prometheus on用法

Prometheus是一款开源的监控系统，主要用于监控应用程序和服务的性能和状态。下面是Prometheus的基本用法：

1. 安装Prometheus：您可以从Prometheus官网上下载适用于您的操作系统的安装包，并按照说明进行安装。

2. 配置Prometheus：在安装完成后，您需要编辑prometheus.yml文件以配置Prometheus。在该文件中，您可以指定要监控的目标以及要使用的监控指标。

3. 启动Prometheus：启动Prometheus后，它将开始收集指定的监控指标，并将它们存储在时序数据库中。

4. 查询监控数据：您可以使用Prometheus自带的查询语言PromQL查询监控数据。在Prometheus的Web界面中，您可以输入查询语句并查看查询结果。

5. 可视化监控数据：为了更好地理解监控数据，您可以使用Prometheus自带的可视化工具，如Grafana等，来可视化监控数据。

总的来说，Prometheus是一款非常强大的监控系统，可以帮助您监控应用程序和服务的性能和状态。

相关问题

Prometheus on group_left用法

在Prometheus中，group_left操作符用于在一个表达式中进行向左分组。它的语法如下：

<metric_expression> [group_left <label_list>] <aggregation_operator> (<aggregation_expression>)

其中，`<metric_expression>`是一个Prometheus表达式，用于选择要聚合的指标，`<label_list>`是一个或多个标签，用于指定要进行分组的标签键，`<aggregation_operator>`是一个聚合操作符，如sum、avg等，`<aggregation_expression>`是一个聚合表达式，用于计算聚合值。

使用group_left操作符时，表达式中的每个数据点都将以其标签的值作为键进行分组，并且在计算聚合值时，只有那些具有相同标签值的数据点会被聚合在一起。

例如，假设我们有以下指标：

http_requests_total{method="GET", handler="/api/foo"} 50
http_requests_total{method="POST", handler="/api/foo"} 20
http_requests_total{method="GET", handler="/api/bar"} 30
http_requests_total{method="POST", handler="/api/bar"} 10

如果我们想要按`method`标签对请求进行分组并计算每种`method`的总请求数，可以使用以下表达式：

sum(http_requests_total) by (method)

这将返回以下结果：

{method="GET"} 80
{method="POST"} 30

但是，如果我们想要基于`handler`标签对请求进行分组，并计算每个`handler`中每种`method`的总请求数，我们可以使用group_left操作符，如下所示：

sum(http_requests_total) by (handler) group_left(method) sum without(handler, method)(http_requests_total)

这将返回以下结果：

{handler="/api/foo", method="GET"} 50
{handler="/api/foo", method="POST"} 20
{handler="/api/bar", method="GET"} 30
{handler="/api/bar", method="POST"} 10

可以看到，使用group_left操作符，我们得到了按`handler`标签分组的结果，并在每个`handler`中为每种`method`计算了总请求数。

Prometheus规则文档

Prometheus是一个开源的监控系统和时间序列数据库，它使用PromQL查询语言来查询和聚合数据。Prometheus规则是一种定义监控指标的方式，可以用来计算、聚合和过滤时间序列数据。本文将介绍Prometheus规则的基本概念和使用方法。

规则类型

Prometheus规则有两种类型：告警规则和记录规则。

告警规则用于定义某些条件下的告警，例如CPU使用率超过90%或者请求延迟超过1秒。当条件满足时，Prometheus会发送一个告警通知。告警规则的语法如下：

ALERT <alertname>
  [IF <expr>]
  [FOR <duration>]
  [LABELS <labelset>]
  [ANNOTATIONS <labelset>]

其中，`<alertname>`是告警的名称，`<expr>`是一个PromQL表达式，用于计算告警条件。`<duration>`是告警持续时间，`<labelset>`是标签集，可以用来为告警添加附加信息。

记录规则用于计算新的时间序列数据，并将其存储到Prometheus数据库中。记录规则的语法如下：

<recordname> <expr>

其中，`<recordname>`是记录的名称，`<expr>`是一个PromQL表达式，用于计算新的时间序列数据。

规则文件

Prometheus规则通常存储在规则文件中，文件名通常以`.rules`结尾。规则文件可以包含多个规则定义，每个规则定义都有一个唯一的名称。例如，下面是一个包含两个告警规则和一个记录规则的规则文件：

# Alert rules
ALERT HighCPUUsage
  IF sum(rate(node_cpu{mode="idle"}[5m])) < 10
  FOR 5m
  LABELS { severity="critical" }
  ANNOTATIONS {
    summary = "High CPU usage on {{$labels.instance}}",
    description = "CPU usage on {{$labels.instance}} is above 90% for 5 minutes.",
  }

ALERT HighRequestLatency
  IF histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)) > 1
  FOR 5m
  LABELS { severity="warning" }
  ANNOTATIONS {
    summary = "High request latency on {{$labels.instance}}",
    description = "Request latency on {{$labels.instance}} is above 1 second (95th percentile) for 5 minutes.",
  }

# Record rule
record:node_memory_usage:ratio
  expr: node_memory_Active_bytes / node_memory_MemTotal_bytes

在规则文件中，`#`表示注释，可以用来添加说明文档。规则名称必须是唯一的，并且可以包含字母、数字和下划线。规则定义由规则类型、规则名称和规则内容组成。

规则加载

Prometheus会自动加载规则文件，并在规则文件中定义的时间间隔内定期计算和存储规则数据。默认情况下，Prometheus每5分钟重新加载一次规则文件和重新计算规则数据。可以通过在配置文件中设置`rule_files`参数来指定规则文件的位置和名称，例如：

rule_files:
  - "/etc/prometheus/rules/*.rules"

此配置将加载`/etc/prometheus/rules/`目录下所有以`.rules`结尾的文件中定义的规则。可以使用通配符来匹配多个文件。

总结

Prometheus规则是定义监控指标的一种方式，可以用来计算、聚合和过滤时间序列数据。规则分为告警规则和记录规则两种类型，可以存储在规则文件中，并通过Prometheus自动加载和计算。规则文件可以包含多个规则定义，每个规则定义都有一个唯一的名称。