【Prometheus】PromQL进阶用法

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所属的专栏：Prometheus监控系统零基础到进阶
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PromQL进阶用法

1、PromQL资源监控案例

资源监控无外乎CPU，内存，磁盘，网络等。
怎么监控呢？需要找到具体的指标，寻找指标又要用到方法论，如下：

1.1 监控系统资源方法论

1、Google 的四个黄金指标着眼点在“服务监控”，这四个指标分别是“延迟、
流量、错误、饱和度”
2、RED方法主要着眼点在“用户体验”，它基于Google的黄金指标，细化了
三个关键指标，“请求率、错误数、请求处理时间”
3、USE方法主要着眼点在“系统资源”，的使用情况，这三个指标分别是“使
用率、饱和度、错误”。因此USE方法是最适合系统资源监控的

1.2 使用USE监控系统资源

在监控CPU、内存、磁盘和⽹络等系统资源时，使⽤USE的⽅法论是最为合适
的，它要求我们针对每个资源（也就是CPU、内存 、⽹络等）分别检查三个关键
方面：使用率、饱和度和错误。
使用率：表示资源在占作时占用的平均时间，例如，CPU在过去的60秒内有
30秒被用来执行指令，那么我们可以说这个CPU的使用率是50%。
饱和度：指明资源已经到达或接近其处理能力极限的程度，表明无法再处理
更多的工作量。这通常通过队列长度等指标来衡量。
错误：记录了资源在运行过程中发生的错误事件的次数。网络监控用的比较多

2、CPU监控案例实践

2.1 CPU重点监控的维度

对于CPU资源的监控，采用USE方法论通常关注以下几点：
CPU使用率：衡量CPU在一段时间内处于活跃状态的百分比。高使用率可能表明系统正在密集执行任务。
CPU饱和度：反映了在某一时间点等待CPU时间的进程数量。高饱和度可能意味着有很多任务在争夺CPU资源。
错误：通常对CPU不太有影响；
案例1：监控CPU1分钟的平均使用率；
案例2：监控CPU的饱和度；

2.2 计算CPU平均使用率

计算CPU平均使用率的公式： (1 - CPU 空闲率) * 100 = CPU 使用率

第一步：获取每个CPU模式的变化率，使用irate函数灵敏度更高，反映更接近实际使用率。

rate(node_cpu_seconds_total[1m])

第二步：查询CPU的空闲时间比率，即CPU处于空闲状态的时间比例。

irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[1m])

第三步：系统可能会有多个CPU核心，因此我们需要通过avg聚合函数来计算CPU平均空闲率，最后按照实例进行分组统计。

avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[1m])) by (instance)

第四步：使用1减去每个核心的平均空闲率，得到平均使用率，然后将此值乘以100，转换为百分比，最终得出CPU的整体平均使用率

(1 - avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[1m])) by (instance) ) *100

2.3 计算CPU饱和度

评估主机的CPU饱和度，最常用的方法是跟踪系统的平均负载。通常情况下，如
果这个负载的值低于CPU核心的数量，可以认为系统运行正常。然而，当平均负
载持续高于CPU核心数量的两倍时，这通常是CPU已经非常饱和了。
计算CPU饱和度的公式：1分钟平均负载 / (CPU核⼼数*2) * 100 = CPU饱和度
的百分比，当大于80%则认为CPU已经接近处理能力的极限。

第一步：获取1分钟平均负载值，然后按照实例和job进行分组计算。

sum(node_load1) by (instance,job)

第二步：获取CPU的核心数，然后乘以2，按实例进行分组计算每个实例的核心数。 这个mode找空闲的还是其他的都可以，因为是要查找CPU核心数

(count(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}) by (instance,job) * 2)

第三步：计算CPU饱和度百分比，如果这个百分比大于80%，我们认为CPU已经
非常饱和，并且已经达到了处理能力的极限。

sum(node_load1) by (instance,job) / (count(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}) by (instance,job) * 2) * 100 > 80

2.4 配置CPU告警规则

1、定义CPU告警规则组，然后注入两条规则
cat /etc/prometheus/rules/node_rules.yml
以groups开头

groups:
- name: CPU告警规则
  rules:
  - alert: 节点CPU使用率超过80%
    expr: ( 1 - avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[1m])) by (instance,job) ) * 100 > 80
    for: 1m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "主机CPU利用率过高，实例：{{ $labels.instance }}, 任务:{{ $labels.job }}"
      description: "该实例的CPU利用率高于80%，当前利用率：{{ $value }}%。请及时检查。"
  - alert: CPU饱和度过高
    expr: sum(node_load1) by (instance,job) / (count(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}) by (instance,job) * 2) * 100 > 80
    for: 2m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "CPU饱和度过高，实例：{{ $labels.instance }}, 任务:{{ $labels.job }}"
      description: "该实例的1分钟平均CPU负载超过了核心数的两倍，已经持续2分钟，当前CPU饱和度：{{ $value }}%。需要立即检查系统负载情况。"

如果想要prometheus读取到我们配置的告警规则，需要让prometheus能够读取到该配置文件
我们先看下默认的prometheus.yml配置文件写法
需要指定告警规则的yml文件路径

如果告警规则比较多，我们可以指定某个路径下的所有yml文件

然后执行prometheus热加载

curl -X POST http://localhost:9090/-/reload

检查配置文件格式是否正确

./promtool check config prometheus.yml

然后在prometheus的alert界面，就可以看到我们配置的告警规则

3、内存监控案例实践

3.1 内存重点监控的维度

对于内存资源的监控，采用USE方法论通常关注以下几点：
1、内存使用率：衡量系统内存被使用的程度。
2、内存饱和度：表明系统内存的负载程度。内存饱和度，通常监控SWAP的使用率来评估。
3、内存错误：通常较少发生。
案例1：计算内存使用率；
案例2：计算内存饱和度；

3.2 计算内存使用率

计算内存使用率百分比公式： （ 总内存 - 可用内存）/ 总内存 * 100 = 内存使用率

(node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes * 100

3.3 计算内存饱和度

计算内存饱和度百分比公式： (总SWAP - 未使用的SWAP) / 总SWAP * 100> 20

(node_memory_SwapTotal_bytes - node_memory_SwapFree_bytes) / node_memory_SwapTotal_bytes * 100

3.4 配置内存告警规则

1、定义内存告警规则组，然后注入两条规则
[root@prom-node01 ~]# cat /etc/prometheus/rules/node_rules.yml

groups:
- name: 内存告警规则
  rules:
  - alert: 主机内存不足
    expr: (node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes * 100 > 80
    for: 2m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "主机内存使用率较高, 实例:{{ $labels.instance }}, 任务:{{ $labels.job }}"
      description: "该实例的内存使用率持续2分钟高于80%，当前利用率：{{ $value}}%"
  - alert: 内存饱和度高
    expr: (node_memory_SwapTotal_bytes - node_memory_SwapFree_bytes) / node_memory_SwapTotal_bytes * 100 > 10
    for: 2m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "主机内存内存饱和度高, 实例:{{ $labels.instance }}, 任务:{{ $labels.job }}"
      description: "SWAP内存使用率已连续2分钟超过10%，表明内存饱和度过高，当前SWAP使用率为：{{ $value }}%。"

我们可以去掉–name 和rules

这样，告警规则就在一个分组下

如果我们加上，就单独是一个分组

4、磁盘监控案例实践

4.1 磁盘重点监控的维度

对于磁盘，我们不光需要度量磁盘使用率，甚至还需要度量 磁盘IO读写吞吐量、以及磁盘IOPS
1、磁盘使用率：衡量磁盘空间使用率、Inode使用率；
2、磁盘延迟：有些磁盘明确标注了延迟，我们可以监控磁盘的读写延迟，而后进行判定；
3、磁盘饱和度：通过监控I/O吞吐量和IOPS，可以衡量磁盘在繁忙时段的饱和度情况。

案例1：计算磁盘空间使用率、磁盘Inode空间使用率；
案例2：计算磁盘的IO吞吐量的饱和度；
案例3：计算IOPS每秒读写次数的饱和度；

常规磁盘的每秒的IOPS能力和IO吞吐量，有标准后，就好基于标准进行触发器设定，例如当IOPS每秒读写次数的饱和度超过80%则需要关注了

4.2 计算磁盘空间使用率

计算磁盘空间使用率：(总的磁盘空间 - 可用的磁盘空间 = 已用的磁盘空间) / 总的磁盘空间 * 100
计算Inode空间使用率：( 总的Inode数 - 可用的inode数) / 总的inode数 * 100

1、计算不同分区的磁盘空间使用率（排除tmpfs的分区）

( node_filesystem_size_bytes{device!="tmpfs"} - node_filesystem_avail_bytes{device!="tmpfs"} ) / node_filesystem_size_bytes{device!="tmpfs"} * 100 

2、计算inode使用率（排除tmpfs的分区）

(node_filesystem_files{device!="tmpfs"} - node_filesystem_files_free{device!="tmpfs"} ) / node_filesystem_files{device!="tmpfs"} * 100 

4.3 计算磁盘IO吞吐量

I/O吞吐量：衡量在单位时间内磁盘能够读写多少数据量，通常以MB/s（兆字节每秒）为单位。
I/O吞吐量饱和度（%）=（当前IO吞吐量 / 磁盘的最大IO吞吐量能力）× 100
要根据不同的磁盘类型来确定磁盘的最大IO吞吐能力，如果使用云主机，厂商告诉你磁盘的最大吞吐能力为多大

磁盘吞吐量指标

1、模拟IO写入吞吐量，并限制写入IO最大20MB/s

yum install pv -y

dd if=/dev/zero bs=1M count=10000 | pv -L 20M > /tmp/bigdata

2、获取当前磁盘最近1分钟的，写入吞吐量最大的值，然后按实例进行分组计算，最后将结果转为MB

max(rate(node_disk_written_bytes_total[1m])) by (instance,job) / 1024 /1024

3、使用当前IO写入吞吐量 除以 磁盘最大写入I/O吞吐量30MB/s，而后乘以100，获取I/O吞吐的饱和度百分比

(max(rate(node_disk_written_bytes_total[1m])) by (instance,job) / 1024 /1024) / 30 * 100

# 告警(当IO写入吞吐大于80%则触发告警)，round四舍五入取整数
round(max(rate(node_disk_written_bytes_total[1m])) by (instance,job) / 1024/1024 / 30 * 100) > 60

4、模拟IO读取吞吐量，并限制读取IO最大20MB/s

# yum install pv -y
pv -L 20M /tmp/bigdata > /dev/null

在这里插入图片描述

5、获取当前磁盘最近1分钟的，读取吞吐量最大的值，然后按实例进行分组计算，最后将结果转为MB

max(rate(node_disk_read_bytes_total[1m])) by (instance,job) / 1024 /1024

6、使用当前IO读取吞吐量 除以 磁盘最大读取I/O吞吐量30MB/s，而后乘以100，获取I/O吞吐的饱和度百分比

max(rate(node_disk_read_bytes_total[1m])) by (instance,job) / 1024 /1024 /30 * 100

# 告警(当IO读取吞吐大于60%则触发告警)
round(max(irate(node_disk_read_bytes_total[1m])) by (instance,job) / 1024 /1024 /30 * 100 ) > 60
 

4.4 计算磁盘IOPS

IOPS：衡量在单位时间内磁盘能够读写操作的次数。
IOPS饱和度(%)=(当前IOPS / 磁盘的最大IOPS能力)× 100

iops指标

1、模拟IO写入，也相当于有大量IOPS

dd if=/dev/zero bs=1M count=10000 | pv -L 100M > /tmp/bigdata

2、获取当前磁盘最近1分钟的，IOPS写入次数的最大的值，然后按实例进行分组计算

max(irate(node_disk_writes_completed_total[1m])) by (instance,job)

3、使用当前IOPS写入次数 除以 磁盘最大IOPS，这里是120，而后乘以100，获取IOPS写入的饱和度百分比

max(irate(node_disk_writes_completed_total[1m])) by (instance,job) / 120 *100

# 告警(当IOPS饱和度大于60%则触发告警)
round(max(irate(node_disk_writes_completed_total[1m])) by (instance,job) /120 * 100) > 60

4、模拟IO读取，也相当于有大量IOPS

yum install pv -y
pv -L 50M /tmp/bigdata > /dev/null

5、获取当前磁盘最近1分钟的，读取IOPS最大次数的值，然后按实例进行分组计算

max(irate(node_disk_reads_completed_total[1m])) by (instance,job)

6、使用当前IO读取吞吐量 除以 磁盘最大读取I/O吞吐量，而后乘以100，获取IOPS读取的饱和度百分比

max(irate(node_disk_reads_completed_total[1m])) by (instance,job) / 120 * 100

# 告警(当IOPS读取大于60%则触发告警)
round(max(irate(node_disk_reads_completed_total[1m])) by (instance,job) / 120 * 100) > 60

4.5 配置磁盘告警规则

1、编写磁盘告警规则文件

groups:
- name: 磁盘告警规则
  rules:
  - alert: 磁盘空间告急
    expr: ( node_filesystem_size_bytes{device!="tmpfs"} - node_filesystem_avail_bytes{device!="tmpfs"} ) / node_filesystem_size_bytes{device!="tmpfs"} * 100 > 70
    for: 1m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "实例 {{ $labels.instance }} 磁盘 {{ $labels.mountpoint }}分区空间不足"
      description: "实例 {{ $labels.instance }} 磁盘 {{ $labels.mountpoint}} 分区空间使用率已超过 70%，当前使用率为 {{ $value }}%，请及时处理。"
  - alert: 磁盘Inode空间告急
    expr: (node_filesystem_files{device!="tmpfs"} - node_filesystem_files_free{device!="tmpfs"} ) / node_filesystem_files{device!="tmpfs"} * 100 > 70
    for: 1m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "实例 {{ $labels.instance }} 磁盘 {{ $labels.mountpoint }}分区Inode空间不足"
      description: "实例 {{ $labels.instance }} 磁盘 {{ $labels.mountpoint}} 分区的Inode空间使用率已超过 70%，当前使用率为 {{ $value }}%，请及时处理。"
  - alert: 磁盘IOPS写入较高
    #expr: sum(rate(node_disk_writes_completed_total[1m])) by (instance,job) / 120 * 100 >60
    #round函数可以对值进行四舍五入
    expr: round(max(irate(node_disk_writes_completed_total[1m])) by (instance,job) / 120 * 100,0.01) > 60
    for: 1m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "实例 {{ $labels.instance }} IOPS每秒写入次数超过120次/s"
      description: 目前磁盘IOPS写入饱和度是 {{ $value }}%，目前磁盘IOPS每秒写入最大 {{ printf `max(rate(node_disk_writes_completed_total{instance="%s",job="%s"}[1m]))` $labels.instance $labels.job | query | first | value | printf "%.2f" }} 次/s
  - alert: 磁盘IOPS读取较高
    expr: round(max(irate(node_disk_reads_completed_total[1m])) by (instance,job) / 120 * 100) > 60
    for: 1m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "实例 {{ $labels.instance }} IOPS每秒读取次数超过120次/s"
      description: 目前磁盘IOPS读取饱和度是 {{ $value }}%，目前磁盘IOPS每秒读取最大{{ printf `max(rate(node_disk_reads_completed_total{instance="%s",job="%s"}[1m]))` $labels.instance $labels.job | query | first | value | printf "%.2f" }} 次/s
  - alert: 磁盘IO写入吞吐较高
    expr: round(max(rate(node_disk_written_bytes_total[1m])) by (instance,job) / 1024 /1024 / 30 * 100) > 60
    for: 1m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "实例 {{ $labels.instance }} 磁盘IO写入每秒超过最大30MB/s"
      description: 目前磁盘IO写⼊吞吐量的饱和度是 {{ $value }}%。目前磁盘IO写入吞吐量每秒最大是 {{ printf `max(rate(node_disk_written_bytes_total{instance="%s",job="%s"}[1m])) /1024/1024` $labels.instance $labels.job | query | first | value | printf "%.2f" }}MB/s
  - alert: 磁盘IO读取吞吐较高
    expr: round(max(rate(node_disk_read_bytes_total[1m])) by (instance,job) / 1024 /1024 /30 * 100 ) > 60
    for: 1m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "实例 {{ $labels.instance }} 磁盘IO读取每秒超过最大30MB/s"
      description: 目前磁盘IO读取吞吐量的饱和度是 {{ $value }}%。目前磁盘IO读取吞吐量每秒最大是 {{ printf `max(rate(node_disk_read_bytes_total{instance="%s",job="%s"}[1m])) /1024/1024` $labels.instance $labels.job | query | first | value | printf "%.2f" }}MB/s

5、网络监控案例实践

5.1 网络重点监控的维度

对于网络，通常使用USE方法监控如下几个维度：
1、网络传输速率：即当前网络每秒传输的带宽。
2、网络饱和度：对于网络饱和度，通常查看网络是否丢包严重，如果持续有丢包情况则认为目前网络比较饱和；
3、网络错误率：可以通过监控网络发送和接收的错误来获得；
案例1：计算网络每秒传输带宽；
案例2：计算网络饱和度，例如：当带宽速率达到100%，并且发送和接收的丢包率持续上升则告警 node_network_transmit_drop_total、node_network_receive_drop_total
案例3：计算网络TCP连接数使用率；

5.2 计算网络传输速率

网络传输速率 = irate(网络接口 “发送/接收” 的总数据量) * 8 /1024 /1024 =Mbps

1、模拟带宽

# 1、在两个测试的节点上安装：yum install iperf -y
# 2、服务端运行并指定端口：iperf -s -p 9999

3、客户端模拟带宽发送命令，-b指定发送大小，-t指定发送持续时间：iperf -c -p 9999 -b 300M -t 60

2、获取最大的下载带宽，也就是每秒能接收多少Mbps

max(irate(node_network_receive_bytes_total[1m]) * 8 / 1024 / 1024) by (instance,job,device)

3、获取最大的上传带宽，也就是每秒能上传多少Mbps

max(irate(node_network_transmit_bytes_total[1m]) * 8 / 1024 / 1024) by (instance,job,device)

4、假设公司带宽是500Mbps，我希望达到400Mbps时则触发告警，计算公式： 网络每秒传输带宽 / 网络最大带宽 * 100 >= 80
下载

max(irate(node_network_receive_bytes_total[1m]) * 8 / 1024 / 1024) by (instance,job,device) / 500 * 100 >= 80

上传

max(irate(node_network_transmit_bytes_total[1m]) * 8 / 1024 / 1024) by (instance,job,device) / 500 * 100 >= 80

5.3 计算网络连接数使用率

网络连接率 = 当前活跃TCP连接数 / 系统内核最大支持的TCP连接数 * 100

(node_nf_conntrack_entries / node_nf_conntrack_entries_limit) * 100
# 告警
(node_nf_conntrack_entries / node_nf_conntrack_entries_limit) * 100 > 80

5.4 配置网络告警规则

1、配置网络告警规则

- name: 网络告警规则
  rules:
  - alert: 网络下载带宽占用过高，超过80%
    expr: max(irate(node_network_receive_bytes_total[1m]) * 8 / 1024 / 1024) by (instance,job,device) / 50 * 100 >= 80
    for: 1m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "实例 {{ $labels.instance }} 的 {{ $labels.device }} 接口下载流量即将超过公司实际50Mbps"
      description: 目前下载带宽已经达到 {{ printf `(irate(node_network_receive_bytes_total{instance="%s",job="%s",device="%s"}[1m]) * 8 / 1024 / 1024)` $labels.instance $labels.job $labels.device | query | first | value | printf "%.2f"}} Mbps/s 目前下载带宽使用率在 {{ $value }}%
  - alert: 网络上传带宽占用过高，超过80%
    expr: max(irate(node_network_transmit_bytes_total[1m]) * 8 / 1024 / 1024) by (instance,job,device) / 50 * 100 >= 80
    for: 1m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "实例 {{ $labels.instance }} 的 {{ $labels.device }} 接口上传流量即将超过公司实际50Mbps"
      description: 目前上传带宽已经达到 {{ printf `(irate(node_network_transmit_bytes_total{instance="%s",job="%s",device="%s"}[1m]) * 8 / 1024 / 1024)` $labels.instance $labels.job $labels.device | query | first | value | printf "%.2f"}} Mbps/s 目前上传带宽使用率在 {{ $value }}%



  - alert: 网络TCP连接数过高，超过80%
    expr: node_nf_conntrack_entries / node_nf_conntrack_entries_limit * 100 > 80
    for: 1m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "实例 {{ $labels.instance }} 的 tcp连接数超过80%"
      description: 目前TCP连接数是 {{ printf `node_nf_conntrack_entries{instance="%s",job="%s"}` $labels.instance $labels.job | query | first | value" }} 目前TCP连接使用率是 {{ $value }}%

最后一个TCP的没法用，我们先去掉

原文地址：https://blog.csdn.net/littlefun591/article/details/145286910

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