PromQL 从⼊⻔到精通 对于 Prometheus 生态的监控系统，PromQL 是必备技能，本文着重点讲解这个查询语言，掺 杂一些生产实践场景，希望对你有所帮助。 ? 本文作者：秦晓辉，Open-Falcon、Nightingale 等开源项目创始人之一，极客时间《运 维监控系统实战笔记》作者；当前在创业（快猫星云联创），为客户提供监控/可观测性产品 方案，有需求的朋友欢迎联系我的微信 不动上报给监控服务端，那计算增量、计算速率这个需求，就要放到服务端来实现了，所以服务 端必须要能对这种类型的数据建模抽象，也就是所谓的 Counter 类型。 时序数据 PromQL 就是查询时序数据的一种 Query Language，要想对 PromQL 有了解，得先搞清楚时 序数据。 认识时序数据 我们先来看一张图，图上是 5 台机器的内存可用率： 每个机器的内存可用率数据，体现为图上的一条线，我们称为 存可用率数据，我们称为数据点，比如上图，2022-08-25 15:05:22 这个时刻，每个机器都有 一个可用率数据点，共计 5 个数据点。 上面的图是查询的最近一小时的，我们切换到 Table 视图，得到如下结果： 这个表格的内容，是这 5 台机器在当前这个时间点的最新值，当前我做查询的时刻是：2022- 08-25 15:48:03 用 Chrome 开发者工具可以看到发的请求参数： 但是，监控数据是周期性上报的，比如每

• 分布式⽂文件 • 进程监控 业务层 • qps/tps • 耗时分布 • 饱和度 • 吞吐量量 • 依赖响应 • 缓存命中率 • 调⽤用链 • SLA • ⽇日志 播放质量量 • 点播/直播 • 播放卡顿 • 平均⾸首帧 • 播放失败率 • 弹幕加载 • cdn质量量 客户端质量量 • ⽤用户端⽹网络质量量 • 劫持情况 • 分析监控场景对应监控⼿手段 类型 metric类型 ⽇日志类型 ⾃自定义类型 ⼿手段 时间序列列数据 ⽇日志处理理流 ⾃自研 ⽤用户端监控 apm ⾃自研 客户端 播放器器 如何推进？ 服务端监控 场景 分析监控场景对应监控⼿手段 类型 metric类型 ⽇日志类型 ⾃自定义类型 ⼿手段 时间序列列数据 ⽇日志处理理流 ⾃自研 ⽤用户端监控 apm

监控数据采集，all in one的agentd Agentd 进程存 活 端口监 控 插件脚 本 日志监 控 网络设 备 中间件 类 数据库 类 • 支持在web上配置采集策略，不同的采集可以指定 不同的探针机器、目标机器，便于管理和知识传 承 • 独创在端上流式读取日志，根据正则提取指标的 机制，轻量易用，无业务侵入性 • 内置集成了多种数据库中间件的采集以及网络设

能采用的 Zabbix，Kubernetes 的监控可能 用的 Prometheus（Kubernetes 可能有多套，以至于 Prometheus 可能有多套）或者 Nightingale， 日志的监控可能用的 Elastalert，如果上云了，可能还会有多套不同的云监控（尤其是多云场景下）。 监控系统的重心，通常是采集、存储、可视化、生成告警事件，但通常都不具有完备的事件后续处理能 告警自动处理的这段逻辑，未必一定能够做到告警自愈，有的时候只是使用这个机制来抓现场，也是非常 有价值的。比如某个进程挂掉了，在挂掉的时候我想知道当时机器的一些运行情况，比如各项资源的占用 情况、系统日志的信息等等，我们就可以借助告警自动处理的这个方式，来自动跑个脚本抓取当时机器上 的一些现场信息，相比收到告警之后手工登录机器查看要高效得多。 如上，是从思路方法层面，对事件的处理做了逻辑