javaprometheus的数据类型有哪些
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一、简介
Prometheus将所有采集到的样本数据以时间序列(time-series)的方式保存在内存数据库中,并定时保存在硬盘上。时间序列中的每一个样本由以下三部分组成。
指标(metric): metric name和描述当前样本特征的labelsets组成,参考格式如
,其中metric name的命名规则为:应用名称开头_监测对像_数值类型_单位{ 时间截(timestamp):一个精确到毫秒的时间截;
样本值(value):一个float64的浮点类型数据表示当前的样本值。
二、Prometheus的四种数据类型
2.1 Counter(计数器类型)
Counter类型的指标的工作方式和计数器一样,只增不减(除非系统发生了重置)。Counter一般用于累计值,例如记录请求次数、任务完成数、错误发生次数。counter主要有两个方法:
//将counter值加1. Inc() // 将指定值加到counter值上,如果指定值< 0会panic. Add(float64)
在Prometheus自定义的metrics监控中,Counter的使用可以参考如下:
public class PrometheusMetricsInterceptor extends HandlerInterceptorAdapter { static final Counter requestCounter = Counter.build() .name("io_namespace_http_requests_total").labelNames("path", "method", "code") //metric name建议使用_total结尾 .help("Total requests.").register(); @Override public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception { String requestURI = request.getRequestURI(); String method = request.getMethod(); int status = response.getStatus(); requestCounter.labels(requestURI, method, String.valueOf(status)).inc(); //调用inc()函数,每次请求发生时计数+1 super.afterCompletion(request, response, handler, ex); } }
Counter类型数据可以让用户方便的了解事件产生的速率的变化,在PromQL内置的相关操作函数可以提供相应的分析,比如以HTTP应用请求量来进行说明:
//通过rate()函数获取HTTP请求量的增长率 rate(http_requests_total[5m]) //查询当前系统中,访问量前10的HTTP地址 topk(10, http_requests_total)
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2.2 Gauge(仪表盘类型)
Gauge是可增可减的指标类,可以用于反应当前应用的状态。比如在监控主机时,主机当前的内容大小(node_memory_MemFree),可用内存大小(node_memory_MemAvailable)。或者时容器当前的cpu使用率,内存使用率。
Gauge指标对象主要包含两个方法inc()以及dec(),用户添加或者减少计数。
在Prometheus自定义的metrics监控中,Gauge的使用可以参考如下:
public class PrometheusMetricsInterceptor extends HandlerInterceptorAdapter { ...省略的代码 static final Gauge inprogressRequests = Gauge.build() .name("io_namespace_http_inprogress_requests").labelNames("path", "method", "code") .help("Inprogress requests.").register(); @Override public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception { ...省略的代码 inprogressRequests.labels(requestURI, method, String.valueOf(status)).inc();// 计数器+1 return super.preHandle(request, response, handler); } @Override public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception { ...省略的代码 inprogressRequests.labels(requestURI, method, String.valueOf(status)).dec();// 计数器-1 super.afterCompletion(request, response, handler, ex); } }
对于Gauge类型的监控指标,通过PromQL内置函数delta()可以获取样本在一段时间内的变化情况,比如:
dalta(cpu_temp_celsius{host="zeus"}[2h]) //计算CPU温度在两小时内的差异 predict_linear(node_filesystem_free{job="node"}[1h], 4*3600) //预测系统磁盘空间在4小时之后的剩余情况
2.3 Histogram(直方图类型)
Histogram 由 < basename>_bucket{le="< upper inclusive bound>"},< basename>_bucket{le="+Inf"}, < basename>_sum,_count 组成,主要用于表示一段时间范围内对数据进行采样(通常是请求持续时间或响应大小),并能够对其指定区间以及总数进行统计,通常它采集的数据展示为直方图。
在Prometheus自定义的metrics监控中,Histgram的使用可以参考如下:
以请求响应时间requests_latency_seconds为例,比如我们需要记录http请求响应时间符合在分布范围{0.005,0.01,0.025,0.05,0.075,0.1,0.25,0.5,0.75,1,2.5,5,7.5,10}中的次数时
public class PrometheusMetricsInterceptor extends HandlerInterceptorAdapter { static final Histogram requestLatencyHistogram = Histogram.build().labelNames("path", "method", "code") .name("io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram").help("Request latency in seconds.") .register(); private Histogram.Timer histogramRequestTimer; @Override public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception { ...省略的代码 histogramRequestTimer = requestLatencyHistogram.labels(requestURI, method, String.valueOf(status)).startTimer(); ...省略的代码 } @Override public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception { ...省略的代码 histogramRequestTimer.observeDuration(); ...省略的代码 }
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使用Histogram构造器在创建Histogram监控指标时,默认的buckets范围为{0.005,0.01,0.025,0.05,0.075,0.1,0.25,0.5,0.75,1,2.5,5,7.5,10},如果要修改默认的buckets,可以使用.buckets(double… bukets)覆盖。
Histogram会自动创建3个指标,分别为:
事件发生的总次数,basename_count。
# 实际含义: 当前一共发生了2次http请求 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_count{path="/",method="GET",code="200",} 2.0
所有事件产生值的大小的总和,basename_sum。
# 实际含义: 发生的2次http请求总的响应时间为13.107670803000001 秒 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_sum{path="/",method="GET",code="200",} 13.107670803000001
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事件产生的值分布在bucket中的次数,basename_bucket{le=“上包含”}
2.4 Summary(摘要类型)
Summary类型和Histogram类型相似,由< basename>{quantile="< φ>"},< basename>_sum,< basename>_count组成,主要用于表示一段时间内数据采样结果(通常时请求持续时间或响应大小),它直接存储了quantile数据,而不是根据统计区间计算出来的。Summary与Histogram相比,存在如下区别:
都包含 < basename>_sum和< basename>_count;
Histogram需要通过< basename>_bucket计算quantile,而Summary直接存储了quantile的值。
在Prometheus自定义的metrics监控中,Summary的使用可以参考如下:
public class PrometheusMetricsInterceptor extends HandlerInterceptorAdapter { static final Summary requestLatency = Summary.build() .name("io_namespace_http_requests_latency_seconds_summary") .quantile(0.5, 0.05) .quantile(0.9, 0.01) .labelNames("path", "method", "code") .help("Request latency in seconds.").register(); @Override public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception { ...省略的代码 requestTimer = requestLatency.labels(requestURI, method, String.valueOf(status)).startTimer(); ...省略的代码 } @Override public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception { ...省略的代码 requestTimer.observeDuration(); ...省略的代码 } }
Summary类型指标中包含的数据如下:
事件发生总的次数
# 含义:当前http请求发生总次数为12次 io_namespace_http_requests_latency_seconds_summary_count{path="/",method="GET",code="200",} 12.0
事件产生的值的总和
# 含义:这12次http请求的总响应时间为 51.029495508s io_namespace_http_requests_latency_seconds_summary_sum{path="/",method="GET",code="200",} 51.029495508
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事件产生的值的分布情况
# 含义:这12次http请求响应时间的中位数是3.052404983s io_namespace_http_requests_latency_seconds_summary{path="/",method="GET",code="200",quantile="0.5",} 3.052404983 # 含义:这12次http请求响应时间的9分位数是8.003261666s io_namespace_http_requests_latency_seconds_summary{path="/",method="GET",code="200",quantile="0.9",} 8.003261666
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本文标题:javaprometheus的数据类型有哪些
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