PromQL查詢的整體結(jié)構(gòu)及類型檢查

本文讓我們一起來(lái)看看PromQL查詢解析。雖然PromQL有操作符、函數(shù)、選擇器等，但我們無(wú)需被本篇文章中的這些細(xì)節(jié)所困擾。讓我們來(lái)看看查詢的總體性質(zhì)：PromQL查詢是如何結(jié)構(gòu)化和類型化的？隨著時(shí)間的推移它們是如何評(píng)估的？

讓我們來(lái)看一下PromQL的查詢結(jié)構(gòu)。PromQL有操作符、函數(shù)、選擇器等等，但是我們不要被本篇文章中的細(xì)節(jié)所困擾。相反，讓我們看看查詢的整體：PromQL查詢是如何構(gòu)造和輸入的，以及隨著時(shí)間的推移它們是如何被評(píng)估的？

這篇博客文章將假設(shè)您對(duì)PromQL查詢和Prometheus數(shù)據(jù)模型有大概粗略的了解。

讓我們開始吧！

1.PromQL是一種嵌套的函數(shù)式語(yǔ)言

不像SQL或其他一些更傾向于命令式的查詢語(yǔ)言(SELECT * FROM...)，PromQL是一種嵌套的函數(shù)式語(yǔ)言。這意味著您將所尋找的數(shù)據(jù)描述為一組嵌套表達(dá)式，每個(gè)表達(dá)式都計(jì)算出一個(gè)中間值(沒有副作用)。每個(gè)中間值都用作它周圍表達(dá)式的參數(shù)或操作數(shù)，而查詢的最外層表達(dá)式表示您在表、圖或類似用例中看到的最終返回值。

查詢示例如下所示：

#Rootofthequery,finalresult,approximatesaquantile.
histogram_quantile(
#1stargumenttohistogram_quantile(),thetargetquantile.
0.9,
#2ndargumenttohistogram_quantile(),anaggregatedhistogram.
sumby(le,method,path)(
#Argumenttosum(),theper-secondincreaseofahistogramover5m.
rate(
#Argumenttorate(),therawhistogramseriesoverthelast5m.
demo_api_request_duration_seconds_bucket{job="demo"}[5m]
)
)
)

PromQL表達(dá)式不僅是整個(gè)查詢，而且是查詢的任何嵌套部分(如上面的rate(…)部分)，可以單獨(dú)作為查詢運(yùn)行。在上面的例子中，每個(gè)注釋行代表一個(gè)表達(dá)式。

當(dāng)你在PromLabs的PromLens查詢可視化工具中分析相同的查詢時(shí)，包含子表達(dá)式的嵌套表達(dá)式結(jié)構(gòu)會(huì)變得特別清晰：

在PromLens中，您可以單擊每個(gè)樹節(jié)點(diǎn)來(lái)分別評(píng)估其子表達(dá)式，以了解您在嵌套表達(dá)式樹的每個(gè)部分中處理的數(shù)據(jù)。

2.輸入的表達(dá)式，可能不像你想的那樣

Prometheus中有兩個(gè)“類型”的概念：

• 由抓取目標(biāo)所報(bào)告的度量類型：計(jì)數(shù)器、儀表、直方圖、摘要或無(wú)類型。

• PromQL表達(dá)式的類型：字符串、標(biāo)量、瞬時(shí)向量或范圍向量。

PromQL完全忽略度量類型，只關(guān)心表達(dá)式類型：每個(gè)表達(dá)式都有一個(gè)類型，每個(gè)函數(shù)、操作符或其他類型的操作都要求其參數(shù)是某種表達(dá)式類型。例如，rate()函數(shù)要求其參數(shù)是一個(gè)范圍向量，但rate()本身的計(jì)算結(jié)果是一個(gè)瞬時(shí)向量。因此，rate()的結(jié)果只能用于期望瞬時(shí)向量的地方。

PromQL中可能的表達(dá)式類型有：

• 字符串：類似 "I am a string!". 這些只作為某些函數(shù)(如label_join())的參數(shù)出現(xiàn)，在PromQL中并不常用。

• 標(biāo)量：沒有標(biāo)注尺寸的單個(gè)數(shù)值，如 1.234。您將看到這些函數(shù)的數(shù)值參數(shù)，如histogram_quantile(0.9，…)或topk(3，…)，以及算術(shù)運(yùn)算。

• 瞬時(shí)向量：一組帶標(biāo)簽的時(shí)間序列，每個(gè)序列有一個(gè)樣本，所有樣本都有相同的時(shí)間戳。瞬時(shí)向量可以直接來(lái)自TSDB時(shí)間序列選擇器，如node_cpu_seconds_total，也可以來(lái)自返回它們的任何函數(shù)或其他轉(zhuǎn)換。

node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="idle"}→19165078.75@timestamp_1
node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="system"}→381598.72@timestamp_1
node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="user"}→23211630.97@timestamp_1

• 范圍向量：一組帶標(biāo)簽的時(shí)間序列，每個(gè)序列都有一段時(shí)間的樣本范圍。在PromQL中只有兩種方法產(chǎn)生范圍向量:在查詢中使用文字范圍向量選擇器(如node_cpu_seconds_total[5m])，或者使用子查詢(如[5m:10s])。當(dāng)您想要聚合指定時(shí)間窗口內(nèi)的一系列行為時(shí)，范圍向量非常有用，就像您使用rate(node_cpu_seconds_total[5m])計(jì)算node_cpu_seconds_total在過去5分鐘內(nèi)的平均每秒增長(zhǎng)率一樣。

node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="idle"}→19165078.75@timestamp_1,19165136.3@timestamp_2,19165167.72@timestamp_3
node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="system"}→381598.72@timestamp_1,381599.98@timestamp_2,381600.58@timestamp_3
node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="user"}→23211630.97@timestamp_1,23211711.34@timestamp_2,23211748.64@timestamp_3

但是指標(biāo)類型呢？如果您已經(jīng)使用過PromQL，您可能知道某些函數(shù)只適用于特定類型的指標(biāo)！例如，histogram_quantile()函數(shù)只適用于直方圖指標(biāo)，rate()只適用于計(jì)數(shù)器指標(biāo)，而deriv()只適用于儀表。但是PromQL實(shí)際上并不檢查您是否傳入了正確類型的指標(biāo)——這些函數(shù)通常會(huì)順利地運(yùn)行，并為錯(cuò)誤類型的輸入指標(biāo)返回一些無(wú)意義的東西，并且由用戶決定是否傳入符合某些假設(shè)的時(shí)間序列(比如在直方圖的情況下有一個(gè)敏感的le標(biāo)簽，或者在計(jì)數(shù)器的情況下單調(diào)增加)。然而，將來(lái)我們很可能會(huì)看到像PromLens這樣的用戶界面試圖警告你，如果你把一個(gè)不兼容的指標(biāo)類型傳遞給一個(gè)函數(shù)。

3.時(shí)間是怎么進(jìn)來(lái)的？范圍和即時(shí)查詢！

您可能已經(jīng)注意到，PromQL查詢中對(duì)時(shí)間的唯一引用是相對(duì)引用(例如[5m]，向后看5分鐘)。那么，如何指定絕對(duì)圖形時(shí)間范圍，或者在表中顯示查詢結(jié)果的時(shí)間戳呢？在PromQL中，這樣的時(shí)間參數(shù)與表達(dá)式分開發(fā)送給Prometheus查詢API，確切的時(shí)間參數(shù)取決于您發(fā)送的查詢類型。Prometheus有兩種類型的PromQL查詢：即時(shí)查詢和范圍查詢。

3.1即時(shí)查詢

即時(shí)查詢用于類似表格的視圖，在這些視圖中，您希望顯示PromQL查詢?cè)趩蝹€(gè)時(shí)間點(diǎn)的結(jié)果。

即時(shí)查詢的參數(shù)包括：

• PromQL表達(dá)式。

• 評(píng)估時(shí)間戳

表達(dá)式在計(jì)算時(shí)間戳?xí)r進(jìn)行計(jì)算，查詢中的任何數(shù)據(jù)選擇器都可以選擇從該時(shí)間戳回溯到過去的數(shù)據(jù)(foo[1h]選擇foo系列的最后一個(gè)小時(shí)的數(shù)據(jù))，但不能選擇未來(lái)的數(shù)據(jù)(foo[-1h]是無(wú)效的PromQL)。訪問過去數(shù)據(jù)的窗口通常有助于計(jì)算一段時(shí)間內(nèi)的比率或平均值等總量。

即時(shí)查詢可以返回任何有效的PromQL表達(dá)式類型(字符串、標(biāo)量、即時(shí)和范圍瞬時(shí)和范圍向量)。

例如即時(shí)查詢：

讓我們看一個(gè)即時(shí)查詢的例子，看看它是如何工作的。想象一下使用表達(dá)式http_requests_total查詢給定的時(shí)間戳數(shù)據(jù)。http_requests_total是一個(gè)瞬時(shí)向量選擇器，它使用指標(biāo)名稱http_requests_total為任何時(shí)間序列選擇最新的樣本。更具體地說(shuō)，相對(duì)于評(píng)估時(shí)間戳，“l(fā)atest”意味著“最多5分鐘以前的并且不是陳舊的”。因此，該選擇器將只為在評(píng)估時(shí)間戳之前最多5分鐘有一個(gè)樣本的序列產(chǎn)生一個(gè)結(jié)果，并且評(píng)估時(shí)間戳之前的最后一個(gè)樣本不是一個(gè)陳舊的標(biāo)記(一種將序列標(biāo)記為在Prometheus TSDB中的某個(gè)時(shí)間終止的顯式方法)。

如果我們?cè)谟凶罱鼧颖镜臅r(shí)間戳上運(yùn)行此查詢，結(jié)果將包含兩個(gè)序列，每個(gè)序列只有一個(gè)樣本：

注意，每個(gè)返回樣本的輸出時(shí)間戳不再是原始樣本時(shí)間戳，而是被設(shè)置為評(píng)估時(shí)間戳。

想象一下，在一個(gè)時(shí)間戳上執(zhí)行同樣的查詢，在該時(shí)間戳之前有>5m的數(shù)據(jù)間隔:

在這種情況下，查詢將返回一個(gè)空結(jié)果，因?yàn)樗衅ヅ涞臉颖径继f而無(wú)法包含。

3.2范圍查詢

范圍查詢主要用于圖形，其中您希望顯示給定時(shí)間范圍內(nèi)的PromQL表達(dá)式。范圍查詢的工作方式完全類似于許多完全獨(dú)立的即時(shí)查詢，這些查詢?cè)诮o定時(shí)間范圍內(nèi)的后續(xù)時(shí)間步驟中進(jìn)行評(píng)估。當(dāng)然，這是經(jīng)過高度優(yōu)化的，在這種情況下，Prometheus實(shí)際上并沒有運(yùn)行很多獨(dú)立的即時(shí)查詢。

范圍查詢包含以下參數(shù)：

• PromQL表達(dá)式。

• 開始時(shí)間。

• 結(jié)束時(shí)間。

• 解析步驟。

在開始時(shí)間和結(jié)束時(shí)間之間的每個(gè)解析步驟對(duì)表達(dá)式求值后，單獨(dú)求值的時(shí)間片被拼接到單個(gè)范圍向量中。范圍查詢?cè)试S傳入瞬時(shí)向量類型或標(biāo)量類型的表達(dá)式，但總是返回一個(gè)范圍向量(標(biāo)量或瞬時(shí)向量在一段時(shí)間內(nèi)計(jì)算的結(jié)果)。

范圍查詢示例：

如果我們將上面的示例表達(dá)式評(píng)估為一個(gè)范圍查詢，它將如下所示：

請(qǐng)注意，每個(gè)評(píng)估步驟的行為完全類似于獨(dú)立的即時(shí)查詢，并且每個(gè)獨(dú)立的即時(shí)查詢對(duì)查詢的整體范圍沒有概念。這種情況下的最終結(jié)果將是一個(gè)范圍向量，它包含一個(gè)時(shí)間范圍內(nèi)兩個(gè)選定序列的樣本，但也包含某些時(shí)間步長(zhǎng)的序列數(shù)據(jù)中的間隙。

最后

希望這篇博客文章讓您對(duì)PromQL查詢的整體結(jié)構(gòu)、正在進(jìn)行的類型檢查(或缺少的類型檢查)以及查詢的解析評(píng)估有了更好的了解。

ABOUT——關(guān)于Prometheus中文社區(qū)

Prometheus中文社區(qū)已與Prometheus原廠官方達(dá)成合作，通過官方的支持希望能為您帶來(lái)以下服務(wù)：

資訊分享：Prometheus中文社區(qū)旨在為Prometheus開發(fā)者們提供最新的官方資訊以及專業(yè)知識(shí)，為開發(fā)者們分享第一手的Prometheus信息。

技術(shù)交流：加入社區(qū)交流分享經(jīng)驗(yàn)，讓社區(qū)大佬幫您解決身邊的實(shí)際問題；提出您的見解、技術(shù)心得，交流專業(yè)資源討論技術(shù)話題。打造一個(gè)開發(fā)者們交流技術(shù)干貨的信息平臺(tái)。

專業(yè)服務(wù)：現(xiàn)在我們已與Prometheus達(dá)成合作，攜手聯(lián)合創(chuàng)始人Julius Volz及其專業(yè)團(tuán)隊(duì)，旨在為您提供更優(yōu)質(zhì)、更具性價(jià)比的監(jiān)控設(shè)置咨詢服務(wù)。了解更多Prometheus內(nèi)容或需要更多專業(yè)服務(wù)請(qǐng)聯(lián)系我們！

原文標(biāo)題：PromQL查詢剖析