• 理解时间序列
    • 样本
    • 指标(Metric)

    理解时间序列

    在1.2节当中，通过Node Exporter暴露的HTTP服务，Prometheus可以采集到当前主机所有监控指标的样本数据。例如：

    1. # HELP node_cpu Seconds the cpus spent in each mode.
    2. # TYPE node_cpu counter
    3. node_cpu{cpu="cpu0",mode="idle"} 362812.7890625
    4. # HELP node_load1 1m load average.
    5. # TYPE node_load1 gauge
    6. node_load1 3.0703125

    其中非#开头的每一行表示当前Node Exporter采集到的一个监控样本：node_cpu和node_load1表明了当前指标的名称、大括号中的标签则反映了当前样本的一些特征和维度、浮点数则是该监控样本的具体值。

    样本

    Prometheus会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，并且定时保存到硬盘上。time-series是按照时间戳和值的序列顺序存放的，我们称之为向量(vector). 每条time-series通过指标名称(metrics name)和一组标签集(labelset)命名。如下所示，可以将time-series理解为一个以时间为Y轴的数字矩阵：

    1.   ^
    2.   │   . . . . . . . . . . . . . . . . .   . .   node_cpu{cpu="cpu0",mode="idle"}
    3.   │     . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   node_cpu{cpu="cpu0",mode="system"}
    4.   │     . . . . . . . . . .   . . . . . . . .   node_load1{}
    5.   │     . . . . . . . . . . . . . . . .   . .  
    6.   v
    7.     <------------------ 时间 ---------------->

    在time-series中的每一个点称为一个样本（sample），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;
    • 时间戳(timestamp)：一个精确到毫秒的时间戳;
    • 样本值(value)： 一个folat64的浮点型数据表示当前样本的值。
    1. <--------------- metric ---------------------><-timestamp -><-value->
    2. http_request_total{status="200", method="GET"}@1434417560938 => 94355
    3. http_request_total{status="200", method="GET"}@1434417561287 => 94334
    5. http_request_total{status="404", method="GET"}@1434417560938 => 38473
    6. http_request_total{status="404", method="GET"}@1434417561287 => 38544
    8. http_request_total{status="200", method="POST"}@1434417560938 => 4748
    9. http_request_total{status="200", method="POST"}@1434417561287 => 4785

    指标(Metric)

    在形式上，所有的指标(Metric)都通过如下格式标示：

    1. <metric name>{<label name>=<label value>, ...}

    指标的名称(metric name)可以反映被监控样本的含义（比如，http_request_total - 表示当前系统接收到的HTTP请求总量）。指标名称只能由ASCII字符、数字、下划线以及冒号组成并必须符合正则表达式[a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*。

    标签(label)反映了当前样本的特征维度，通过这些维度Prometheus可以对样本数据进行过滤，聚合等。标签的名称只能由ASCII字符、数字以及下划线组成并满足正则表达式[a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*。

    其中以__作为前缀的标签，是系统保留的关键字，只能在系统内部使用。标签的值则可以包含任何Unicode编码的字符。在Prometheus的底层实现中指标名称实际上是以__name__=<metric name>的形式保存在数据库中的，因此以下两种方式均表示的同一条time-series：

    1. api_http_requests_total{method="POST", handler="/messages"}

    等同于：

    1. {__name__="api_http_requests_total"，method="POST", handler="/messages"}

    在Prometheus源码中也可以指标(Metric)对应的数据结构，如下所示：

    1. type Metric LabelSet
    3. type LabelSet map[LabelName]LabelValue
    5. type LabelName string
    7. type LabelValue string