重庆分公司
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内存：
container_memory_rss
RSS内存，即常驻内存集（Resident Set Size），是分配给进程使用实际物理内存，而不是磁盘上缓存的虚拟内存。RSS内存包括所有分配的栈内存和堆内存，以及加载到物理内存中的共享库占用的内存空间，但不包括进入交换分区的内存。
container_memory_usage_bytes
当前使用的内存量，包括所有使用的内存，不管有没有被访问。
container_memory_max_usage_bytes
大内存使用量的记录。
container_memory_cache
高速缓存（cache）的使用量。cache是位于CPU与主内存间的一种容量较小但速度很高的存储器，是为了提高cpu和内存之间的数据交换速度而设计的。
container_memory_swap
虚拟内存使用量。虚拟内存（swap）指的是用磁盘来模拟内存使用。当物理内存快要使用完或者达到一定比例，就可以把部分不用的内存数据交换到硬盘保存，需要使用时再调入物理内存
container_memory_working_set_bytes
当前内存工作集（working set）使用量。
container_memory_max_usage_bytes(大可用内存) >container_memory_usage_bytes(已经申请的内存+工作集使用的内存) >container_memory_working_set_bytes(工作集内存) >container_memory_rss(常驻内存集)
PromQL基础
值 | 解释 |
|---|---|
| http_request_total{} | 瞬时向量表达式，选择当前最新的数据 |
| http_request_total{}[5m] | 区间向量表达式，选择以当前时间为基准，5分钟内的数据 |
| http_request_total{} offset 5m | 分钟前的瞬时样本数据 |
| http_request_total{}[1d] offset 1d | 昨天一天的区间内的样本数据 |
PromQL聚合操作
值 | 解释 |
|---|---|
| sum () by (cluster_name) | 每个结果里的value值的求和,单位没限制，例如请求总时间 |
| topk(3,count_netstat_wait_connections) | 前n条时序 进行瞬时报警，不是为了观察曲线图 |
| bottomk() | 后n条时序 |
| quantile(0.5, http_requests_total) | 当φ为0.5时，即表示找到当前样本数据中的中位数 |
| min max avg | 最小 大 平均 |
| count() | 每条结果计数,单位次数 |
| count_values() | 对value进行计数 |
PromQL 内置函数
值 | 解释 |
|---|---|
值 | 解释 |
| rate(5m) | 取一段时间增量的平均每秒数量， 5m内总增量/5m适合缓慢变化的计数器（counter） |
| irate(5m) | 指定时间范围内的最近两个数据点来算速率，适合快速变化的计数器（counter） |
| increase(5m) | 取一段时间增量的总量， 5m内总增量 |
| predict_linear(node_filesystem_free{job= "node"}[1h], 4 * 3600) | 适合gauges，对数据的变化趋势进行预测 |
| by 与without(标签名) | without用于从计算结果中移除列举的标签，而保留其它标签。by则正好相反，结果向量中只保留列出的标签，其余标签则移除。通过without和by可以按照样本的问题对数据进行聚合。 |
| avg without(cpu) ( rate (node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m]) ) | without不按cpu标签分组，然后计算平均值。 |
| ceil(node_load5{instance="192.168.1.75:9100"}) | 四舍五入 |
| day_of_month() | 返回被给定 UTC 时间所在月的第几天 |
| clamp_max(node_load5{instance="192.168.1.75:9100"}, 2) | 输入一个瞬时向量和大值，样本数据值若大于 max，则改为 max，否则不变 |
| changes(node_load5{instance="192.168.1.75:9100"}[1m]) | 输入一个区间向量， 返回这个区间向量内每个样本数据值变化的次数（瞬时向量），如果样本数据值没有发生变化，则返回结果为 1 |
| delta(cpu_temp_celsius{host="zeus"}[2h]) | 它计算一个区间向量 v的第一个元素和最后一个元素之间的差值用在 Gauge 类型的时间序列上 |
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