记录规则

记录规则的一致命名方案使一目了然地解释规则的含义变得更加容易。通过使错误或无意义的计算脱颖而出,还可以避免错误。

此页面记录了如何正确进行汇总并提出了命名约定。

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命名和汇总

记录规则应为一般形式 level:metric:operationslevel 代表规则输出的聚合级别和标签。metric 是度量名称,使用rate()irate()时,除了从计数器剥离 _total,应保持不变。_total off counters when using rate() or irate(). operations 是应用到度量标准的操作列表,最新操作优先。

保持数据指标名称不变,可以轻松了解一个数据指标是什么,也可以在代码库中轻松找到。

为了保持操作整洁,如果还有其他操作,则将_sum省略,如sum()。关联操作可以合并(如,min_minmin 相同).

如果没有明显的操作要使用,请使用 sum。通过除法计算比率时,请使用_per_分隔度数据指标并将操作叫做ratio

汇总比率时,分别汇总分子和分母,然后相除。不要取比率的平均值或平均值的平均值,因为这在统计上是无效的。

当汇总 Summary 的_count_sum 并相除计算平均观察值时,将其视为比率是不实用的。而是保留不带 _count_sum 后缀的数据指标,并将操作中的rate替换为mean。这表示该时间段内的平均观测大小。

始终使用要聚合的标签指定一个without子句。这是为了保留所有其他标签,例如job,这将避免冲突并为您提供更多有用的指标和警报。

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示例

注意在两个向量之间的行上有缩进运算符的缩进样式。为了在 Yaml 中使这种样式,使用带有缩进指示符的块引号(例如| 2).

汇总具有path标签的请求速率:

  1. - record: instance_path:requests:rate5m
  2. expr: rate(requests_total{job="myjob"}[5m])
  3. - record: path:requests:rate5m
  4. expr: sum without (instance)(instance_path:requests:rate5m{job="myjob"})

计算请求失败率并汇总到作业级别失败率:

  1. - record: instance_path:request_failures:rate5m
  2. expr: rate(request_failures_total{job="myjob"}[5m])
  3. - record: instance_path:request_failures_per_requests:ratio_rate5m
  4. expr: |2
  5. instance_path:request_failures:rate5m{job="myjob"}
  6. /
  7. instance_path:requests:rate5m{job="myjob"}
  8. # Aggregate up numerator and denominator, then divide to get path-level ratio.
  9. - record: path:request_failures_per_requests:ratio_rate5m
  10. expr: |2
  11. sum without (instance)(instance_path:request_failures:rate5m{job="myjob"})
  12. /
  13. sum without (instance)(instance_path:requests:rate5m{job="myjob"})
  14. # No labels left from instrumentation or distinguishing instances,
  15. # so we use 'job' as the level.
  16. - record: job:request_failures_per_requests:ratio_rate5m
  17. expr: |2
  18. sum without (instance, path)(instance_path:request_failures:rate5m{job="myjob"})
  19. /
  20. sum without (instance, path)(instance_path:requests:rate5m{job="myjob"})

根据一个 Summary 类型的数据指标计算一段时间内的平均延迟:

  1. - record: instance_path:request_latency_seconds_count:rate5m
  2. expr: rate(request_latency_seconds_count{job="myjob"}[5m])
  3. - record: instance_path:request_latency_seconds_sum:rate5m
  4. expr: rate(request_latency_seconds_sum{job="myjob"}[5m])
  5. - record: instance_path:request_latency_seconds:mean5m
  6. expr: |2
  7. instance_path:request_latency_seconds_sum:rate5m{job="myjob"}
  8. /
  9. instance_path:request_latency_seconds_count:rate5m{job="myjob"}
  10. # Aggregate up numerator and denominator, then divide.
  11. - record: path:request_latency_seconds:mean5m
  12. expr: |2
  13. sum without (instance)(instance_path:request_latency_seconds_sum:rate5m{job="myjob"})
  14. /
  15. sum without (instance)(instance_path:request_latency_seconds_count:rate5m{job="myjob"})

使用avg() 函数计算出不同 instance 和 path 的平均查询率:

  1. - record: job:request_latency_seconds_count:avg_rate5m
  2. expr: avg without (instance, path)(instance:request_latency_seconds_count:rate5m{job="myjob"})

请注意,在进行聚合时,与输入数据指标名称相比,将without子句中的标签从输出数据指标名称的级别中删除。没有聚合时,级别始终匹配。如果不是这种情况,则可能是规则中有错误。