一、普罗米修斯容器化

普罗米修斯容器化就是在kubernetes中安装。

#1.下载普罗米修斯配置清单
[root@gdx1 ~]# git clone -b release-0.5 --single-branch https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus.git
正克隆到 'kube-prometheus'...
remote: Enumerating objects: 8051, done.
remote: Counting objects: 100% (2/2), done.
remote: Compressing objects: 100% (2/2), done.
remote: Total 8051 (delta 0), reused 1 (delta 0), pack-reused 8049
接收对象中: 100% (8051/8051), 4.54 MiB | 89.00 KiB/s, done.
处理 delta 中: 100% (4876/4876), done.
[root@gdx1 ~]# cd kube-prometheus/manifests/setup/
[root@gdx1 setup]# kubectl apply -f ./#2.查看
[root@gdx1 setup]# kubectl get pods -n monitoring
NAME                                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
prometheus-operator-848d669f6d-wpmdp   2/2     Running   0          85s#3.部署普罗米修斯
[root@gdx1 setup]# cd ..
[root@gdx1 manifests]# pwd
/root/kube-prometheus/manifests
[root@gdx1 manifests]# kubectl apply -f ./#4.做域名解析
[root@gdx1 manifests]# vim prometheus-ingress.yaml
kind: Ingress
apiVersion: extensions/v1beta1
metadata:name: prometheus-k8snamespace: monitoring
spec:rules:- host: "www.prometheus-k8s.monitoring.cluster.local.com"http:paths:- backend:serviceName: prometheus-k8sservicePort: 9090path: /
---
kind: Ingress
apiVersion: extensions/v1beta1
metadata:name: grafananamespace: monitoring
spec:rules:- host: "www.grafana.monitoring.cluster.local.com"http:paths:- backend:serviceName: grafanaservicePort: 3000path: /
[root@gdx1 manifests]# kubectl apply -f prometheus-ingress.yaml
[root@gdx1 manifests]# kubectl get pods -n monitoring   #所有全都running状态
NAME                                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
alertmanager-main-0                    2/2     Running   0          41m
alertmanager-main-1                    2/2     Running   0          41m
alertmanager-main-2                    2/2     Running   0          41m
grafana-5d9d5f67c4-94xp6               1/1     Running   0          41m
kube-state-metrics-7fddf8779f-8gjl5    3/3     Running   0          41m
node-exporter-9k288                    2/2     Running   0          41m
node-exporter-fkvh4                    2/2     Running   0          41m
node-exporter-v2ztd                    2/2     Running   0          41m
prometheus-adapter-cb548cdbf-pm6f9     1/1     Running   0          41m
prometheus-k8s-0                       3/3     Running   1          41m
prometheus-k8s-1                       3/3     Running   1          36s
prometheus-operator-848d669f6d-wpmdp   2/2     Running   0          47m
[root@gdx1 manifests]# kubectl get svc -n ingress-nginx
NAME                                 TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)                      AGE
ingress-nginx-controller             NodePort    10.107.30.201   <none>        80:31686/TCP,443:32703/TCP   2d21h
ingress-nginx-controller-admission   ClusterIP   10.105.78.45    <none>        443/TCP                      2d21h#5.配置主机host文件，浏览器访问
192.168.12.11 www.grafana.monitoring.cluster.local.com  www.prometheus-k8s.monitoring.cluster.local.com

二、PromQL

普罗米修斯官网连接：Query functions | Prometheus

QL顾名思义，Query language即查询语言。Prometheus作为强大的开源监控系统，最大的依赖便是PromQL。是监控数据个性化查询、展示的基础。所以要掌握Prometheus，掌握PromQL是必备的前提。

瞬时向量：包含该时间序列中最新的⼀个样本值
区间向量：⼀段时间范围内的数据

1.简单运算

1）查询5分钟以内数据

[5m]:5分钟以内的数据

#1.在主节点查看解析的域名
[root@gdx1 ~]# kubectl run test -it --rm --image=busybox:1.28.3
If you don't see a command prompt, try pressing enter.
/ # nslookup prometheus-k8s.monitoring
Server:    10.96.0.10
Address 1: 10.96.0.10 kube-dns.kube-system.svc.cluster.localName:      prometheus-k8s.monitoring
Address 1: 10.110.249.255 prometheus-k8s.monitoring.svc.cluster.local#2.将http://prometheus-k8s.monitoring.svc.cluster.local:9090填入下图位置

在grafana添加普罗米修斯数据源

2）查询30分钟之前5分钟之内的数据

offset:查看多少分钟之前的数据

3）等于查询

=:等于查询

4）不等于查询

!=:不等于查询

5）正则匹配

=~:正则匹配

6）正则取反

!~:正则取反

7）计算服务器内存空闲率

[root@gdx1 ~]# free -mtotal        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:           3155        1846         137          18        1170        1413
Swap:             0           0           0[root@gdx2 ~]# free -mtotal        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:           1963        1205          71         109         686         714
Swap:             0           0           0[root@gdx3 ~]# free -mtotal        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:           1963         834          92          21        1035        1110
Swap:             0           0           0

#s:seconds 秒
#m:minutes 分
#h:hours 时
#d:days 天
#w:weeks 周
#y:years 年

2.聚合函数

1）逻辑运算

**and:和 **

or:或

unless:排除

2）函数运算

sum：求和运算

min：最小值

max：最大值

avg：平均数

3）标准差：stddev

4）标准方差：stdvar

5）统计总个数：count

6）分类计算个数：count_volues

7）求某个位置上的数：quantile [0-1之间]

8）获取最小的两个值：bottomk

9）获取最大的两个值：topk

3.二进制运算符优先级

^
*，/，%
+， -
==，!=，<=，<，>=，>
and， unless
or

4.特殊查询

1）查询某个字段

2）计算范围向量中时间序列的增加

#返回过去 5 分钟内测量的 HTTP 请求数量
increase(http_requests_total{job="api-server"}[5m])

3）计算范围向量中时间序列的每秒平均平均增长率

#返回过去 5 分钟内测量的 HTTP 请求的每秒速率
rate(http_requests_total{job="api-server"}[5m])

4）计算射程矢量中时间系列的每秒即时增长率

#返回 HTTP 请求的每秒速率，该请求在范围矢量中每个时间系列中查找两个最新的数据点最多 5 分钟
irate(http_requests_total{job="api-server"}[5m])

5）基于范围向量预测从现在开始到某个时间的资源消耗情况

#基于1天的数据推算未来4天的数据（使用简单的线性回归）
predict_linear(node_filesystem_files[1d],4*3600*24)

5.排序

1）升序

2）降序

3）创建一个新字段

6.四舍五入

三、Grafana添加普罗米修斯数据源模板

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