按度量值而不是标签值过滤方法的结果

Question

因为Prometheus topk返回的结果比预期的要多，并且因为https://github.com/prometheus/prometheus/issues/586需要尚未通过https://github.com/grafana/grafana提供的客户端处理。/ issues / 7664，我正在尝试针对我的类似问题采用不同的近期解决方法。

在我的特定情况下，我想绘制的大多数度量标准值大多数时候都为零。只有当它们大于零时，它们才有意义。

我可以找到写prometheus查询的方法来基于标签的值过滤数据点，但是我还无法找到一种方法来告诉prometheus仅在度量值满足以下条件时才返回时间序列数据点：一定条件。就我而言，我想过滤一个大于零的值。

是否可以向Prometheus查询添加条件以根据指标值过滤数据点？如果是这样，我在哪里可以找到语法示例？

Answer 1

如果您对brian的回答感到困惑：使用比较运算符进行过滤的结果不是布尔值，而是过滤后的系列。例如

min(flink_rocksdb_actual_delayed_write_rate > 0)

将显示大于 0 的最小值。

如果您确实想要一个布尔值（或者更确切地说是 0 或 1），请使用类似

sum (flink_rocksdb_actual_delayed_write_rate >bool 0)

这会给你非零计数。

Answer 2

例如，使用比较运算符进行过滤x > 0。

Answer 3

这可以通过子查询来解决：

count_over_time((metric > 0)[5m:10s])

上面的查询将返回过去metric5 分钟内大于 0 的数据点的数量。

此查询可能会返回不准确的结果，具体取决于方括号中的第二个参数（也称为step内部查询）与原始样本之间的实际间隔（也称为scrape_interval）之间的关系：

• 如果step超过scrape_interval，则计算过程中可能会丢失一些样本。在这种情况下，查询将返回低于预期的结果。
• 如果step小于scrape_interval，则某些样本可能会被计数多次。在这种情况下，查询将返回比预期更大的结果。

因此建议将 设为step以scrape_interval获得准确的结果。

PS 上述问题在我从事的类似 Prometheus 的监控系统 VictoriaMetrics 中得到了解决。它提供了count_gt_over_time()函数，非常适合这种情况。例如，以下MetricsQL查询返回过去 5 分钟内值大于 0 的原始样本的确切数量：

count_gt_over_time(metric[5m], 0)