PromQL 中的 histogram_quantile(0.9,rate(http_request_duration_seconds_bucket[10m])) 背后的数学是什么

Question

我试图弄清楚背后的计算

histogram_quantile(0.9, rate(http_request_duration_seconds_bucket[10m]))

基于https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/functions/#histogram_quantile，上述表达式计算过去 10m 内请求持续时间的第 90 个百分位。

据我了解，http_request_duration_seconds_bucket是一个带有 和 计数的桶数组le。le指定存储桶边界。

那后面的计算是什么呢rate(http_request_duration_seconds_bucket[10m])，是不是计算每个桶每秒增加的计数？

根据上面的表达式，histogram_quantile(0.9, rate(...))，该rate(...)部分类似于累积密度分布 (CDF)。

我理解正确吗？

Answer 1

那么rate(http_request_duration_seconds_bucket[10m])背后的计算是什么呢，它是否计算每秒每个桶中计数的增加？

正如这篇文章所解释的，rate应用于此处的存储桶会计算rate of increment过去 10 分钟内所有存储桶上发生的一组 s。因此，要回答您的问题，它是cumulative density distribution在给定时间范围内计算的变化率。

然后该histogram_quantile函数使用该数据来计算分位数/百分位数。