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Grafana中的rate与irate以及histogram

news 来源：原创 2024/9/21 4:44:33

用法

`rate`

rate函数用于计算一个时间序列在给定时间范围内的平均速率。它对每个数据点进行线性插值来计算速率，因此对于平滑和稳定的数据来说，rate是一个不错的选择。语法如下：

rate(metric_name[time_range])

metric_name: 指标名称。
time_range: 时间范围，例如5m表示过去5分钟。

示例：

rate(http_requests_total[5m])

这个查询返回的是http_requests_total指标在过去5分钟内的平均请求速率。

`irate`

irate函数用于计算时间序列的瞬时速率。它仅使用时间范围内的最后两个数据点来计算速率，因此对于检测突发变化或短期波动非常有用。语法如下：

irate(metric_name[time_range])

metric_name: 指标名称。
time_range: 时间范围，例如5m表示过去5分钟。

示例：

irate(http_requests_total[5m])

这个查询返回的是http_requests_total指标在过去5分钟内的瞬时请求速率。

选择`rate`还是`irate`

如果你需要一个平滑的平均速率，可以选择rate。
如果你需要捕捉短期的突发变化或尖峰，可以选择irate。

rate(http_requests_total[5m]) 返回的是 http_requests_total 指标在过去 5 分钟内的平均请求速率，通常可以解释为平均 QPS（每秒请求数）。

histogram_quantile

histogram_quantile 函数的语法如下：

histogram_quantile(quantile, sum(rate(metric_name_bucket[time_range])) by (le))

**quantile**: 要计算的分位数，取值范围是 0 到 1，例如 0.5 表示 50th percentile（中位数）。
**metric_name_bucket**: 直方图指标的名称，_bucket 是其后缀，用于表示不同的桶（bucket）。
**time_range**: 用于计算速率的时间范围，例如 5m 表示过去 5 分钟。
**le**: 桶的标签，用于按桶进行分组。

示例
假设你有一个名为 http_request_duration_seconds_bucket 的直方图指标，它记录了 HTTP 请求的延迟，并且包含以下桶：

http_request_duration_seconds_bucket{le="0.1"}
http_request_duration_seconds_bucket{le="0.2"}
http_request_duration_seconds_bucket{le="0.5"}
http_request_duration_seconds_bucket{le="1"}
http_request_duration_seconds_bucket{le="2"}
http_request_duration_seconds_bucket{le="+Inf"}

要计算 95th percentile（即 0.95 分位数）的请求延迟，你可以使用以下查询：

histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le))

查询解释

1. `rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])`

功能：计算每个桶在过去 5 分钟内的请求速率。
过程：对每个桶的计数器数据进行速率计算，这表示每秒钟有多少请求落在该桶内。

2. `sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)`

在 Prometheus 直方图中，le 标签用于表示桶（bucket）的上限，而不是简单的指示标签。le 是 “less than or equal” 的缩写，用来指定每个桶能容纳的最大值。因此，le="0.1" 表示这个桶包含了所有延迟时间小于或等于 0.1 秒的请求。
功能：将速率按桶的标签 le 进行分组求和。
过程：将每个桶的速率汇总，以便能够按桶的上限（le 标签）进行分组。le 标签表示每个桶的最大延迟值。例如，le="0.1" 表示延迟在0.1 秒以内的请求。

3. `histogram_quantile(0.95, ...)`

功能：计算指定分位数（0.95，即 95th percentile）的值。
过程：
1. 累积分布：首先，根据每个桶的速率计算累积分布。累积分布函数 (CDF) 表示小于或等于某个值的请求的比例。
2. 插值计算：然后，根据累积分布函数的结果插值计算 95th percentile 的值。也就是说，它在累积分布中找到 0.95 位置对应的延迟值。这个位置表示有 95% 的请求延迟小于或等于该值。

函数计算原理

rate

rate(http_requests_total[5m]) 返回的是 http_requests_total 指标在过去 5 分钟内的平均请求速率，通常可以解释为平均 QPS（每秒请求数）。

计算方法

假设 http_requests_total 是一个计数器，记录了从某个时间点开始累计的 HTTP 请求总数。计数器会随着每个新的 HTTP 请求递增。rate 函数通过以下步骤计算过去 5 分钟的平均速率：

选择指定时间范围内的所有数据点（例如过去 5 分钟内的所有数据点）。
进行线性插值，计算每个数据点之间的速率。
取这些速率的平均值，得到整个时间范围内的平均速率。

示例

假设我们有以下数据点在过去 5 分钟内：

在时间 T0，http_requests_total 的值是 1000。
在时间 T1（1 分钟后），http_requests_total 的值是 1100。
在时间 T2（2 分钟后），http_requests_total 的值是 1150。
在时间 T3（3 分钟后），http_requests_total 的值是 1200。
在时间 T4（4 分钟后），http_requests_total 的值是 1250。
在时间 T5（5 分钟后），http_requests_total 的值是 1300。

rate 函数会对这些数据点进行线性插值，并计算平均速率：

速率=Δ值 / Δ时间

每分钟的速率分别为：

从 T0 到 T1：1100−1000/60=1.67 QPS
从 T1 到 T2：1150−1100/60=0.83 QPS
从 T2 到 T3：1200−1150/60=0.83 QPS
从 T3 到 T4：1250−1200/60=0.83 QPS
从 T4 到 T5：1300−1250/60=0.83 QPS

然后，取这些速率的平均值：

平均速率=(1.67+0.83+0.83+0.83+0.83)/5=1.00 QPS

irate

irate(http_requests_total[5m]) 返回的是 http_requests_total 指标在过去 5 分钟内的瞬时请求速率。与 rate 不同，irate 只使用时间范围内的最后两个数据点来计算速率，因此它更适合捕捉短期内的突发变化或尖峰。

计算方法

选择过去 5 分钟内的最后两个数据点。
计算这两个数据点之间的增量。
将增量除以这两个数据点之间的时间间隔，以得到瞬时速率。

示例

假设在时间 T1 和 T2 是过去 5 分钟内的最后两个数据点：

在时间 T1 时，http_requests_total 的值是 1000。
在时间 T2 时，http_requests_total 的值是 1300。
T1 和 T2 之间的时间间隔是 1 分钟（60 秒）。

那么，irate 的计算过程如下：

瞬时速率= (1300 - 1000) / 60 秒 = 5 QPS

histogram_quantile

计算方法

假设你有以下桶的速率数据（单位是每秒请求数）：

le="0.1": 10 req/s
le="0.2": 15 req/s
le="0.5": 20 req/s
le="1": 25 req/s
le="2": 30 req/s
le="+Inf": 35 req/s

计算过程如下：

计算累积分布：
- le="0.1": 10 req/s
- le="0.2": 10 + 15 = 25 req/s
- le="0.5": 25 + 20 = 45 req/s
- le="1": 45 + 25 = 70 req/s
- le="2": 70 + 30 = 100 req/s
- le="+Inf": 100 + 35 = 135 req/s
计算总请求数：135 req/s
计算 95th percentile 的请求数：
- 95% 的请求数 = 135 * 0.95 = 128.25 req/s
查找对应的桶：
- le="1": 70 req/s < 128.25 req/s
- le="2": 100 req/s < 128.25 req/s
- le="+Inf": 135 req/s > 128.25 req/s
- 95th percentile 的请求数为 128.25 req/s，落在 le="2" 桶和 le="+Inf" 桶之间。
插值计算：
- 因为 le="2" 桶已经包含了绝大部分请求，实际插值计算会让我们确定 95th percentile 的延迟值接近 le="2" 桶的上限（即 2 秒）。实际的插值计算会让我们在 le="2" 桶的上限附近找到精确的值。

插值计算公式中的“上限”

在给出的案例中：

le="2" 桶的上限是 2 秒。
le="+Inf" 桶的上限理论上是无限大，但在实际计算中，我们用 le="2" 的上限值来做插值，因为 le="+Inf" 的上限并不提供具体的延迟值。

插值计算的详细步骤

我们已经知道：

le="2" 桶的累积请求数是 100 req/s。
le="+Inf" 桶的累积请求数是 135 req/s。
95th percentile 的请求数是 128.25 req/s。

我们需要在 le="2" 桶和 le="+Inf" 桶之间插值。由于 le="+Inf" 桶的具体上限不明确，我们通常将计算结果定在 le="2" 桶的上限附近。

计算差异：
- le="2" 桶的请求数：100 req/s
- le="+Inf" 桶的请求数：135 req/s
- 差异：135 req/s - 100 req/s = 35 req/s

计算插值：

95th percentile 的请求数是 128.25 req/s，落在 le="2" 桶和 le="+Inf" 桶之间。
计算 95th percentile 在这两个桶之间的位置，可以用以下插值公式：
延迟值=2+((128.25−100)/(135−100)×(上限−2))

在这里，上限是指 le="+Inf" 桶的理论上限，但实际插值会以 le="2" 桶的上限（即 2 秒）作为基准。

实际插值步骤

计算插值比例：

比例=(128.25−100)/(135−100)=28.25/35≈0.807

计算延迟值：

延迟值=2+(0.807×(上限−2))

由于 le="+Inf" 的上限理论上是无限大，实际中我们将插值结果定在 le="2" 的上限附近，即 2 秒。

插值结论

在实际情况下，因为 le="+Inf" 桶的上限是无限大，实际插值计算中我们通常将 95th percentile 的延迟值定在 le="2" 桶的上限附近，即 2 秒。因此：

插值结果：95th percentile 的延迟值在 le="2" 桶的上限（2 秒）附近。

插值计算的主要目的是找出更精确的延迟值，但由于 le="+Inf" 的上限不具体，结果一般在 le="2" 桶的上限附近。

示例

假设我们有以下桶的定义：

http_request_duration_seconds_bucket{le="0.1"}: 包含所有延迟小于或等于 0.1 秒的请求。
http_request_duration_seconds_bucket{le="0.2"}: 包含所有延迟小于或等于 0.2 秒的请求。
http_request_duration_seconds_bucket{le="0.5"}: 包含所有延迟小于或等于 0.5 秒的请求。
http_request_duration_seconds_bucket{le="1"}: 包含所有延迟小于或等于 1 秒的请求。
http_request_duration_seconds_bucket{le="+Inf"}: 包含所有延迟小于或等于无限大（即所有请求）的数据。

在直方图中，每个桶的 le 标签提供了该桶的延迟上限，使得我们能够理解请求的延迟分布情况。例如，如果你看到 http_request_duration_seconds_bucket{le="0.5"} 中的请求数为 1000，http_request_duration_seconds_bucket{le="1"} 中的请求数为 2000，那么可以得出结论：在 0.5 秒和 1 秒之间的请求数是 1000。