container_memory_rss
RSS內存,即常駐內存集(Resident Set Size),是分配給進程使用實際物理內存,而不是磁盤上緩存的虛擬內存。RSS內存包括所有分配的棧內存和堆內存,以及加載到物理內存中的共享庫占用的內存空間,但不包括進入交換分區(qū)的內存。
container_memory_usage_bytes
當前使用的內存量,包括所有使用的內存,不管有沒有被訪問。
container_memory_max_usage_bytes
大內存使用量的記錄。
container_memory_cache
高速緩存(cache)的使用量。cache是位于CPU與主內存間的一種容量較小但速度很高的存儲器,是為了提高cpu和內存之間的數(shù)據(jù)交換速度而設計的。
container_memory_swap
虛擬內存使用量。虛擬內存(swap)指的是用磁盤來模擬內存使用。當物理內存快要使用完或者達到一定比例,就可以把部分不用的內存數(shù)據(jù)交換到硬盤保存,需要使用時再調入物理內存
container_memory_working_set_bytes
當前內存工作集(working set)使用量。
container_memory_max_usage_bytes(大可用內存) >container_memory_usage_bytes(已經(jīng)申請的內存+工作集使用的內存) >container_memory_working_set_bytes(工作集內存) >container_memory_rss(常駐內存集)
值 | 解釋 |
---|---|
http_request_total{} | 瞬時向量表達式,選擇當前最新的數(shù)據(jù) |
http_request_total{}[5m] | 區(qū)間向量表達式,選擇以當前時間為基準,5分鐘內的數(shù)據(jù) |
http_request_total{} offset 5m | 分鐘前的瞬時樣本數(shù)據(jù) |
http_request_total{}[1d] offset 1d | 昨天一天的區(qū)間內的樣本數(shù)據(jù) |
值 | 解釋 |
---|---|
sum () by (cluster_name) | 每個結果里的value值的求和,單位沒限制,例如請求總時間 |
topk(3,count_netstat_wait_connections) | 前n條時序 進行瞬時報警,不是為了觀察曲線圖 |
bottomk() | 后n條時序 |
quantile(0.5, http_requests_total) | 當φ為0.5時,即表示找到當前樣本數(shù)據(jù)中的中位數(shù) |
min max avg | 最小 大 平均 |
count() | 每條結果計數(shù),單位次數(shù) |
count_values() | 對value進行計數(shù) |
值 | 解釋 |
---|---|
值 | 解釋 |
rate(5m) | 取一段時間增量的平均每秒數(shù)量, 5m內總增量/5m適合緩慢變化的計數(shù)器(counter) |
irate(5m) | 指定時間范圍內的最近兩個數(shù)據(jù)點來算速率,適合快速變化的計數(shù)器(counter) |
increase(5m) | 取一段時間增量的總量, 5m內總增量 |
predict_linear(node_filesystem_free{job= "node"}[1h], 4 * 3600) | 適合gauges,對數(shù)據(jù)的變化趨勢進行預測 |
by 與without(標簽名) | without用于從計算結果中移除列舉的標簽,而保留其它標簽。by則正好相反,結果向量中只保留列出的標簽,其余標簽則移除。通過without和by可以按照樣本的問題對數(shù)據(jù)進行聚合。 |
avg without(cpu) ( rate (node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m]) ) | without不按cpu標簽分組,然后計算平均值。 |
ceil(node_load5{instance="192.168.1.75:9100"}) | 四舍五入 |
day_of_month() | 返回被給定 UTC 時間所在月的第幾天 |
clamp_max(node_load5{instance="192.168.1.75:9100"}, 2) | 輸入一個瞬時向量和大值,樣本數(shù)據(jù)值若大于 max,則改為 max,否則不變 |
changes(node_load5{instance="192.168.1.75:9100"}[1m]) | 輸入一個區(qū)間向量, 返回這個區(qū)間向量內每個樣本數(shù)據(jù)值變化的次數(shù)(瞬時向量),如果樣本數(shù)據(jù)值沒有發(fā)生變化,則返回結果為 1 |
delta(cpu_temp_celsius{host="zeus"}[2h]) | 它計算一個區(qū)間向量 v的第一個元素和最后一個元素之間的差值用在 Gauge 類型的時間序列上 |
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