PromQL
概述
参考：
查询结果数据结构
代码中的查询结果类型，与 Querying API 中描述的一致
从 web/api/v1/api.go 文件可以看到所有可用的 HTTP API，从 r.Get("/query", wrap(api.query)) 可以跳转到即时向量表达式的查询逻辑。
func (api *API) query(r *http.Request) (result apiFuncResult) {
......
return apiFuncResult{&queryData{
ResultType: res.Value.Type(),
Result: res.Value,
Stats: qs,
}, nil, res.Warnings, qry.Close}
}
代码中的查询结果类型，与 Querying API 中描述的一致，主要是 4 个字段：status、data 中的 resultType 与 result
type queryData struct {
ResultType parser.ValueType `json:"resultType"`
Result parser.Value `json:"result"`
Stats *stats.QueryStats `json:"stats,omitempty"`
}
parser.Value 是一个接口
type Value interface {
Type() ValueType
String() string
}
一共有 4 个结构体实现了该接口
这四个结构体也就是 4 个结果类型 matrix、vector、scalar、string
直接看最常用的 matrix 和 vector
Matrix 是 Series 类型的数组
type Series struct {
Metric labels.Labels `json:"metric"`
Points []Point `json:"values"`
}
type Point struct {
T int64
V float64
}
Series 结构体的属性结构与通过 API 查询获取的结果保持一致
有两个字段分别对应 Metrics 与 Points 属性，Metrics 就是表示指标的唯一标识符，即一组标签的合集，Points 就是指标的值数组，Point 里有两个，样本值和时间戳。
Functions
参考：
变化量
下面三个函数，在代码中的实现逻辑都是由同一个方法实现的
./prometheus/promql/functions.go
// extrapolatedRate rate、increase、delta 函数功能的具体实现
// 该函数计算速率，如果第一个或最后一个样本接近所选范围的边界，则 extrapolates，并以每秒或整体返回结果
// 如果 isCounter 参数为 true，则允许计数器重置。
// 如果 isRate 参数为 true，则返回结果以每秒作为单位
func extrapolatedRate(vals []parser.Value, args parser.Expressions, enh *EvalNodeHelper, isCounter bool, isRate bool) Vector {
......
}
func instantValue(vals []parser.Value, out Vector, isRate bool) (Vector, annotations.Annotations) {
......
}
// === delta(Matrix parser.ValueTypeMatrix) Vector ===
func funcDelta(vals []parser.Value, args parser.Expressions, enh *EvalNodeHelper) Vector {
return extrapolatedRate(vals, args, enh, false, false)
}
// === rate(node parser.ValueTypeMatrix) Vector ===
func funcRate(vals []parser.Value, args parser.Expressions, enh *EvalNodeHelper) Vector {
return extrapolatedRate(vals, args, enh, true, true)
}
// === increase(node parser.ValueTypeMatrix) Vector ===
func funcIncrease(vals []parser.Value, args parser.Expressions, enh *EvalNodeHelper) Vector {
return extrapolatedRate(vals, args, enh, true, false)
}
// === irate(node parser.ValueTypeMatrix) (Vector, Annotations) ===
func funcIrate(vals []parser.Value, args parser.Expressions, enh *EvalNodeHelper) (Vector, annotations.Annotations) {
return instantValue(vals, enh.Out, true)
}
// === idelta(node model.ValMatrix) (Vector, Annotations) ===
func funcIdelta(vals []parser.Value, args parser.Expressions, enh *EvalNodeHelper) (Vector, annotations.Annotations) {
return instantValue(vals, enh.Out, false)
}
区别
- delta() 与 rate() 的区别在于 isCounter 和 isRate 参数
- delta() 与 increase() 的区别在于 isCounter 参数
- rate() 与 increase() 的区别在于 isRate 参数
TODO: 外推逻辑
// 计算时间边界（关键变量）
durationToStart := float64(firstT-rangeStart) / 1000 // 第一个点到范围起始的时间差（秒）
durationToEnd := float64(rangeEnd-lastT) / 1000 // 最后一个点到范围结束的时间差（秒）
sampledInterval := float64(lastT-firstT) / 1000 // 样本覆盖的实际时间范围（秒）
averageDurationBetweenSamples := sampledInterval / float64(numSamplesMinusOne) // 平均采样间隔
// 外推逻辑（关键判断）
extrapolationThreshold := averageDurationBetweenSamples * 1.1
extrapolateToInterval := sampledInterval
if durationToStart >= extrapolationThreshold {
durationToStart = averageDurationBetweenSamples / 2 // 保守外推一半的间隔
}
if durationToEnd >= extrapolationThreshold {
durationToEnd = averageDurationBetweenSamples / 2
}
extrapolateToInterval += durationToStart + durationToEnd // 总外推后的时间范围
Rate
时间范围内最后一个值减第一个值，加上矫正计数器的值。
counterCorrection(计数器矫正)，矫正计数器，比如获取了 5 个数值 2, 4, 6, 0, 2，那么 counterCorrection 的值就是 6，变成 2, 4, 6, 6, 8。主要是为了防止计数器重置导致的计算错误。
resultValue := lastValue - samples.Points[0].V + counterCorrection
Rate 需要将计算结果除以选定时间范围的秒数
if isRate {
resultValue /= ms.Range.Seconds()
}
除了上述最基本的计算外，还有外推的逻辑来重新划定时间范围和选值
iRate
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