http_request_duration_seconds_sum / http_request_duration_seconds_count 显示 2 个图表
http_request_duration_seconds_sum / http_request_duration_seconds_count shows 2 graphs
我有一个 Grafana 仪表板，我尝试在其中绘制一些普罗米修斯指标。
我正在尝试使用以下公式计算 2 个端点的平均响应时间：
http_request_duration_seconds_sum / http_request_duration_seconds_count
但是当将查询绘制到 Grafana 图形面板时，我得到了 4 个图形（每个 2 个）而不是只有 2 个，我不明白。
谁能告诉我，为什么有 4 条曲线而不是 2 条？
顶部的两个来自同一个查询，按钮中的两个也是如此。
更新
正在添加
sum(rate(http_request_duration_sum))[24h] / sum(rate(http_request_duration_count))[24h]
答案？这给了我 2 条曲线而不是 4 条曲线，但不确定结果是否是我正在寻找的结果（是端点的平均响应时间）。
我发现以下查询：
sum(rate(http_request_duration_sum))[24h] / sum(rate(http_request_duration_count))[24h]
是我正在寻找的答案，以秒为单位给我平均响应时间，并且只有 1 条曲线 pr 查询。
当然 scrape_interval 应该 而不是 是 24 小时，所以我将其设置为 [1m]。 <- 根据这个
是的，那些来自普罗米修斯的指标是计数器。因此，您应该添加 rate/irate。对不稳定和快速变化的指标使用 irate
http_request_duration_sum 和 http_request_duration_count 是 counter type 的指标，因此它们通常会随着时间的推移而增加，有时可能会重置为零（例如，当公开这些指标的服务，重新启动):
http_request_duration_sum 指标显示自上次服务重启以来所有请求持续时间的总和。http_request_duration_count 指标显示自上次服务重启以来的请求总数。
所以http_request_duration_sum / http_request_duration_count给出了自服务启动以来的平均请求持续时间。这个指标没有用，因为它平滑了可能的请求持续时间峰值，并且平滑因子会随着时间的推移而增加。通常人们希望看到过去 N 分钟内的平均请求持续时间。这可以通过将计数器包装到 increase() 函数中来计算，并在方括号中包含所需的回顾持续时间。例如，以下查询 returns 最近 5 分钟的平均请求持续时间（请参阅方括号中的 5m）：
increase(http_request_duration_sum[5m]) / increase(http_request_duration_count[5m])
如果 http_request_duration 指标在多个应用程序（又名作业）或节点（又名实例或抓取目标）上公开，则此查询可能 return 多个时间序列。如果您需要获取每个作业最近 5 分钟的平均请求持续时间，则必须使用 sum 函数：
sum(increase(http_request_duration_sum[5m])) by (job)
/
sum(increase(http_request_duration_count[5m])) by (job)
请注意，sum(...) by (job) 分别应用于 / 的左侧和右侧部分。这不等同于以下 不正确的 查询：
sum(
increase(http_request_duration_sum[5m]) / increase(http_request_duration_count[5m])
) by (job)
avg(
increase(http_request_duration_sum[5m]) / increase(http_request_duration_count[5m])
) by (job)
由于第一个不正确的查询计算每个 job 的平均响应时间之和，而第二个不正确的查询计算每个 job 的平均响应时间的平均值。这不是大多数用户所期望的 - 有关详细信息，请参阅 this answer。
我有一个 Grafana 仪表板，我尝试在其中绘制一些普罗米修斯指标。
我正在尝试使用以下公式计算 2 个端点的平均响应时间：
http_request_duration_seconds_sum / http_request_duration_seconds_count
但是当将查询绘制到 Grafana 图形面板时，我得到了 4 个图形（每个 2 个）而不是只有 2 个，我不明白。
谁能告诉我，为什么有 4 条曲线而不是 2 条？ 顶部的两个来自同一个查询，按钮中的两个也是如此。
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sum(rate(http_request_duration_sum))[24h] / sum(rate(http_request_duration_count))[24h]
答案？这给了我 2 条曲线而不是 4 条曲线，但不确定结果是否是我正在寻找的结果（是端点的平均响应时间）。
我发现以下查询：
sum(rate(http_request_duration_sum))[24h] / sum(rate(http_request_duration_count))[24h]
是我正在寻找的答案，以秒为单位给我平均响应时间，并且只有 1 条曲线 pr 查询。
当然 scrape_interval 应该 而不是 是 24 小时，所以我将其设置为 [1m]。 <- 根据这个
是的，那些来自普罗米修斯的指标是计数器。因此，您应该添加 rate/irate。对不稳定和快速变化的指标使用 irate
http_request_duration_sum 和 http_request_duration_count 是 counter type 的指标，因此它们通常会随着时间的推移而增加，有时可能会重置为零（例如，当公开这些指标的服务，重新启动):
http_request_duration_sum指标显示自上次服务重启以来所有请求持续时间的总和。http_request_duration_count指标显示自上次服务重启以来的请求总数。
所以http_request_duration_sum / http_request_duration_count给出了自服务启动以来的平均请求持续时间。这个指标没有用，因为它平滑了可能的请求持续时间峰值，并且平滑因子会随着时间的推移而增加。通常人们希望看到过去 N 分钟内的平均请求持续时间。这可以通过将计数器包装到 increase() 函数中来计算，并在方括号中包含所需的回顾持续时间。例如，以下查询 returns 最近 5 分钟的平均请求持续时间（请参阅方括号中的 5m）：
increase(http_request_duration_sum[5m]) / increase(http_request_duration_count[5m])
如果 http_request_duration 指标在多个应用程序（又名作业）或节点（又名实例或抓取目标）上公开，则此查询可能 return 多个时间序列。如果您需要获取每个作业最近 5 分钟的平均请求持续时间，则必须使用 sum 函数：
sum(increase(http_request_duration_sum[5m])) by (job)
/
sum(increase(http_request_duration_count[5m])) by (job)
请注意，sum(...) by (job) 分别应用于 / 的左侧和右侧部分。这不等同于以下 不正确的 查询：
sum(
increase(http_request_duration_sum[5m]) / increase(http_request_duration_count[5m])
) by (job)
avg(
increase(http_request_duration_sum[5m]) / increase(http_request_duration_count[5m])
) by (job)
由于第一个不正确的查询计算每个 job 的平均响应时间之和，而第二个不正确的查询计算每个 job 的平均响应时间的平均值。这不是大多数用户所期望的 - 有关详细信息，请参阅 this answer。