SpringBoot - *_max *_count *_sum 指标的可观察性
SpringBoot - observability on *_max *_count *_sum metrics
关于 Spring 启动的小问题，一些有用的默认指标，以及如何在 Grafana 中正确使用它们。
目前使用 Spring Boot 2.5.1+（适用于 2.x.x 的问题）与 Actuator + Micrometer + Prometheus 依赖项，有许多非常方便的默认指标来自盒子.
我看到他们中的很多人都有 _max _count _sum 的模式。
举几个例子：
spring_data_repository_invocations_seconds_max
spring_data_repository_invocations_seconds_count
spring_data_repository_invocations_seconds_sum
reactor_netty_http_client_data_received_bytes_max
reactor_netty_http_client_data_received_bytes_count
reactor_netty_http_client_data_received_bytes_sum
http_server_requests_seconds_max
http_server_requests_seconds_count
http_server_requests_seconds_sum
不幸的是，我不确定如何使用它们，如何正确使用它们，并且觉得我的无知让我错过了一些很棒的应用程序见解。
在网络上搜索时，我看到有人像这样使用 Grafana 来计算平均值：
irate(http_server_requests_seconds::sum{exception="None", uri!~".*actuator.*"}[5m]) / irate(http_server_requests_seconds::count{exception="None", uri!~".*actuator.*"}[5m])
但不确定使用这些方法是否正确。
请问可以进行哪些类型的查询，通常在处理 _max _count _sum 类型的指标时使用？
谢谢
count和sum一般用于计算平均值。 count 累积 sum 增加的次数，而 sum 保存 something 的总值。我们以http_server_requests_seconds为例：
http_server_requests_seconds_sum 10
http_server_requests_seconds_count 5
在上面的示例中，可以说有 5 个 HTTP 请求，它们的总持续时间为 10 秒。如果将 sum 除以 count，您将得到 2 秒的平均请求持续时间。
有了这些，您至少可以创建两个有用的面板：平均请求持续时间（=平均延迟）和请求率。
请求率
使用 rate() or irate() 函数你可以得到每秒有多少 请求:
rate(http_server_requests_seconds_count[5m])
rate() 的工作方式如下：
- Prometheus 从给定的时间间隔（本例中为
[5m]）获取样本，并计算当前时间点（不一定是现在）与 [5m] 之前的差异。
- 然后将获得的值除以间隔中的秒数。
短间隔会使图形看起来像锯子（每一个波动都会很明显）；长间隔会使线条更平滑，显示变化更慢。
平均请求持续时间
您可以继续
http_server_requests_seconds_sum / http_server_requests_seconds_count
但很有可能您只会在图表上看到一条直线。这是因为这些指标的值随着时间的推移变得太大，并且必须发生真正剧烈的变化才能使该查询显示任何差异。由于这种性质，最好计算数据间隔样本的平均值。使用 increase() 函数，您可以获得指标在时间间隔内如何变化的 近似值 。因此：
increase(http_server_requests_seconds_sum[5m]) / increase(http_server_requests_seconds_count[5m])
该值是近似值，因为在引擎盖下 increase() 是 rate() 乘以 [inverval]。对于快速移动的计数器（例如请求率），该错误是微不足道的，请准备好可能会增加 2.5 个请求。
聚合和过滤
如果您已经 运行 上面的查询之一，您会注意到不是只有一行，而是很多行。这是由于标签；指标具有的每组唯一标签都被视为一个单独的时间序列。这可以通过使用 aggregation function（如 sum()）来修复。例如，您可以按 instance:
汇总请求率
sum by(instance) (rate(http_server_requests_seconds_count[5m]))
这将为每个唯一的 instance 标签显示一行。现在，如果您只想查看部分实例而不是所有实例，则可以使用过滤器来实现。例如，要为 nodeA 实例计算一个值：
sum by(instance) (rate(http_server_requests_seconds_count{instance="nodeA"}[5m]))
阅读更多关于选择器的信息here。使用标签，您可以创建任意数量的有用面板。也许您想通过 status 代码计算异常的百分比，或者它们的发生率，或者可能是请求率，您可以给它命名。
关于 max
的注释
根据我在网上找到的内容，max 显示了在设置中设置的某个时间间隔内的最大记录值（如果相信来源，默认值为 2 分钟）。这是一个不太常见的指标，它是否有用取决于您。因为它是一个仪表（不像 sum 和 count 它可以上下移动）你不需要额外的功能（例如 rate()）来查看动态。于是
http_server_requests_seconds_max
... 将显示最长请求持续时间。您可以使用聚合函数（avg()、sum() 等）和标签过滤器来增强它，使其更有用。
关于 Spring 启动的小问题，一些有用的默认指标，以及如何在 Grafana 中正确使用它们。
目前使用 Spring Boot 2.5.1+（适用于 2.x.x 的问题）与 Actuator + Micrometer + Prometheus 依赖项，有许多非常方便的默认指标来自盒子.
我看到他们中的很多人都有 _max _count _sum 的模式。
举几个例子：
spring_data_repository_invocations_seconds_max
spring_data_repository_invocations_seconds_count
spring_data_repository_invocations_seconds_sum
reactor_netty_http_client_data_received_bytes_max
reactor_netty_http_client_data_received_bytes_count
reactor_netty_http_client_data_received_bytes_sum
http_server_requests_seconds_max
http_server_requests_seconds_count
http_server_requests_seconds_sum
不幸的是，我不确定如何使用它们，如何正确使用它们，并且觉得我的无知让我错过了一些很棒的应用程序见解。
在网络上搜索时，我看到有人像这样使用 Grafana 来计算平均值：
irate(http_server_requests_seconds::sum{exception="None", uri!~".*actuator.*"}[5m]) / irate(http_server_requests_seconds::count{exception="None", uri!~".*actuator.*"}[5m])
但不确定使用这些方法是否正确。
请问可以进行哪些类型的查询，通常在处理 _max _count _sum 类型的指标时使用？
谢谢
count和sum一般用于计算平均值。 count 累积 sum 增加的次数，而 sum 保存 something 的总值。我们以http_server_requests_seconds为例：
http_server_requests_seconds_sum 10
http_server_requests_seconds_count 5
在上面的示例中，可以说有 5 个 HTTP 请求，它们的总持续时间为 10 秒。如果将 sum 除以 count，您将得到 2 秒的平均请求持续时间。
有了这些，您至少可以创建两个有用的面板：平均请求持续时间（=平均延迟）和请求率。
请求率
使用 rate() or irate() 函数你可以得到每秒有多少 请求:
rate(http_server_requests_seconds_count[5m])
rate() 的工作方式如下：
- Prometheus 从给定的时间间隔（本例中为
[5m]）获取样本，并计算当前时间点（不一定是现在）与[5m]之前的差异。 - 然后将获得的值除以间隔中的秒数。
短间隔会使图形看起来像锯子（每一个波动都会很明显）；长间隔会使线条更平滑，显示变化更慢。
平均请求持续时间
您可以继续
http_server_requests_seconds_sum / http_server_requests_seconds_count
但很有可能您只会在图表上看到一条直线。这是因为这些指标的值随着时间的推移变得太大，并且必须发生真正剧烈的变化才能使该查询显示任何差异。由于这种性质，最好计算数据间隔样本的平均值。使用 increase() 函数，您可以获得指标在时间间隔内如何变化的 近似值 。因此：
increase(http_server_requests_seconds_sum[5m]) / increase(http_server_requests_seconds_count[5m])
该值是近似值，因为在引擎盖下 increase() 是 rate() 乘以 [inverval]。对于快速移动的计数器（例如请求率），该错误是微不足道的，请准备好可能会增加 2.5 个请求。
聚合和过滤
如果您已经 运行 上面的查询之一，您会注意到不是只有一行，而是很多行。这是由于标签；指标具有的每组唯一标签都被视为一个单独的时间序列。这可以通过使用 aggregation function（如 sum()）来修复。例如，您可以按 instance:
sum by(instance) (rate(http_server_requests_seconds_count[5m]))
这将为每个唯一的 instance 标签显示一行。现在，如果您只想查看部分实例而不是所有实例，则可以使用过滤器来实现。例如，要为 nodeA 实例计算一个值：
sum by(instance) (rate(http_server_requests_seconds_count{instance="nodeA"}[5m]))
阅读更多关于选择器的信息here。使用标签，您可以创建任意数量的有用面板。也许您想通过 status 代码计算异常的百分比，或者它们的发生率，或者可能是请求率，您可以给它命名。
关于 max
的注释
根据我在网上找到的内容，max 显示了在设置中设置的某个时间间隔内的最大记录值（如果相信来源，默认值为 2 分钟）。这是一个不太常见的指标，它是否有用取决于您。因为它是一个仪表（不像 sum 和 count 它可以上下移动）你不需要额外的功能（例如 rate()）来查看动态。于是
http_server_requests_seconds_max
... 将显示最长请求持续时间。您可以使用聚合函数（avg()、sum() 等）和标签过滤器来增强它，使其更有用。