简介

Prometheus API 使用了 JSON 格式的响应内容。 当 API 调用成功后将会返回查询结果。所有的 API 请求均使用以下的 JSON 格式：

{
  "status": "success" | "error",
  "data": <data>,

  // Only set if status is "error". The data field may still hold
  // additional data.
  "errorType": "<string>",
  "error": "<string>"
}

我们可以通过如下的 get 请求向普罗米修斯发送查询请求：

http://promurl:port/api/v1/query?query=kube_pod_container_info&time=1636457100

• api 路径都是/api/v1/query
• 有两种查询类型， 这里面我们用的查询类型就是 query 类型（还有另一个叫 query_range）
• 在路径和查询类型后跟着的就是 PromQL 语句了。
• 最后的 time 是时间戳， 代表着查询的时间基线。 就是我们的 PromQL 是以哪个时间点为基准查询的。 我们说过普罗米修斯本身就是一个时序数据库。它默认保存 14 天的数据， 超过 14 天就会自动删除。 所以这个时间戳可以让我们以过去某个时间点为基础进行查询。如果在 UI 上查询的话，只能以当前时间为基线进行查询。

下面贴一个例子看一下我们查询的 json 结果是什么样子的：

$ curl 'http://localhost:9090/api/v1/query?query=up&time=2015-07-01T20:10:51.781Z'
{
   "status" : "success",
   "data" : {
      "resultType" : "vector",
      "result" : [
         {
            "metric" : {
               "__name__" : "up",
               "job" : "prometheus",
               "instance" : "localhost:9090"
            },
            "value": [ 1435781451.781, "1" ]
         },
         {
            "metric" : {
               "__name__" : "up",
               "job" : "node",
               "instance" : "localhost:9100"
            },
            "value" : [ 1435781451.781, "0" ]
         }
      ]
   }
}

响应数据类型

当 API 调用成功后，Prometheus 会返回 JSON 格式的响应内容，格式如上小节所示。并且在 data 节点中返回查询结果。data 节点格式如下：

{
  "resultType": "matrix" | "vector" | "scalar" | "string",
  "result": <value>
}

PromQL 表达式可能返回多种数据类型，在响应内容中使用 resultType 表示当前返回的数据类型，包括：

• 瞬时向量：vector

当返回数据类型 resultType 为 vector 时，result 响应格式如下：

[
  {
    "metric": { "<label_name>": "<label_value>", ... },
    "value": [ <unix_time>, "<sample_value>" ]
  },
  ...
]

其中 metrics 表示当前时间序列的特征维度，value 只包含一个唯一的样本。

• 区间向量：matrix

当返回数据类型 resultType 为 matrix 时，result 响应格式如下：

[
  {
    "metric": { "<label_name>": "<label_value>", ... },
    "values": [ [ <unix_time>, "<sample_value>" ], ... ]
  },
  ...
]

其中 metrics 表示当前时间序列的特征维度，values 包含当前事件序列的一组样本。

• 标量：scalar

当返回数据类型 resultType 为 scalar 时，result 响应格式如下：

[ <unix_time>, "<scalar_value>" ]

由于标量不存在时间序列一说，因此 result 表示为当前系统时间一个标量的值。

• 字符串：string

当返回数据类型 resultType 为 string 时，result 响应格式如下：

[ <unix_time>, "<string_value>" ]

字符串类型的响应内容格式和标量相同。

区间数据查询

使用 QUERY_RANGE API 我们则可以直接查询 PromQL 表达式在一段时间返回内的计算结果。

GET /api/v1/query_range

URL 请求参数：

• query=: PromQL 表达式。
• start=: 起始时间。
• end=: 结束时间。
• step=: 查询步长。
• timeout=: 超时设置。可选参数，默认情况下使用-query,timeout 的全局设置。

当使用 QUERY_RANGE API 查询 PromQL 表达式时，返回结果一定是一个区间向量：

{
  "resultType": "matrix",
  "result": <value>
}

需要注意的是，在 QUERY_RANGE API 中 PromQL 只能使用瞬时向量选择器类型的表达式。

例如使用以下表达式查询表达式 up 在 30 秒范围内以 15 秒为间隔计算 PromQL 表达式的结果。

$ curl 'http://localhost:9090/api/v1/query_range?query=up&start=2015-07-01T20:10:30.781Z&end=2015-07-01T20:11:00.781Z&step=15s'
{
   "status" : "success",
   "data" : {
      "resultType" : "matrix",
      "result" : [
         {
            "metric" : {
               "__name__" : "up",
               "job" : "prometheus",
               "instance" : "localhost:9090"
            },
            "values" : [
               [ 1435781430.781, "1" ],
               [ 1435781445.781, "1" ],
               [ 1435781460.781, "1" ]
            ]
         },
         {
            "metric" : {
               "__name__" : "up",
               "job" : "node",
               "instance" : "localhost:9091"
            },
            "values" : [
               [ 1435781430.781, "0" ],
               [ 1435781445.781, "0" ],
               [ 1435781460.781, "1" ]
            ]
         }
      ]
   }
}

实战演示

最近做了一个资源优化专项，目的是实际了解一下业务运行时产品 160+ 的服务每个服务所使用的 cpu 和内存情况。 并对比他们申请的 request 和 limit 的值，计算服务是否申请了过多的资源导致资源浪费。 所以我们要通过 HTTP PromQL 把相关的数据查询出来。

prom_url = 'http://1.117.219.41:30778'
start_time = str(int(datetime.strptime("09/11/2021 19:25:00", "%d/%m/%Y %H:%M:%S").timestamp()))
end_time = str(int(datetime.strptime("09/11/2021 21:25:00", "%d/%m/%Y %H:%M:%S").timestamp()))
result = {}

r = requests.get(
    url='{prom_url}/api/v1/query_range?query=sum(node_namespace_pod_container%3Acontainer_cpu_usage_seconds_total%3Asum_rate%7Bcluster%3D%22cls-hchrqyex%22%7D)%20by%20(pod)&start={start}&end={end}&step=30'.format(
        start=start_time, end=end_time, prom_url=prom_url))
datas = r.json()['data']['result']

for data in datas:
    pod_name = data['metric']['pod']
    cpu_usages = []
    for c in data['values']:
        cpu_usages.append(float(c[1]))
    max_value = max(cpu_usages)
    avg_value = statistics.mean(cpu_usages)
    result[pod_name] = {
        'cpu_max_usage': max_value,
        'cpu_avg_usage': avg_value
    }

上面代码中的 PromQL 是sum(node_namespace_pod_container:container_cpu_usage_seconds_total:sum_rate) by (pod) 首先 node_namespace_pod_container:container_cpu_usage_seconds_total:sum_rate 是一个预定义的查询别名。 有些查询语句过于复杂，所以我们可以给复杂的语句一个别名， 这样在使用 的时候就比较方便了。 而我们使用的这个别名就如同它的名字一样， 是查询每个容器的 cpu 使用率的。 因为一个 pod 里可能会有多个容器， 所以需要使用 sum by (pod) 的方式统计出每个 pod 的 cpu 使用率总和。 这里我们使用的就是一个 query_range 的查询类型。 因为我们希望查询在测试期间的 2 个小时内 cpu 使用率的最大值和平均值。 所以我们在请求最后使用step=30这个参数来指定每隔 30s 计算一次指标，然后我们在使用 start 和 end 参数指定了一个时间范围。所以在指定的这 2 个小时内，每隔 30s 就会使用 PromQL 查询一次，这样返回结果里我们就有了很多个采样数据， 反应了随着时间变化 CPU 使用率的情况。 这时候我们再编写 python 代码把返回的 json 取出来计算最大值和平均值即可。