文章目录
- 实验 2：PromQL 基础查询 · 零基础详解
- 一、实验目标解读
- 2.1 实验目标
- 大白话
- 深度解析
- 二、PromQL 四种数据类型 · 逐类型精讲
- 2.2 核心概念总表
- 类型 1：Instant Vector（瞬时向量）
- 大白话
- 深度解析
- 实操验证
- 类型 2：Range Vector（区间向量）
- 大白话
- 深度解析
- ⚠️ 关键坑点
- 类型 3：Scalar（标量）
- 大白话
- 深度解析
- 类型 4：String（字符串）
- 大白话
- 深度解析
- 三、8 条常用查询 · 逐句拆解
- 查询 1：查看所有采集目标的健康状态
- 大白话
- 深度解析
- 验证要点
- 查询 2：Prometheus 自身每秒处理的样本数
- 大白话
- 深度解析
- ⚠️ 易错坑点
- 查询 3：按 job 分组的目标数量
- 大白话
- 深度解析
- 查询 4：Prometheus 内存使用（进程常驻内存）
- 大白话
- 深度解析
- 查询 5：采集延迟 Top 5
- 大白话
- 深度解析
- 查询 6：计算增长率（5 分钟窗口）
- 大白话
- 深度解析
- 查询 7：聚合：按 handler 分组的请求速率总和
- 大白话
- 深度解析
- 查询 8：预测：按当前增长率，4 小时后磁盘使用量
- 大白话
- 深度解析
- 四、验证步骤详解
- 2.4 验证步骤
- 步骤 1：进入 Web UI 的 Graph 页面
- 步骤 2：逐一执行查询
- 步骤 3：切换 Graph 标签查看趋势图
- 步骤 4：rate() 只能用于 Counter 类型
- 步骤 5：最终验证
- 五、知识体系总览图
- 六、常见坑点与避坑指南
- 坑点 1：先 sum 后 rate（最常见错误）
- 坑点 2：rate 窗口太短
- 坑点 3：用 rate 处理 Gauge
- 坑点 4：Range Vector 直接绘图
- 坑点 5：topk 在 Graph 上的误解
- 七、进阶练习题（30 道，分难度梯度）
- 【基础篇】填空与判断（10 题）
- 【基础篇】答案
- 【进阶篇】选择题（10 题，不定项）
- 【进阶篇】答案
- 【实战篇】简答题（10 题）
- 【实战篇】参考答案
- 八、本章学习目标复盘
我先看一下你上传的图片内容，然后为你做零基础详解。
图片是 Prometheus Web UI 中查询根分区磁盘使用率的实操截图，查询语句为100 * (1 - node_filesystem_avail_bytes{mountpoint="/"} / node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/"})。下面我基于实验 2 的全部内容，做一份零基础、双视角、出版级的详解。
实验 2：PromQL 基础查询 · 零基础详解
适用读者：从未接触过 PromQL 的运维/开发人员。
学习目标：学完后能独立写出 80% 日常监控查询语句。
双视角说明：每个知识点同时给出「大白话」（初学者）和「深度解析」（专家）。
一、实验目标解读
2.1 实验目标
掌握 PromQL 四种数据类型，学会使用 rate、sum、avg、topk 等常用函数。
大白话
你可以把 PromQL 想象成Prometheus 专用的 SQL。SQL 是查数据库表的，PromQL 是查时间
