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Prometheus中如何同时查询多个指标的指标时间序列？

在当今数字化时代，监控系统已成为企业运维不可或缺的一部分。Prometheus 作为一款强大的开源监控系统，以其灵活性和易用性受到广大用户的青睐。然而，在实际应用中，如何同时查询多个指标的指标时间序列成为了一个难题。本文将深入探讨 Prometheus 中如何实现这一功能，帮助您轻松应对复杂监控场景。

一、Prometheus 指标时间序列简介

在 Prometheus 中，数据以指标（metric）的形式存储，每个指标都包含一系列时间序列（time series）。时间序列是由一系列具有相同名称的指标值和对应的时间戳组成的。例如，一个 CPU 使用率指标可能包含多个时间序列，分别对应不同主机、不同时间段的 CPU 使用率。

二、PromQL 查询语言

Prometheus 提供了一种名为 PromQL（Prometheus Query Language）的查询语言，用于查询、聚合和过滤指标时间序列。PromQL 具有丰富的功能，支持多种操作符和函数，如匹配、聚合、排序等。

三、同时查询多个指标的指标时间序列

要同时查询多个指标的指标时间序列，我们可以使用 PromQL 的匹配操作符 =~ 和 !~，结合管道符 | 和逗号 , 实现查询。

以下是一个示例：

cpu_usage{job="node", instance="192.168.1.10"} | cpu_usage{job="node", instance="192.168.1.11"} | cpu_usage{job="node", instance="192.168.1.12"}

在上面的示例中，我们同时查询了三个主机（192.168.1.10、192.168.1.11 和 192.168.1.12）的 CPU 使用率指标时间序列。

四、使用标签过滤

在实际应用中，我们可能需要根据特定标签过滤指标时间序列。这时，我们可以使用 PromQL 的标签过滤功能。

以下是一个示例：

cpu_usage{job="node", instance="192.168.1.10", os="linux"} | cpu_usage{job="node", instance="192.168.1.11", os="windows"}

在上面的示例中，我们分别查询了 Linux 和 Windows 操作系统的主机（192.168.1.10 和 192.168.1.11）的 CPU 使用率指标时间序列。

五、使用聚合函数

Prometheus 支持多种聚合函数，如 sum(), avg(), max(), min() 等。这些函数可以帮助我们快速获取多个指标时间序列的聚合结果。

以下是一个示例：

sum(cpu_usage{job="node", instance="192.168.1.10", os="linux"}) by (os)

在上面的示例中，我们计算了 Linux 操作系统主机（192.168.1.10）的 CPU 使用率总和。

六、案例分析

假设我们想要监控一个具有多个业务系统的企业，每个系统都有 CPU 使用率、内存使用率、磁盘使用率等指标。为了方便管理，我们可以使用 Prometheus 实现以下查询：

# 查询所有主机的 CPU 使用率

cpu_usage{job="node", instance="192.168.1.10", instance="192.168.1.11", instance="192.168.1.12"}



# 查询 Linux 操作系统主机的 CPU 使用率

cpu_usage{job="node", instance="192.168.1.10", instance="192.168.1.11", os="linux"}



# 查询所有主机的内存使用率

memory_usage{job="node", instance="192.168.1.10", instance="192.168.1.11", instance="192.168.1.12"}



# 查询所有主机的磁盘使用率

disk_usage{job="node", instance="192.168.1.10", instance="192.168.1.11", instance="192.168.1.12"}

通过以上查询，我们可以实时了解企业各个业务系统的资源使用情况，为运维工作提供有力支持。

总结

在 Prometheus 中，我们可以通过 PromQL 查询语言轻松实现同时查询多个指标的指标时间序列。通过使用匹配操作符、标签过滤、聚合函数等功能，我们可以更加灵活地处理复杂监控场景。希望本文能帮助您更好地利用 Prometheus 进行监控。