内容简介:主要代码是在它的前后还有
主要代码是在 https://github.com/prometheus/prometheus/blob/master/promql/functions.go
的 extrapolatedRate
和 funcRate
,funcRate为
func funcRate(vals []parser.Value, args parser.Expressions, enh *EvalNodeHelper) Vector { return extrapolatedRate(vals, args, enh, true, true) }
它的前后还有 funcDelta
和 funcIncrease
对应promql的 delta
和 increase
,这俩函数内部都是调用的 extrapolatedRate
,主要区别是通过向 extrapolatedRate
函数传递最后的两个布尔标志位的差异,来在 extrapolatedRate
内部进行差异化计算,也就是说 rate
、 delta
和 increase
的部分数学计算逻辑是一样的。
funcRate
里 extrapolatedRate
最后俩实参格式为 isCounter bool, isRate bool
,所以 rate
只能用在 counter
的 metrics 类型上进行计算。
数据点的选取
先看这段代码
var ( counterCorrection float64 lastValue float64 ) for _, sample := range samples.Points { if isCounter && sample.V < lastValue { counterCorrection += lastValue } lastValue = sample.V } resultValue := lastValue - samples.Points[0].V + counterCorrection
counterCorrection是字面意思修正数值,counter会reset,例如exporter重启了。例如60秒内有下面6数值,在第四个数字后面发生了重置
2小于lastValue 8,所以 counterCorrection = 8
最后的 resultValue = 4 + 8 - 2
,当然,重置的情况很少,这里如果不重置用数据 2 4 6 8 10 12
算就是最后一个值减去第一个值 resultValue = 12 - 2 + 0
计算的算式
是结果除以时间的秒数
if isRate { resultValue = resultValue / ms.Range.Seconds() }
对比下irate
// 取最后一个数据点 lastSample := samples.Points[len(samples.Points)-1] // 取倒数第二个数据点 previousSample := samples.Points[len(samples.Points)-2] var resultValue float64 if isRate && lastSample.V < previousSample.V { // counter重置则取最后一个值. resultValue = lastSample.V } else { // 最后一个点数值 - 倒数第二个数值 resultValue = lastSample.V - previousSample.V } // 最后两个点的时间间隔 sampledInterval := lastSample.T - previousSample.T if sampledInterval == 0 { // Avoid dividing by 0. return out } if isRate { // 转换成秒,然后结果除以秒数 resultValue /= float64(sampledInterval) / 1000 }
结论
官方文档和市面上的 gitbook 都是把 rate
翻译成增长率是错误的,应该是平均每秒增长了多少数值。按照实践来算下,同时查询 node_time_seconds[1m]
和 rate(node_time_seconds[1m])
。我们手动计算下看看是否和rate的结果一致
$ node_time_seconds[1m] node_time_seconds{instance="exporter:9100",job="node-resources"} 1596077182.3093214 @1596077182.307 // 第一个点 1596077192.3132203 @1596077192.307 1596077202.311446 @1596077202.307 1596077212.309673 @1596077212.307 1596077222.316771 @1596077222.307 1596077232.3151288 @1596077232.307 // 最后一个点 node_time_seconds{instance="10.0.23.29:9100",job="node-resources"} 1596077178.6314309 @1596077178.633 // 第一个点 1596077188.6312084 @1596077188.633 1596077198.633293 @1596077198.634 1596077208.6332283 @1596077208.634 1596077218.6320524 @1596077218.633 1596077228.635078 @1596077228.633 // 最后一个点 $ rate(node_time_seconds[1m]) {instance="exporter:9100",job="node-resources"} 1.0001161479949952 {instance="10.0.23.29:9100",job="node-resources"} 1.0000729417800902
先用 10.0.23.29
这个 instance 算
(1596077228.635078 - 1596077178.6314309) / (1596077228.633 - 1596077178.633) // web上的时间是秒数的,go的time是多了三个单位,所以代码里/1000转换成秒 50.003647089 / 50 = 1.00007294178
谷歌搜的在线计算器算的(比windows的calc精度高一些),由于是float64,所以精度丢失了一些。结果一样。再算下另一个 instance
(1596077232.3151288 - 1596077182.3093214) / (1596077232.307 - 1596077182.307) 50.0058073997 / 50 = 1.00011614799
increase
是最后一个点-第一个点,不除以秒数。所以在 counter 没发生重置情况下,下面两个是相等的
increase(node_time_seconds[1m]) / 60 == rate(node_time_seconds[1m])
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
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面向对象分析与设计
Grady Booch、Robert A. Maksimchuk、Michael W. Engel、Bobbi J. Young、Jim Conallen、Kelli A. Houston / 王海鹏、潘加宇 / 人民邮电出版社 / 2009-8 / 79.00元
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