deepseek解釋

1、cpu使用率

promql表達式：100 - (avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) by(instance) * 100)

可以拆解為：

1. node_cpu_seconds_total{mode="idle"}

   • 獲取所有表示 CPU 空閑時間的指標（Counter 類型）

   • 標簽 mode="idle" 過濾出空閑狀態的 CPU 時間

2. irate(...[5m])

   • 計算該指標在 5 分鐘窗口內的 瞬時增長率（單位：秒/秒）

   • 公式：(最新值 - 前一個值) / 時間間隔(秒)

3. avg() by (instance)

   • 對每個 instance（服務器實例）的多個 CPU 核心的空閑率求平均值

   • 多核服務器需要聚合所有核心的數據

4. * 100

   • 將比例值轉換為百分比（例如 0.8 → 80）

5. 100 - (...)

   • 用 100% 減去空閑百分比，得到 CPU 使用率

該 PromQL 的核心邏輯是：

CPU使用率 = 100% - (CPU空閑時間占比)

Q1: 為什么用 irate 而不是 rate？

• irate 使用最后兩個數據點，更適合捕捉短期波動

• rate 會平滑 5 分鐘內所有數據，可能掩蓋瞬時峰值

2、內存使用率

promql表達式:   (node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes * 100 

（1）傳統計算方式

Used = MemTotal - MemFree - Buffers - Cached
Usage% = (Used / MemTotal) * 100

存在問題：低估實際使用率，因為緩存（Cached）可能被應用快速回收

（2）現代計算方式（推薦）

Used = MemTotal - MemAvailable
Usage% = (Used / MemTotal) * 100

優勢：MemAvailable 包含可回收緩存，更準確反映實際可用內存

3、磁盤 I/O 使用率（%util）

promql表達式：  100 * rate(node_disk_io_time_seconds_total{device=~"sd.*"}[1m])

• 含義：磁盤設備（如 /dev/sda）處于忙碌狀態的總秒數（從系統啟動開始累計）

• 關鍵標簽：

  • device：磁盤設備名（如 sda, nvme0n1）

  • fstype：文件系統類型（需額外過濾）

（1）傳統使用率計算

%util = (設備繁忙時間 / 采樣間隔時間) * 100

實現原理：

• 內核通過 blk_account_io_done() 統計設備繁忙時間

• 采樣間隔通常為1秒（如 iostat 1）

（2）現代多隊列（MQ）計算

對于NVMe等高性能設備：

%util = max(
  (sum(各CPU隊列繁忙時間) / (cores × 采樣間隔)),
  (傳統%util計算)
)

4、磁盤空間使用率%

promql表達式：100 - (node_filesystem_avail_bytes{fstype=~"ext4|xfs", mountpoint="/"} / node_filesystem_size_bytes{fstype=~"ext4|xfs", mountpoint="/"} * 100)

node_filesystem_free_bytes與 node_filesystem_avail_bytes 的關鍵區別: node_filesystem_free_bytes只計算完全未使用的空間，不含可回收緩存,avail_bytes (推薦)包含可被普通用戶程序回收的緩存空間（更準確反映真實可用空間）

5、[$interval] 

在 Prometheus 和 Grafana 中，[$interval] 是一個動態時間范圍變量，用于自動適配查詢的時間間隔。它不是 PromQL 的原生語法，而是主要在 Grafana 儀表盤中使用。

1. [$interval] 的含義和作用

（1）基本定義

• [$interval] 是 Grafana 自動計算的時間間隔，表示每個數據點覆蓋的時間范圍。

• 它根據當前儀表盤的時間范圍和圖表寬度動態調整，確保數據點數量適中，平衡精度和性能。

（2）簡單示例

假設：

• 儀表盤時間范圍：最近 1 小時

• 圖表寬度：600 像素

Grafana 可能自動設置 $interval = 10s，即每 10 秒一個數據點（共 360 個點）。

在 PromQL 中的使用場景　　

（1）rate()、irate()、increase() 函數

這些函數必須指定時間范圍（如 [5m]、[1h]）。[$interval] 可動態適配該范圍：

rate(http_requests_total[$interval])

（2）Grafana 變量替換

在 Grafana 面板的 PromQL 查詢中，[$interval] 會被自動替換為實際值：

# 在 Grafana 中書寫：
rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[$interval])

# Grafana 實際執行（假設 interval=15s）：
rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[15s])

示例對比

（1）固定間隔（不推薦）

rate(http_requests_total[1m])  # 始終用 1m，可能不適配所有時間范圍

（2）動態間隔（推薦）

rate(http_requests_total[$interval])  # 自動適配當前視圖

# 這些指標的實際意義
container_cpu_cfs_periods_total    = 總的時間片周期數
container_cpu_cfs_throttled_periods_total = 被限制的周期數

# 計算所有容器的 Throttling 比例
(
  rate(container_cpu_cfs_throttled_periods_total{container!="", container!="POD"}[5m])
  /
  rate(container_cpu_cfs_periods_total{container!="", container!="POD"}[5m])
) * 100

(sum(increase(container_cpu_cfs_throttled_periods_total{pod=~"$pod"}[5m])) by (container,pod) > 0) /(sum(increase(container_cpu_cfs_periods_total{pod=~"$pod"}[5m])) by (container,pod) > 0)