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promethues下篇PDF
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第七讲 Prometheus 数学论基础学习 (prometheus 数学consule使)
下篇的内容展望
• 序章:做本专题讲座的内容简介
• 第讲:企业级运维监控论基础
• 第讲:企业监控通技术
• 第三讲:Prometheus 监控简介
• 第四讲:Prometheus 运框架介绍
• 第五讲:Prometheus 数据格式介绍
• 第六讲:Prometheus 初探和配置(安装测试)
• 第七讲:Prometheus 数学论基础学习
(prometheus 数学consule使)
• 第讲:Prometheus 命令使扩展
• 第九讲:企业级监控数据采集法
• 第讲:企业级监控数据采集脚本开发实践
(Pushgateway模块学习)
• 第讲:Prometheus 之 exporter模块源代码示
• 第讲:Grafana (超实企业级监控绘图具的结
合)
• 第三讲:Prometheus 企业级实际使()
• 第四讲:Prometheus 企业级实际使()
• 第五讲:Pagerduty的连(重要)
• 第六讲:Prometheus专题讲座总结篇
第七讲内容概括
• 回顾上篇最后留给⼤家的⼀个 较难CPU使⽤率 计算公式
• 拆分 并 解释 这个运算公式!
• 举⼀反三 计算其他CPU状态
(⼀)回顾上篇最后留给⼤家的⼀个 较难CPU使⽤率 计算公
式
(1-((sum(increase(node_cpu{mode="idle"}[1m])) by (instance))!!/
(sum(increase(node_cpu[1m])) by (instance)))) * 100
上篇最后⼀节课 给⼤家讲解了 Linux系统中 底层计算CPU占
⽤率的 ⽅法
简单的总结如下:
Linux系统开启后,CPU开始进⼊⼯作状态,每⼀个不同状态
的CPU使⽤时间 都从零开始累计
⽽我们在被监控客户端安装的node_exporter 会抓取 并返回给
我们 常⽤的⼋种CPU状态的累积时间数值!
我们就先使⽤ ⽤户态CPU来给⼤家举个例⼦
⽤户态CPU通常是 占⽤整个CPU状态 最多的类型 , 当然也
有个别的情况,内核态 或 IO等待 占⽤的更多
TOP => ! user%!
12:00 开机后 ⼀直到 12:30 截⽌
这30分钟的过程中 !(当前我们先暂时忽略 是⼏核CPU 就当
作1核来说)
CPU被使⽤在⽤户态 的时间 ⼀共是 8分钟
CPU被使⽤在内核态 的时间 ⼀共是 1.5分钟
CPU被使⽤在IO等待状态 的时间 ⼀共是 0.5分钟
CPU被使⽤在Idle(空闲状态) 的时间 ⼀共是 20分钟
(idle空闲状态的CPU时间 其实就是CPU处于没事⼉⼲的时间 !
)
CPU被使⽤在其他⼏个状态的时间 !是0!
--
上⾯的这些数据 为了我们计算CPU在这段30mins 时间的 使⽤
率 提供了单位数据基础
CPU的使⽤率 = (所有⾮空闲状态的CPU使⽤时间总和 )/
(所有状态CPU时间的总和)
有了这个公式后 咱们就可以很⾃然的 得出如下的计算公式
(user(8mins) + sys(1.5mins) + iowa(0.5min) + 0 + 0 + 0 + 0 ) !/
!(30mins) !
= 10分钟 / 30分钟
= 30%
所以 针对这30分钟 我们的CPU平均使⽤率就是 30%
接下来 其实上⾯的这个计算公式 还是有⼀点点 累赘
我们可以换⼀个更简明的算法
idle(20mins) / (30mins) => 70%
空闲时间 除以 总时间 等于 空闲CPU的⽐例
然后我们
100% - 70% = 30%!! !!! !!! !! !!
。。。。!是不是更简单了
说到这⾥之后 !其实还有另外两个问题没有解决 咱们来分别说
⼀下
<01> 上⾯这样的⽅法去计算 最终只能是算出 CPU在30分钟
内的 总平均时间
如果我要是问 !那么中间的某⼀分钟之内CPU的总平均时间是
多少 ??
那么使⽤当前的这个算法 我们就没办法 精确的知道 某⼀分钟
内的平均值了
(其实 也是合情合理的提问,对于向CPU这种实时变化的监
控数据,我们往往需要更精确的单位 去判断当前时刻 或者过
去某⼀时刻 更细节的即时状况 所以 只知道30分钟的平均值
是没有太⼤意思的)
如何解决这个问题? (别担⼼😓 )
还记得咱们学过 Counter 的数据类型吗?(虚拟的数据类型
针对返回的数值 他的使⽤途径)!
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