cadvisor中获取到的典型监控指标
| 指标名称 | 类型 | 含义 |
|---|---|---|
| container_cpu_load_average_10s | gauge | 过去10秒容器CPU的平均负载 |
| container_cpu_usage_seconds_total | counter | 容器在每个CPU内核上的累积占用时间 (单位：秒) |
| container_cpu_system_seconds_total | counter | System CPU累积占用时间（单位：秒） |
| container_cpu_user_seconds_total | counter | User CPU累积占用时间（单位：秒） |
| container_fs_usage_bytes | gauge | 容器中文件系统的使用量(单位：字节) |
| container_fs_limit_bytes | gauge | 容器可以使用的文件系统总量(单位：字节) |
| container_fs_reads_bytes_total | counter | 容器累积读取数据的总量(单位：字节) |
| container_fs_writes_bytes_total | counter | 容器累积写入数据的总量(单位：字节) |
| container_memory_max_usage_bytes | gauge | 容器的最大内存使用量（单位：字节） |
| container_memory_usage_bytes | gauge | 容器当前的内存使用量（单位：字节 |
| container_spec_memory_limit_bytes | gauge | 容器的内存使用量限制 |
| machine_memory_bytes | gauge | 当前主机的内存总量 |
| container_network_receive_bytes_total | counter | 容器网络累积接收数据总量（单位：字节） |
| container_network_transmit_bytes_total | counter | 容器网络累积传输数据总量（单位：字节） |
表达式计算容器的CPU使用率
容器CPU使用率
sum(irate(container_cpu_usage_seconds_total{image!=""}[1m])) without (cpu)查询容器内存使用量（单位：字节）:
container_memory_usage_bytes{image!=""}查询容器网络接收量（速率）（单位：字节/秒）：
sum(rate(container_network_receive_bytes_total{image!=""}[1m])) without (interface)容器网络传输量 字节/秒
sum(rate(container_network_transmit_bytes_total{image!=""}[1m])) without (interface)容器文件系统读取速率 字节/秒
sum(rate(container_fs_reads_bytes_total{image!=""}[1m])) without (device)容器文件系统写入速率 字节/秒
sum(rate(container_fs_writes_bytes_total{image!=""}[1m])) without (device) cadvisor 常用容器监控指标
网络流量
容器网络接收的字节数（1分钟内），根据名称查询 name=~".+"
sum(rate(container_network_receive_bytes_total{name=~".+"}[1m])) by (name)容器网络传输的字节数（1分钟内），根据名称查询 name=~".+"
sum(rate(container_network_transmit_bytes_total{name=~".+"}[1m])) by (name)容器 CPU相关
所用容器system cpu的累计使用时间（1min钟内）
sum(rate(container_cpu_system_seconds_total[1m]))每个容器system cpu的使用时间（1min钟内）
sum(irate(container_cpu_system_seconds_total{image!=""}[1m])) without (cpu)每个容器的cpu使用率
sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{name=~".+"}[1m])) by (name) * 100总容器的cpu使用率
sum(sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{name=~".+"}[1m])) by (name) * 100)常见的监控指标
| node_boot_time | 系统启动时间 |
|---|---|
| node_cpu | 系统CPU使用量 |
| nodedisk | 磁盘IO |
| nodefilesystem | 文件系统用量 |
| node_load1 | 系统负载 |
| nodememeory | 内存使用量 |
| nodenetwork | 网络带宽 |
| node_time | 当前系统时间 |
| go_ | node exporter中go相关指标 |
| process_ | node exporter自身进程相关运行指标 |
PromQL语句查询监控数据
rate(node_cpu_seconds_total[1m])使用without表达式，可以将标签CPU去除后聚合数据即可
avg without(cpu) (rate(node_cpu_seconds_total[1m]))那如果需要计算系统CPU的总体使用率，通过排除系统闲置的CPU使用率即可获得
1 - avg without(cpu) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[1m]))PromQL总结
PromQL是Prometheus的查询语言，通过PromQL我们可以对数据进行查询，过滤，以及聚合，计算等操作。
Kubernetes中的各种资源指标在1min钟之内的请求速率
sum(rate(apiserver_request_count[1m])) by (resource, subresource, verb)1分钟的错误率和请求率的比率
rate(apiserver_request_count{code=~"^(?:5..)$"}[1m]) /
rate(apiserver_request_count[1m])请求次数：对服务的请求、来自哪里、到哪个服务、哪个操作以及是否成功
apiserver_request_total获得所有成功的请求，状态码是200的请求总数
sum(rate(apiserver_request_total{job="kubernetes-apiserver",code=~"2.."}[5m]))获取状态码是400或者500的请求总数
sum(rate(apiserver_request_total{job="kubernetes-apiserver",code=~"[45].."}[5m]))请求耗时时间
apiserver_request_duration_seconds