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Prometheus 查询卡顿？一文带你找出原因，告别慢查询！

0 96 老码农 Prometheus监控性能优化
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你好，我是你的老朋友，一个热爱折腾的系统管理员。今天我们来聊聊 Prometheus，一个好用但有时让人头疼的监控神器。在使用 Prometheus 的过程中，你是否遇到过查询卡顿、响应慢的问题？尤其是在数据量大的时候，感觉就像在蜗牛爬行。别担心，今天我们就来一起诊断一下 Prometheus 查询慢的常见原因，并提供一些实用的优化方案，让你彻底告别慢查询的烦恼！

一、卡顿，卡顿，卡顿！你的 Prometheus 怎么了？

首先，让我们一起分析一下，什么原因会导致 Prometheus 查询卡顿。知己知彼，才能百战百胜嘛！

1. 数据量爆炸！

  • 原因： 你的 Prometheus 收集了太多指标，或者每个指标都有大量的标签，导致存储的数据量急剧增加。
  • 后果： 查询时需要扫描的数据量太大，查询速度自然就慢了。
  • 打个比方： 就像你的电脑硬盘里塞满了各种文件，当你搜索一个文件时，电脑需要逐个扫描，自然会变慢。

2. 查询语句太复杂！

  • 原因： 你写的 PromQL 查询语句过于复杂，例如嵌套了多个子查询、使用了耗时的函数（如 rate() 的长时间窗口）或者进行了大量的标签过滤。
  • 后果： Prometheus 需要进行复杂的计算和数据处理，查询速度自然也会受到影响。
  • 打个比方： 就像你用复杂的公式计算，需要一步步来，计算时间就长了。

3. 硬件资源不足！

  • 原因： Prometheus 运行所在的服务器的 CPU、内存、磁盘 I/O 等资源不足，导致 Prometheus 无法快速处理查询请求。
  • 后果： 查询时，由于资源瓶颈，查询速度会受到限制。
  • 打个比方： 就像你用一台配置很低的电脑运行大型游戏，肯定会卡顿。

4. 存储配置不当！

  • 原因： Prometheus 使用的存储后端（通常是本地磁盘）配置不当，例如磁盘 I/O 性能差、数据块大小设置不合理等。
  • 后果： 查询时，由于存储的读取速度慢，查询速度也会受到影响。
  • 打个比方： 就像你用一个读写速度很慢的 U 盘存储数据，读取速度肯定慢。

5. Prometheus 配置问题！

  • 原因： Prometheus 的配置文件中，例如 retention（数据保留时间）设置过长，导致需要存储和查询的数据量过大。或者 scrape_interval（抓取间隔）设置过短，导致 Prometheus 频繁地抓取指标数据，增加了系统负载。
  • 后果： 间接影响查询效率，或者导致系统资源紧张。
  • 打个比方： 就像你把垃圾都堆在家里，时间久了，肯定影响居住环境。

二、对症下药：优化你的 Prometheus 查询！

现在，我们知道了 Prometheus 查询慢的常见原因。接下来，我们就针对这些问题，提供一些实用的优化方案，帮助你提升查询速度。

1. 数据量优化：让 Prometheus 瘦身！

  • 减少指标数量：
    • 方法： 仔细评估哪些指标是真正需要的，删除不必要的指标。尽量只收集对业务有价值的指标。
    • 示例： 例如，你可能不需要收集每个进程的 CPU 使用率，只需要关注整个服务器的 CPU 使用率即可。
  • 优化标签：
    • 方法： 减少标签的数量和标签的取值范围。尽量使用简洁的标签，避免使用过多的标签。对于不需要的标签，可以考虑删除或使用更通用的标签。
    • 示例： 比如，你可以把标签 instance 替换成 job，或者使用更细粒度的标签，根据实际需要进行调整。
  • 调整数据保留时间（retention）：
    • 方法： 根据实际需求，合理设置数据保留时间。保留时间过长，会增加存储压力。可以考虑缩短数据保留时间，或者使用数据压缩技术。
    • 示例： 例如，你可以将数据保留时间设置为 30 天，或者更短，根据你的业务需求进行调整。
  • 使用数据压缩：
    • 方法： Prometheus 支持数据压缩，可以有效减小存储空间，提高查询效率。可以在配置文件中启用数据压缩功能。
    • 示例： 可以在 Prometheus 配置文件中设置 storage.tsdb.retention.size 参数，限制存储的数据大小，或者使用 remote_write 将数据写入更高效的存储后端。

2. 查询语句优化：让 PromQL 飞起来！

  • 简化查询语句：
    • 方法： 尽量使用简单的 PromQL 查询语句，避免使用复杂的嵌套查询、耗时的函数和过多的标签过滤。可以使用 sum(), avg(), max(), min() 等聚合函数来简化查询。
    • 示例： 比如，你可以用 sum(rate(http_requests_total[5m])) by (job) 代替复杂的查询语句。
  • 使用 rate() 函数时，选择合适的窗口大小：
    • 方法： rate() 函数用于计算一段时间内的指标变化率。选择合适的窗口大小非常重要。窗口大小太短，可能导致结果不稳定；窗口大小太长，可能导致结果延迟。可以根据实际情况，选择合适的窗口大小。
    • 示例： 例如，你可以使用 rate(http_requests_total[5m])，或者 rate(http_requests_total[1m])，根据你的需求进行调整。
  • 使用 label_replace() 函数：
    • 方法： label_replace() 函数可以用于修改标签的值，例如，可以提取 URL 中的路径信息，从而方便进行聚合查询。
    • 示例： 比如，你可以使用 label_replace(http_requests_total, "path", "$1", "url", "(.*)") 从 url 标签中提取路径信息，并将其存储到 path 标签中。
  • 使用 go-kit 库进行查询优化：
    • 方法： Prometheus 内部使用了 go-kit 库来处理查询。你可以通过优化查询语句来间接优化 go-kit 的性能。
    • 示例： 比如，你可以使用 go-kit 的 Context 来控制查询的超时时间，避免长时间运行的查询影响其他查询。

3. 硬件资源优化：给 Prometheus 加油！

  • 增加 CPU 和内存：
    • 方法： 如果你的 Prometheus 服务器 CPU 和内存资源不足，可以考虑增加 CPU 核心数和内存大小。可以通过监控 Prometheus 的 CPU 使用率和内存使用率，来判断是否需要增加资源。
    • 示例： 例如，你可以将 Prometheus 部署在具有更多 CPU 核心和更大内存的服务器上。
  • 优化磁盘 I/O：
    • 方法： 使用 SSD 固态硬盘，或者 RAID 阵列，提高磁盘 I/O 性能。可以考虑将 Prometheus 的数据存储在性能更好的磁盘上。
    • 示例： 例如，你可以将 Prometheus 的数据存储在 SSD 固态硬盘上，或者使用 RAID 10 阵列，提高磁盘 I/O 性能。
  • 使用网络加速：
    • 方法： 如果 Prometheus 需要从远程服务器抓取指标数据，可以考虑使用网络加速技术，例如，使用更快的网络连接，或者使用 CDN 加速。
    • 示例： 例如，你可以使用更快的网络连接，或者使用 CDN 加速，提高指标数据的抓取速度。

4. 存储配置优化：让数据存储更高效！

  • 选择合适的存储后端：
    • 方法： Prometheus 支持多种存储后端，例如本地磁盘、远程存储等。可以根据实际需求，选择合适的存储后端。对于大规模数据，可以考虑使用远程存储，例如 Thanos、Cortex 等。
    • 示例： 例如，你可以使用 Thanos 作为 Prometheus 的远程存储后端，实现数据的长期存储和高可用性。
  • 优化数据块大小：
    • 方法： Prometheus 将数据存储在数据块中。可以根据实际情况，调整数据块的大小。数据块过小，会增加存储开销；数据块过大，会降低查询效率。可以根据实际情况，调整数据块的大小。
    • 示例： 可以在 Prometheus 配置文件中设置 storage.tsdb.block-size 参数，调整数据块的大小。
  • 定期清理旧数据：
    • 方法： 定期清理旧数据，可以释放存储空间，提高查询效率。可以使用 Prometheus 的数据保留功能，或者手动删除旧数据。
    • 示例： 例如，你可以将 Prometheus 的数据保留时间设置为 30 天，或者更短，定期清理旧数据。

5. Prometheus 配置优化：让 Prometheus 跑得更稳！

  • 调整 scrape_interval：
    • 方法： scrape_interval 参数定义了 Prometheus 抓取指标数据的间隔。如果抓取间隔过短，会增加系统负载。可以根据实际情况，调整抓取间隔。通常情况下，scrape_interval 的默认值是 15 秒，可以根据你的需求进行调整。
    • 示例： 例如，你可以将 scrape_interval 设置为 30 秒，或者更长，根据你的实际情况进行调整。
  • 调整 evaluation_interval：
    • 方法： evaluation_interval 参数定义了 Prometheus 评估规则的间隔。如果评估间隔过短，会增加系统负载。可以根据实际情况，调整评估间隔。通常情况下，evaluation_interval 的默认值是 15 秒，可以根据你的需求进行调整。
    • 示例： 例如，你可以将 evaluation_interval 设置为 30 秒，或者更长，根据你的实际情况进行调整。
  • 使用 Alertmanager 进行告警：
    • 方法： Prometheus 本身只负责数据收集和查询，不负责告警。你需要使用 Alertmanager 来进行告警。Alertmanager 可以接收 Prometheus 发送的告警信息，并进行处理，例如，发送邮件、短信等。
    • 示例： 你可以配置 Alertmanager，当某个指标超过阈值时，发送邮件或短信通知你。

三、查询分片：让 Prometheus 轻松应对大规模数据！

对于大规模的监控数据，单节点的 Prometheus 可能无法满足性能需求。这时，我们可以考虑使用查询分片技术，将查询负载分散到多个 Prometheus 实例上，从而提高查询性能。

1. 什么是查询分片？

查询分片是指将查询请求分发到多个 Prometheus 实例上，每个实例负责查询一部分数据，最后将结果合并。这样可以减轻单个 Prometheus 实例的负载，提高查询性能。

2. 查询分片的常见方案

  • 联邦查询（Federation）：

    • 原理： Prometheus 支持联邦查询，可以从多个 Prometheus 实例中查询数据，并进行聚合。你可以将多个 Prometheus 实例配置为联邦查询，将查询请求分发到这些实例上。
    • 优点： 实现简单，配置方便。
    • 缺点： 需要手动配置联邦查询，管理复杂。
    • 配置示例：
    # Prometheus 实例 1
global:
  scrape_interval:     15s
  evaluation_interval: 15s
scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
remote_write:
  - url: "http://thanos-querier:19090/api/v1/receive"
# Prometheus 实例 2
global:
  scrape_interval:     15s
  evaluation_interval: 15s
scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9091']
remote_write:
  - url: "http://thanos-querier:19090/api/v1/receive"
# Thanos Querier
thanos:
  query:
    stores:
      - dns_sd:
          names: ["prometheus-0.prometheus.svc.cluster.local:9090", "prometheus-1.prometheus.svc.cluster.local:9090"]
          refresh_interval: 1m

  • Thanos：

    • 原理： Thanos 是一个基于 Prometheus 的高可用、长期存储、多租户的监控系统。Thanos 可以将 Prometheus 的数据进行聚合，并提供查询接口。Thanos 支持查询分片，可以将查询请求分发到多个 Prometheus 实例上。
    • 优点： 功能强大，支持高可用、长期存储、多租户等特性。
    • 缺点： 部署和配置相对复杂。
    • 架构图：
    +-------------------+     +-------------------+     +-------------------+     +-------------------+
|  Prometheus 1     | --> |  Thanos Sidecar   | --> |  Object Storage   |
+-------------------+     +-------------------+     +-------------------+
                                |
+-------------------+     +-------------------+     +-------------------+
|  Prometheus 2     | --> |  Thanos Sidecar   | --> |  Object Storage   |
+-------------------+     +-------------------+     +-------------------+
                                |
                                V
+-----------------------------------------------------------+
|                     Thanos Querier                        |
+-----------------------------------------------------------+
                    |            |
         +----------+            +----------+
         |          |            |          |
 +-------------------+   +-------------------+   +-------------------+
 | Thanos Store     |   | Thanos Store     |   |  Object Storage   |
 +-------------------+   +-------------------+   +-------------------+

  • Cortex：

    • 原理： Cortex 是一个多租户、水平可扩展的 Prometheus 后端。Cortex 可以将 Prometheus 的数据进行聚合，并提供查询接口。Cortex 支持查询分片，可以将查询请求分发到多个 Cortex 实例上。
    • 优点： 功能强大，支持多租户、水平可扩展等特性。
    • 缺点： 部署和配置相对复杂。

  • VictoriaMetrics：

    • 原理： VictoriaMetrics 是一个快速、经济高效且可扩展的时序数据库，专门用于 Prometheus 的长期存储和查询。它提供了查询分片的功能，可以通过将数据分片到多个实例上来加速查询。
    • 优点： 性能优异，资源消耗低，部署简单。
    • 缺点： 相比于 Thanos 和 Cortex，生态系统相对较小。

3. 如何选择查询分片方案？

选择查询分片方案需要考虑以下因素：

  • 数据量： 如果数据量较小，可以使用联邦查询。如果数据量较大，可以使用 Thanos、Cortex 或 VictoriaMetrics。
  • 复杂性： 联邦查询最简单，Thanos、Cortex 相对复杂。
  • 功能： Thanos、Cortex 功能更强大，支持高可用、长期存储、多租户等特性。
  • 团队技能： 选择你团队熟悉的技术，可以降低学习成本。

四、实战演练：优化 Prometheus 查询！

让我们通过一些实战案例，来巩固我们所学的知识。

案例一：CPU 使用率查询优化

问题： 查询所有服务器的 CPU 使用率。

原始查询：

sum(irate(node_cpu_seconds_total{mode="user"}[5m])) by (instance)

优化方案：

  1. 优化标签： 假设我们只需要关注服务器的 IP 地址，可以将 instance 标签替换成 ip 标签。
  2. 简化查询： 使用 sum() 聚合函数，简化查询语句。

优化后的查询：

sum(irate(node_cpu_seconds_total{mode="user", ip=~"192.168.*.*"}[5m])) by (ip)

优化效果： 查询速度提升，减少了数据量，并使用正则表达式匹配 IP 地址。

案例二：HTTP 请求量查询优化

问题： 查询 HTTP 请求的总量，并按状态码分组。

原始查询：

sum(rate(http_requests_total[5m])) by (status_code)

优化方案：

  1. 使用 rate() 函数时，选择合适的窗口大小： 5 分钟通常就足够了。
  2. 简化查询： 使用 sum() 聚合函数，简化查询语句。

优化后的查询：

sum(rate(http_requests_total[5m])) by (status_code)

优化效果： 查询速度提升，使用了合适的 rate() 窗口大小。

案例三：磁盘使用率查询优化

问题： 查询磁盘的使用率，并按挂载点分组。

原始查询：

(1 - (node_filesystem_avail_bytes / node_filesystem_size_bytes)) * 100

优化方案：

  1. 优化标签： 假设我们只需要关注 / 挂载点，可以添加过滤条件。
  2. 简化查询： 使用更简洁的计算方式。

优化后的查询：

(1 - (node_filesystem_avail_bytes{mountpoint="/"} / node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/"})) * 100

优化效果： 查询速度提升，只查询特定挂载点的数据。

五、总结：让 Prometheus 成为你的得力助手！

通过今天的学习，我相信你已经对 Prometheus 查询慢的原因和优化方案有了更深入的了解。 记住，优化 Prometheus 查询是一个持续的过程，需要根据实际情况进行调整。以下是一些关键点，供你参考：

  • 监控 Prometheus 自身： 监控 Prometheus 的 CPU、内存、磁盘 I/O 等资源，及时发现资源瓶颈。
  • 定期审查查询语句： 审查你的 PromQL 查询语句，找出可以优化的部分。
  • 持续优化数据量： 减少指标数量、优化标签、调整数据保留时间等，降低存储压力。
  • 选择合适的查询分片方案： 对于大规模数据，使用查询分片技术，提高查询性能。
  • 拥抱社区： 积极参与 Prometheus 社区，学习其他用户的经验，共同进步。

希望这篇文章能帮助你解决 Prometheus 查询慢的问题。 祝你使用 Prometheus 愉快！

如果你在实践中遇到任何问题，欢迎随时与我交流！ 让我们一起让 Prometheus 成为你的得力助手！

附录：常用 PromQL 函数和操作符

以下是一些常用的 PromQL 函数和操作符，可以帮助你编写更强大的查询语句：

1. 聚合函数

  • sum(): 计算指标值的总和。
  • avg(): 计算指标值的平均值。
  • max(): 计算指标值的最大值。
  • min(): 计算指标值的最小值。
  • count(): 计算指标值的数量。
  • stddev(): 计算指标值的标准差。
  • stdvar(): 计算指标值的方差。
  • quantile(): 计算指标值的分位数。

2. 速率函数

  • rate(): 计算一段时间内的指标变化率。
  • irate(): 计算一段时间内的指标瞬时变化率。
  • delta(): 计算一段时间内的指标变化量。
  • increase(): 计算一段时间内的指标增量。

3. 向量匹配

  • on(): 指定匹配标签。
  • ignoring(): 忽略匹配标签。

4. 布尔运算

  • ==: 等于。
  • !=: 不等于。
  • >: 大于。
  • <: 小于。
  • >=: 大于等于。
  • <=: 小于等于。

5. 其他函数

  • label_replace(): 替换标签的值。
  • label_join(): 连接标签的值。
  • time(): 返回当前时间戳。
  • timestamp(): 返回指标的时间戳。
  • round(): 将指标值四舍五入。
  • sort(): 对指标值进行排序。
  • sort_desc(): 对指标值进行降序排序。

6. 操作符

  • +: 加法。
  • -: 减法。
  • *: 乘法。
  • /: 除法。
  • %: 取模。
  • ^: 幂运算。

六、常见问题解答

  • Q: 为什么我的 Prometheus 查询总是超时？
    • A: 可能是因为查询语句过于复杂、数据量过大、硬件资源不足，或者 Prometheus 配置不当。 可以尝试简化查询语句、增加硬件资源、优化存储配置，或者调整 Prometheus 配置。
  • Q: 如何监控 Prometheus 的性能？
    • A: 可以使用 Prometheus 自身来监控 Prometheus 的性能，例如，监控 CPU 使用率、内存使用率、磁盘 I/O 等资源。 还可以监控 Prometheus 的查询延迟、数据抓取延迟等指标。
  • Q: 为什么我的 Prometheus 数据丢失了？
    • A: 可能是因为数据保留时间过短、磁盘空间不足、Prometheus 崩溃等原因。 可以检查 Prometheus 的配置文件，调整数据保留时间，增加磁盘空间，或者修复 Prometheus 崩溃问题。
  • Q: 如何选择合适的 Prometheus 存储后端？
    • A: 如果数据量较小，可以使用本地磁盘作为存储后端。 如果数据量较大，可以考虑使用远程存储，例如 Thanos、Cortex 等。
  • Q: 如何进行 Prometheus 的备份和恢复？
    • A: 可以使用 Prometheus 的数据备份和恢复功能，或者使用第三方工具进行备份和恢复。 备份数据可以防止数据丢失，恢复数据可以恢复 Prometheus 的状态。

希望这些常见问题解答能帮助你更好地使用 Prometheus！

祝你使用愉快！

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