內(nèi)存：

container_memory_rss
RSS內(nèi)存，即常駐內(nèi)存集（Resident Set Size），是分配給進程使用實際物理內(nèi)存，而不是磁盤上緩存的虛擬內(nèi)存。RSS內(nèi)存包括所有分配的棧內(nèi)存和堆內(nèi)存，以及加載到物理內(nèi)存中的共享庫占用的內(nèi)存空間，但不包括進入交換分區(qū)的內(nèi)存。

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container_memory_usage_bytes
當(dāng)前使用的內(nèi)存量，包括所有使用的內(nèi)存，不管有沒有被訪問。

container_memory_max_usage_bytes
大內(nèi)存使用量的記錄。

container_memory_cache
高速緩存（cache）的使用量。cache是位于CPU與主內(nèi)存間的一種容量較小但速度很高的存儲器，是為了提高cpu和內(nèi)存之間的數(shù)據(jù)交換速度而設(shè)計的。

container_memory_swap
虛擬內(nèi)存使用量。虛擬內(nèi)存（swap）指的是用磁盤來模擬內(nèi)存使用。當(dāng)物理內(nèi)存快要使用完或者達(dá)到一定比例，就可以把部分不用的內(nèi)存數(shù)據(jù)交換到硬盤保存，需要使用時再調(diào)入物理內(nèi)存

container_memory_working_set_bytes
當(dāng)前內(nèi)存工作集（working set）使用量。

container_memory_max_usage_bytes(大可用內(nèi)存) >container_memory_usage_bytes(已經(jīng)申請的內(nèi)存+工作集使用的內(nèi)存) >container_memory_working_set_bytes(工作集內(nèi)存) >container_memory_rss(常駐內(nèi)存集)

PromQL基礎(chǔ)

值	解釋
http_request_total{}	瞬時向量表達(dá)式，選擇當(dāng)前最新的數(shù)據(jù)
http_request_total{}[5m]	區(qū)間向量表達(dá)式，選擇以當(dāng)前時間為基準(zhǔn)，5分鐘內(nèi)的數(shù)據(jù)
http_request_total{} offset 5m	分鐘前的瞬時樣本數(shù)據(jù)
http_request_total{}[1d] offset 1d	昨天一天的區(qū)間內(nèi)的樣本數(shù)據(jù)

PromQL聚合操作

值	解釋
sum () by (cluster_name)	每個結(jié)果里的value值的求和,單位沒限制，例如請求總時間
topk(3,count_netstat_wait_connections)	前n條時序 進行瞬時報警，不是為了觀察曲線圖
bottomk()	后n條時序
quantile(0.5, http_requests_total)	當(dāng)φ為0.5時，即表示找到當(dāng)前樣本數(shù)據(jù)中的中位數(shù)
min max avg	最小 大 平均
count()	每條結(jié)果計數(shù),單位次數(shù)
count_values()	對value進行計數(shù)

PromQL 內(nèi)置函數(shù)

值	解釋
值	解釋
rate(5m)	取一段時間增量的平均每秒數(shù)量， 5m內(nèi)總增量/5m適合緩慢變化的計數(shù)器（counter）
irate(5m)	指定時間范圍內(nèi)的最近兩個數(shù)據(jù)點來算速率，適合快速變化的計數(shù)器（counter）
increase(5m)	取一段時間增量的總量， 5m內(nèi)總增量
predict_linear(node_filesystem_free{job= "node"}[1h], 4 * 3600)	適合gauges，對數(shù)據(jù)的變化趨勢進行預(yù)測
by 與without(標(biāo)簽名)	without用于從計算結(jié)果中移除列舉的標(biāo)簽，而保留其它標(biāo)簽。by則正好相反，結(jié)果向量中只保留列出的標(biāo)簽，其余標(biāo)簽則移除。通過without和by可以按照樣本的問題對數(shù)據(jù)進行聚合。
avg without(cpu) ( rate (node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m]) )	without不按cpu標(biāo)簽分組，然后計算平均值。
ceil(node_load5{instance="192.168.1.75:9100"})	四舍五入
day_of_month()	返回被給定 UTC 時間所在月的第幾天
clamp_max(node_load5{instance="192.168.1.75:9100"}, 2)	輸入一個瞬時向量和大值，樣本數(shù)據(jù)值若大于 max，則改為 max，否則不變
changes(node_load5{instance="192.168.1.75:9100"}[1m])	輸入一個區(qū)間向量， 返回這個區(qū)間向量內(nèi)每個樣本數(shù)據(jù)值變化的次數(shù)（瞬時向量），如果樣本數(shù)據(jù)值沒有發(fā)生變化，則返回結(jié)果為 1
delta(cpu_temp_celsius{host="zeus"}[2h])	它計算一個區(qū)間向量 v的第一個元素和最后一個元素之間的差值用在 Gauge 類型的時間序列上

另外有需要云服務(wù)器可以了解下創(chuàng)新互聯(lián)cdcxhl.cn，海內(nèi)外云服務(wù)器15元起步，三天無理由+7*72小時售后在線，公司持有idc許可證，提供“云服務(wù)器、裸金屬服務(wù)器、高防服務(wù)器、香港服務(wù)器、美國服務(wù)器、虛擬主機、免備案服務(wù)器”等云主機租用服務(wù)以及企業(yè)上云的綜合解決方案，具有“安全穩(wěn)定、簡單易用、服務(wù)可用性高、性價比高”等特點與優(yōu)勢，專為企業(yè)上云打造定制，能夠滿足用戶豐富、多元化的應(yīng)用場景需求。

文章名稱：K8S一些監(jiān)控指標(biāo)-創(chuàng)新互聯(lián)
瀏覽路徑：http://chinadenli.net/article2/dghgic.html

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