Prometheus 中的 increase() 有时会使值翻倍：如何避免？

Question

我发现对于某些图表，我从 Prometheus 获得双倍值，其中应该只是一个：

我使用的查询：

increase(signups_count[4m])

抓取间隔设置为recommended maximum 2 分钟。

如果我查询实际存储的数据：

curl -gs 'localhost:9090/api/v1/query?query=(signups_count[1h])'

"values":[
     [1515721365.194, "579"],
     [1515721485.194, "579"],
     [1515721605.194, "580"],
     [1515721725.194, "580"],
     [1515721845.194, "580"],
     [1515721965.194, "580"],
     [1515722085.194, "580"],
     [1515722205.194, "581"],
     [1515722325.194, "581"],
     [1515722445.194, "581"],
     [1515722565.194, "581"]
],

我看到只有两次增加。事实上，如果我查询这些时间，我会看到预期的结果：

curl -gs 'localhost:9090/api/v1/query_range?step=4m&query=increase(signups_count[4m])&start=1515721965.194&end=1515722565.194'

"values": [
     [1515721965.194, "0"],
     [1515722205.194, "1"],
     [1515722445.194, "0"]
],

但是 Grafana（和 GUI 中的 Prometheus）倾向于在查询中设置不同的 step，对于不熟悉 Prometheus 内部工作的人来说，我得到了一个非常意外的结果。

curl -gs 'localhost:9090/api/v1/query_range?step=15&query=increase(signups_count[4m])&start=1515721965.194&end=1515722565.194'

... skip ...
 [1515722190.194, "0"],
 [1515722205.194, "1"],
 [1515722220.194, "2"],
 [1515722235.194, "2"],
... skip ...

知道increase() 就是a syntactic sugar for a specific use-case of the rate() function，我想在这种情况下它应该是这样工作的。

如何避免这种情况？我如何让 Prometheus/Grafana 在大多数情况下向我展示一个对一个，两个对两个？除了增加抓取间隔（这将是我最后的手段）。

我了解 Prometheus isn't an exact sort of tool，所以如果我不是在任何时候，但在大多数时候都有一个好的数字，我就可以了。

我还缺少什么？

Answer 1

这被称为aliasing，是信号处理中的一个基本问题。您可以通过提高采样率来稍微改善这一点，4m 范围与 2m 范围相比有点短。尝试 10m 范围。

例如，在 1515722220 处执行的查询只看到 580@1515722085.194 和 581@1515722205.194 样本。即在 2 分钟内增加 1，在 4 分钟内推断为增加 2 - 这与预期一致。

任何基于指标的监控系统都会有类似的工件，如果您想要 100% 的准确度，您需要日志。

Answer 2

increase() 将始终（大约）使您的设置实际增加一倍。

原因是（按照目前的实施方式）：

1. increase() 是（正如您所观察到的）rate() 的语法糖，即它是 rate() 返回的值乘以您指定范围内的秒数。在你的情况下，它是rate() * 240。
2. rate() 在其计算中使用外推法。在绝大多数情况下，4 分钟的范围将恰好返回 2 个数据点，几乎正好相隔 2 分钟。然后将速率计算为最后一个和第一个（即您的案例中的 2 个点）之间的差异除以 2 个点的时间差（在 99.99% 的案例中约为 120 秒）乘以您请求的范围（正好 240 秒）。因此，如果 2 个点之间的增量为零，则比率为零。如果两个点之间的增量为1.0，则计算出的rate() 将接近2.0 / 240，因此increase() 将是2.0。

这种方法最适用于平稳增加的计数器（例如，如果您每 2 分钟有或多或少固定数量的注册）。但是对于一个很少增加的计数器（就像您的注册计数器一样）或一个尖尖的计数器（例如 CPU 使用率），您会得到奇怪的高估（例如您看到的增加 2）。

您基本上可以对 Prometheus 的实现进行逆向工程，并通过乘以 (requested_range - scrape interval) 并除以 requested_range 来获得（非常接近）实际增长，基本上是退回 Prometheus 所做的推断。

在你的情况下，这意味着

increase(signups_count[4m]) * (240 - 120) / 240

或者，更简洁，

increase(signups_count[4m]) / 2

它需要你知道范围的长度和抓取间隔，但它会给你你想要的东西：“大多数时候，一个对一个，两个对两个”。有时您会得到1.01 而不是1.0，因为刮擦是119 秒，而不是相隔120 秒，有时，如果您的评估与刮擦紧密对齐，则边界上的某些点可能包含或不包含在数据中点计算，但还是比2.0更好的答案。