PromQl中的的rate与irate内部是如何计算的(源码与计算)

2020/07/30 16:00
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由来

市面上的翻译误导人,看了下源码和结合自己算来理解

rate

主要代码是在 https://github.com/prometheus/prometheus/blob/master/promql/functions.go 的extrapolatedRatefuncRate,funcRate为

func funcRate(vals []parser.Value, args parser.Expressions, enh *EvalNodeHelper) Vector {
  return extrapolatedRate(vals, args, enh, truetrue)
}

它的前后还有funcDeltafuncIncrease对应promql的deltaincrease,这俩函数内部都是调用的extrapolatedRate,主要区别是通过向extrapolatedRate函数传递最后的两个布尔标志位的差异,来在extrapolatedRate内部进行差异化计算,也就是说ratedeltaincrease的部分数学计算逻辑是一样的。

funcRateextrapolatedRate最后俩实参格式为isCounter bool, isRate bool,所以rate只能用在counter的 metrics 类型上进行计算。

数据点的选取

先看这段代码

  var (
    counterCorrection float64
    lastValue         float64
  )
  for _, sample := range samples.Points {
    if isCounter && sample.V < lastValue {
      counterCorrection += lastValue
    }
    lastValue = sample.V
  }
  resultValue := lastValue - samples.Points[0].V + counterCorrection

counterCorrection是字面意思修正数值,counter会reset,例如exporter重启了。例如60秒内有下面6数值,在第四个数字后面发生了重置

2 4 6 8 2 4

2小于lastValue 8,所以counterCorrection = 8

最后的 resultValue = 4 + 8 - 2,当然,重置的情况很少,这里如果不重置用数据2 4 6 8 10 12算就是最后一个值减去第一个值resultValue = 12 - 2 + 0

计算的算式

是结果除以时间的秒数

  if isRate {
    resultValue = resultValue / ms.Range.Seconds()
  }

对比下irate

  // 取最后一个数据点
  lastSample := samples.Points[len(samples.Points)-1]
  // 取倒数第二个数据点
  previousSample := samples.Points[len(samples.Points)-2]

  var resultValue float64
  if isRate && lastSample.V < previousSample.V {
    // counter重置则取最后一个值.
    resultValue = lastSample.V
  } else {
    // 最后一个点数值 - 倒数第二个数值
    resultValue = lastSample.V - previousSample.V
  }
  // 最后两个点的时间间隔
  sampledInterval := lastSample.T - previousSample.T
  if sampledInterval == 0 {
    // Avoid dividing by 0.
    return out
  }

  if isRate {
      // 转换成秒,然后结果除以秒数
    resultValue /= float64(sampledInterval) / 1000
  }

结论

官方文档和市面上的 gitbook 都是把rate翻译成增长率是错误的,应该是平均每秒增长了多少数值。按照实践来算下,同时查询node_time_seconds[1m]rate(node_time_seconds[1m])。我们手动计算下看看是否和rate的结果一致

$ node_time_seconds[1m]
node_time_seconds{instance="exporter:9100",job="node-resources"}
1596077182.3093214 @1596077182.307 // 第一个点
1596077192.3132203 @1596077192.307
1596077202.311446 @1596077202.307
1596077212.309673 @1596077212.307
1596077222.316771 @1596077222.307
1596077232.3151288 @1596077232.307 // 最后一个点
node_time_seconds{instance="10.0.23.29:9100",job="node-resources"}
1596077178.6314309 @1596077178.633 // 第一个点
1596077188.6312084 @1596077188.633
1596077198.633293 @1596077198.634
1596077208.6332283 @1596077208.634
1596077218.6320524 @1596077218.633
1596077228.635078 @1596077228.633 // 最后一个点

$ rate(node_time_seconds[1m])
{instance="exporter:9100",job="node-resources"} 1.0001161479949952
{instance="10.0.23.29:9100",job="node-resources"} 1.0000729417800902

先用10.0.23.29这个 instance 算

(1596077228.635078 - 1596077178.6314309) /
(1596077228.633 - 1596077178.633) // web上的时间是秒数的,go的time是多了三个单位,所以代码里/1000转换成秒
50.003647089 / 50 = 1.00007294178

谷歌搜的在线计算器算的(比windows的calc精度高一些),由于是float64,所以精度丢失了一些。结果一样。再算下另一个 instance

(1596077232.3151288 - 1596077182.3093214) /
(1596077232.307 - 1596077182.307)
50.0058073997 / 50 = 1.00011614799

increase是最后一个点减去第一个点,不除以秒数。所以在 counter 没发生重置情况下,下面两个是相等的

increase(node_time_seconds[1m]) / 60 == rate(node_time_seconds[1m])


本文分享自微信公众号 - Kubernetes技术栈(k8stech)。
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