使用 prometheus 查询缓存命中率图

Question

我将 Caffeine 缓存与 Spring Boot 应用程序一起使用。 所有指标都已启用，因此我将它们放在 Prometheus 和 Grafana 上。

基于cache_gets_total指标，我想构建一个HitRate图。

我试图获得缓存命中：

delta(cache_gets_total{result="hit",name="myCache"}[1m])

并且都从缓存中获取：

sum(delta(cache_gets_total{name="myCache"}[1m]))

这两个指标都正常工作并且具有值。 但是当我试图获得命中率时，我没有数据点。 我试过的查询：

delta(cache_gets_total{result="hit",name="myCache"}[1m]) / sum(delta(cache_gets_total{name="myCache"}[1m]))

为什么这个查询不起作用以及如何根据信息获取 HitRate 图，我有来自 Spring Boot 和 Caffeine？

Answer 1

首先，建议使用increase()而不是delta来计算计数器在指定 lookbehind window 上的增加。 increase() function 正确处理计数器重置为零，这可能发生在服务重启时，而delta()如果给定的 lookbehind window 涵盖计数器重置，将返回不正确的结果。

接下来，Prometheus 在执行/操作时搜索具有相同标签集的时间序列对。 然后它针对每对时间序列分别应用给定的操作。 increase(cache_gets_total{result="hit",name="myCache"}[1m])返回的时间序列至少有两个标签： result="hit"和name="myCache" ，而sum(increase(cache_gets_total{name="myCache"}[1m])) ) 返回的时间序列sum(increase(cache_gets_total{name="myCache"}[1m]))的标签为零，因为sum在聚合后删除了所有标签。

Prometheus 提供了这个问题的解决方案——on( on()和group_left()修饰符。 on()修饰符允许限制标签集，在搜索具有相同标签集的时间序列对时应使用该修饰符，而group_left()修饰符允许将左侧的多个时间序列/左侧的单个时间序列相匹配/运算符的右侧。 请参阅这些文档。 所以下面的查询应该返回缓存命中率：

increase(cache_gets_total{result="hit",name="myCache"}[1m])
  / on() group_left()
sum(increase(cache_gets_total{name="myCache"}[1m]))

存在替代解决方案：

1. 使用sum() function 从increase(cache_gets_total{result="hit",name="myCache"}[1m])中删除所有标签：

sum(increase(cache_gets_total{result="hit",name="myCache"}[1m]))
  /
sum(increase(cache_gets_total{name="myCache"}[1m]))

2. 将查询的右侧部分包装到scalar() function 中。这将启用此处描述的vector op scalar匹配规则：

increase(cache_gets_total{result="hit",name="myCache"}[1m])
  /
scalar(sum(increase(cache_gets_total{name="myCache"}[1m])))

也可以通过sum(...) by (name)模板通过单个查询获得所有缓存的缓存命中率：

sum(increase(cache_gets_total{result="hit"}[1m])) by (name)
  /
sum(increase(cache_gets_total[1m])) by (name)

Answer 2

在Prometheus中分别运行两个查询（“缓存命中”和“所有获取”），并将获得的标签集与结果进行比较。 为了使“ /”操作起作用，双方必须具有完全相同的标签（和值）。 通常，需要进行一些汇总才能“删除”不需要的维度/标签（例如：如果两个查询中已经有一个值，则只需将它们都包装在sum（）中-在除法之前）。