1，引子

在 prometheus 当中，如果想要查询每台服务器每 1 分钟的 CPU 负载是多少，则需要使用如下的查询语句进行查询：

(1-((sum(increase(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[1m])) by (instance)) /(sum(increase(node_cpu_seconds_total[1m])) by (instance)))) * 100

输入到查询框之后，直接回车，返回的是对应结果的 value，点击 Graph 可以看到比较简单的图，如下：

在我没有深入了解学习 prometheus 之前，看到这样的查询语句，早就已经蒙圈了，我也正是好多次被这样繁复的语句给吓到，从而始终没有入了 Prometheus 的门，大多时候，作为运维的我们，在习惯了 zabbix 的各种点点点就能出图的方式之后，就相对比较抵触这种像编程一样的监控方式，而且从上边截图看起来，一切也都并不那么优雅美观，于是，我们就在内心里把 Prometheus 判了死刑。

但是，如果我们真正能够放下自己内心的成见，花一些时间，用心体会了 Prometheus 的设计思路已经监控方式之后，应该会被这种细致与简洁吸引。

在 Prometheus 中，这种特有的查询方式，被称作 PromQL (Prometheus Query Language) ，PromQL 是 Prometheus 自己开发的数据查询 DSL 语言，语言表现力非常丰富，官方也提供了许多非常丰富的函数供我们使用，我们以后的监控大盘的绘制，以及告警规则的定义，都会用到它。

接下来我就先从最简单也最常见的关于 CPU 的监控说起，一步一步来探析 Prometheus 针对 exporter 暴漏出来的 metrics 是如何处理成我们想要的结果的。

2，关于 CPU

1，问两个问题

在进行真正的所谓的 CPU 负载或者使用率的查询方法介绍之前，我们不妨先想一个问题，那就是，Linux 服务器中，CPU 负载或者使用率是如何查看的呢？如果这个问题探究明白了，那么 Prometheus 当中如何查询也就不难了。

作为运维老手，我们应该都能很容易想到日常工作中，查看 CPU 的使用情况直接用 w命令，或者 top（htop）等命令进行查看，如下：

从上图能大概看出此时 CPU 使用率占比较高的一些进程情况，以及服务器整体 CPU 的大概情况，如果想要看每颗 CPU 的使用情况，还可以按一下 1，查看每颗的使用占比：

看起来刚刚的问题似乎并不复杂，监控工具采集的时候也模仿刚刚的命令即可。那么，此时或许可以再问一步，是不是可以想想，这些命令 w,top又是怎么得出的 CPU 使用百分比的呢？这个问题，才是我这里真正想要问的问题，那么，我们就带着这个问题，开启今天关于如何在 Prometheus 中查询主机 CPU 使用情况的旅程。

2，CPU 详解

通常在 Prometheus 当中，我们通过 node_exporter来获取主机相关的一些信息，在任意一台安装了node_exporter的主机上执行如下命令，可以查看所有的 metrics。

curl 127.0.0.1:9100/metrics

请求之后会返回很多的内容，这里只把 CPU 相关的摘出来，便于后边分析理解：

# HELP node_cpu_seconds_total Seconds the cpus spent in each mode.
# TYPE node_cpu_seconds_total counter
node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="idle"} 3.5753192e+06
node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="iowait"} 2862.38
node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="irq"} 0
node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="nice"} 10430.32
node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="softirq"} 1593.13
node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="steal"} 0
node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="system"} 20133.98
node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="user"} 114790.89
node_cpu_seconds_total{cpu="1",mode="idle"} 3.53955659e+06
node_cpu_seconds_total{cpu="1",mode="iowait"} 3402
node_cpu_seconds_total{cpu="1",mode="irq"} 0
node_cpu_seconds_total{cpu="1",mode="nice"} 15018.42
node_cpu_seconds_total{cpu="1",mode="softirq"} 1084.01
node_cpu_seconds_total{cpu="1",mode="steal"} 0
node_cpu_seconds_total{cpu="1",mode="system"} 23992.78
node_cpu_seconds_total{cpu="1",mode="user"} 139793.89
node_cpu_seconds_total{cpu="2",mode="idle"} 3.50768181e+06
node_cpu_seconds_total{cpu="2",mode="iowait"} 3373.99
node_cpu_seconds_total{cpu="2",mode="irq"} 0
node_cpu_seconds_total{cpu="2",mode="nice"} 13949.32
node_cpu_seconds_total{cpu="2",mode="softirq"} 1047.97
node_cpu_seconds_total{cpu="2",mode="steal"} 0
node_cpu_seconds_total{cpu="2",mode="system"} 22868.3
node_cpu_seconds_total{cpu="2",mode="user"} 175018.57
node_cpu_seconds_total{cpu="3",mode="idle"} 3.54823306e+06
node_cpu_seconds_total{cpu="3",mode="iowait"} 3286.86
node_cpu_seconds_total{cpu="3",mode="irq"} 0
node_cpu_seconds_total{cpu="3",mode="nice"} 14471.86
node_cpu_seconds_total{cpu="3",mode="softirq"} 996.37
node_cpu_seconds_total{cpu="3",mode="steal"} 0
node_cpu_seconds_total{cpu="3",mode="system"} 22494.83
node_cpu_seconds_total{cpu="3",mode="user"} 135483.97

这组数据，看最开头的两行注释，可以了解到这是一个 counter 类型的，记录了各个模式 (这个翻译未必准备) 所花费的时间 (一定要注意这个地方的值是一个时间的数值) 的 metrics。

有人可能会想，我就想查询一下 CPU 的使用情况，一下子整出来这么一大堆东东，都是什么鬼额，其实不用惊慌，让我们去繁就简，拨开云雾，一切就都清晰了。

首先看到 metrics 的 key 为 node_cpu_seconds_total，表示 CPU 使用时间，大括号里的内容表示对前边的 key 进行二次细分，mode 表示各个模式，CPU 表示各个 CPU(我这台机器 4 核，所以看到是 4 组)，大括号外边就是 key 对应的 value 了。

那么，先去掉四分之三，剩下一组，来看单颗 CPU，仍然有八项内容，不过，只要弄明白了每个 mode 的含义，在倒推回来，理解 CPU 的使用率就不难了。

这里的 mode，与上边 top 命令中看到的，是一样的，每个 mode 对应的含义如下：

• user(us) 表示用户态空间或者说是用户进程 (running user space processes) 使用 CPU 所耗费的时间。这是日常我们部署的应用所在的层面，最常见常用。
• system(sy) 表示内核态层级使用 CPU 所耗费的时间。分配内存、IO 操作、创建子进程…… 都是内核操作。这也表明，当 IO 操作频繁时，System 参数会很高。
• steal(st) 当运行在虚拟化环境中，花费在其它 OS 中的时间（基于虚拟机监视器 hypervisor 的调度）；可以理解成由于虚拟机调度器将 cpu 时间用于其它 OS 了，故当前 OS 无法使用 CPU 的时间。
• softirq(si) 从系统启动开始，累计到当前时刻，软中断时间
• irq(hi) 从系统启动开始，累计到当前时刻，硬中断时间
• nice(ni) 从系统启动开始，累计到当前时刻， 低优先级 (低优先级意味着进程 nice 值小于 0) 用户态的进程所占用的 CPU 时间
• iowait(wa) 从系统启动开始，累计到当前时刻，IO 等待时间
• idle(id) 从系统启动开始，累计到当前时刻，除 IO 等待时间以外的其它等待时间，亦即空闲时间

理论当中，下边等式是成立的：

total = user + nice + system + idle + iowait + irq + softirq + steal

注意： guest 以及 guest_nice 不参与求和计算，因为这两种时间分别作为 user 以及 nice 的一部分统计在其中了。

那么，正是基于如上一个等式，我们想要计算主机 CPU 的使用率的时候，只需要看看正常工作使用的时间占所有时间的比重是多少就可以了。谈到这里，基本上我们就能隐隐对这些概念有一个模糊的认识了，接着可以得出如下的一些等式：

%us=(User time + Nice time)/total * 100%
%sy=(System time + Hard Irq time +SoftIRQ time)/total * 100%
%id=(Idle time)/total * 100%
%ni=(Nice time)/total * 100%
%wa=(Waiting time)/total * 100%
%hi=(Hard Irq time)/total * 100%
%si=(SoftIRQ time)/total * 100%
%st=(Steal time)/total * 100%

现在，我们已经弄清楚了 CPU 当中一些计算的逻辑与方式，就可以倒推回去，再把一开始展示的 CPU 使用率计算公式拿出来，逐段进行解析了。

申明

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3，再回首

再回首的时候，让我再一次将开头的命令拿过来进行一下简单解析：

(1-((sum(increase(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[1m])) by (instance)) /(sum(increase(node_cpu_seconds_total[1m])) by (instance)))) * 100

现在再来理解这个计算语句就不是那么困难了，根据括号我们可以粗略将如上内容拆分成三个部分：

• 1-((sum(increase(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[1m])) by (instance))：这句话从内到外进行解析，后边计算的是 1 分钟内所有 CPU 的空闲时间，前边 1 减去这个时间，得出的就是正常使用的时间。
• (sum(increase(node_cpu_seconds_total[1m])) by (instance)))：这句话表达的意思更加简单，就是计算 1 分钟内，CPU 的总时间。
• 剩下的部分，直白说就是 使用时间 除以 总时间 再乘以 一百 最终得出 1 分钟内 CPU 的使用率。

解析完毕之后，我们大概就能理解了，Prometheus 在获取一些监控指标的内容是，大体的思路与方法，当然，上边的解析还是有一些粗糙的，并没有深入讲解其中的函数，以及其他一些表现方式的含义，这些内容，自然又会单独另外一篇文章进行分析。

• 参考地址：
  • http://t.cn/zYJ4bT2 (opens new window)
  • http://t.cn/AikMQEea (opens new window)