跨集群日志检索API与Prometheus监控集成 - 第2节

2.1 核心概念：Metric、Label 与 TSDB

Prometheus 的数据模型是理解其查询与存储的基础。三个核心概念构成了整个监控体系的骨架：Metric（指标）、Label（标签） 和 TSDB（时序数据库）。

2.1.1 Metric（指标）

Metric 描述被监控对象在某个时间点的具体数值特征，例如 HTTP 请求总数、CPU 使用率、队列深度。每个 Metric 由 指标名称 和一组 标签 唯一标识。

2.1.2 Label（标签）

Label 是 Prometheus 数据模型的灵魂。每个 Metric 可以附加任意数量的键值对标签，用于多维度的数据筛选与聚合。例如：

http_requests_total{method="POST", endpoint="/api/login", status="200"}

标签使得同一个 Metric 名称下可以承载不同维度的数据，从而支持灵活的 PromQL 查询。

2.1.3 TSDB（时序数据库）

Prometheus 内置的 TSDB 负责高效存储和压缩时序数据。其核心设计包括：

• Block 结构： 数据按时间窗口（默认 2 小时）切分为独立的 Block，每个 Block 包含该时间窗口内的所有样本。
• 倒排索引： 基于标签建立倒排索引，支持快速检索任意标签组合对应的时序数据。
• 压缩与合并： 旧 Block 会被后台合并为更大的 Block，并应用压缩算法（如 Gorilla 压缩）降低存储开销。

2.2 PromQL 基础语法

PromQL（Prometheus Query Language）是 Prometheus 内置的函数式查询语言，用于实时聚合和分析时序数据。掌握 PromQL 是进行日志检索、跨集群查询和告警规则编写的前提。

2.2.1 数据类型

2.2.2 选择器（Selectors）

选择器用于从 TSDB 中筛选目标时间序列：

• 精确匹配： = 标签值完全相等
• 正则匹配： =~ 匹配正则表达式；!~ 排除正则匹配
• 不等于： != 标签值不相等

# 精确匹配
http_requests_total{method="GET", status="200"}

# 正则匹配：所有以 /api 开头的 endpoint
http_requests_total{endpoint=~"/api/.*"}

# 排除特定值
http_requests_total{status!="500"}

2.2.3 操作符与聚合

PromQL 支持丰富的算术、比较和逻辑操作符，以及强大的聚合函数：

histogram_quantile(0.5, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le, endpoint))

2.2.4 常用函数速查