内存：

container_memory_rss
RSS内存，即常驻内存集（Resident Set Size），是分配给进程使用实际物理内存，而不是磁盘上缓存的虚拟内存。RSS内存包括所有分配的栈内存和堆内存，以及加载到物理内存中的共享库占用的内存空间，但不包括进入交换分区的内存。

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container_memory_usage_bytes
当前使用的内存量，包括所有使用的内存，不管有没有被访问。

container_memory_max_usage_bytes
大内存使用量的记录。

container_memory_cache
高速缓存（cache）的使用量。cache是位于CPU与主内存间的一种容量较小但速度很高的存储器，是为了提高cpu和内存之间的数据交换速度而设计的。

container_memory_swap
虚拟内存使用量。虚拟内存（swap）指的是用磁盘来模拟内存使用。当物理内存快要使用完或者达到一定比例，就可以把部分不用的内存数据交换到硬盘保存，需要使用时再调入物理内存

container_memory_working_set_bytes
当前内存工作集（working set）使用量。

container_memory_max_usage_bytes(大可用内存) >container_memory_usage_bytes(已经申请的内存+工作集使用的内存) >container_memory_working_set_bytes(工作集内存) >container_memory_rss(常驻内存集)

PromQL基础

值	解释
http_request_total{}	瞬时向量表达式，选择当前最新的数据
http_request_total{}[5m]	区间向量表达式，选择以当前时间为基准，5分钟内的数据
http_request_total{} offset 5m	分钟前的瞬时样本数据
http_request_total{}[1d] offset 1d	昨天一天的区间内的样本数据

PromQL聚合操作

值	解释
sum () by (cluster_name)	每个结果里的value值的求和,单位没限制，例如请求总时间
topk(3,count_netstat_wait_connections)	前n条时序 进行瞬时报警，不是为了观察曲线图
bottomk()	后n条时序
quantile(0.5, http_requests_total)	当φ为0.5时，即表示找到当前样本数据中的中位数
min max avg	最小 大 平均
count()	每条结果计数,单位次数
count_values()	对value进行计数

PromQL 内置函数

值	解释
值	解释
rate(5m)	取一段时间增量的平均每秒数量， 5m内总增量/5m适合缓慢变化的计数器（counter）
irate(5m)	指定时间范围内的最近两个数据点来算速率，适合快速变化的计数器（counter）
increase(5m)	取一段时间增量的总量， 5m内总增量
predict_linear(node_filesystem_free{job= "node"}[1h], 4 * 3600)	适合gauges，对数据的变化趋势进行预测
by 与without(标签名)	without用于从计算结果中移除列举的标签，而保留其它标签。by则正好相反，结果向量中只保留列出的标签，其余标签则移除。通过without和by可以按照样本的问题对数据进行聚合。
avg without(cpu) ( rate (node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m]) )	without不按cpu标签分组，然后计算平均值。
ceil(node_load5{instance="192.168.1.75:9100"})	四舍五入
day_of_month()	返回被给定 UTC 时间所在月的第几天
clamp_max(node_load5{instance="192.168.1.75:9100"}, 2)	输入一个瞬时向量和大值，样本数据值若大于 max，则改为 max，否则不变
changes(node_load5{instance="192.168.1.75:9100"}[1m])	输入一个区间向量， 返回这个区间向量内每个样本数据值变化的次数（瞬时向量），如果样本数据值没有发生变化，则返回结果为 1
delta(cpu_temp_celsius{host="zeus"}[2h])	它计算一个区间向量 v的第一个元素和最后一个元素之间的差值用在 Gauge 类型的时间序列上

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