Prometheus 生态的监控系统，PromQL 是必备技能，本文着重点讲解这个查询语言，掺 杂一些生产实践场景，希望对你有所帮助。 ? 本文作者：秦晓辉，Open-Falcon、Nightingale 等开源项目创始人之一，极客时间《运 维监控系统实战笔记》作者；当前在创业（快猫星云联创），为客户提供监控/可观测性产品 方案，有需求的朋友欢迎联系我的微信 picobyte。 数据类型 Prometheus 后面跟一个时间段，比如 5m、1d、7d、1w，offset 要紧跟查询选择器，比如： sum(http_requests_total{method="GET"} offset 1d) 运算符 PromQL 支持基本的算术运算符和比较运算符，可以对不同的即时向量做运算，这为监控系统 带来了巨大的进步，算术运算符让很多计算不需要在采集端做了，可以轻易挪到服务端，而比较 运算符则为告警逻辑提供了支撑。 算术运算符 PromQL 比较难写，使用 MetricsQL 就非常简单： count_gt_over_time(interface_status[5m], 10) >= 3 3 4 1 看到这个写法，基本能直观理解其含义了， count_gt_over_time(series_selector[d], gt) 函数 有两个参数，一个是 range-vector，一个是标量 gt，表示在 range-vector

到预置率下限的值。否则，就一定是有问题的。 Runbook 这个配置原则，是我最为推荐的原则，效果非常明显，其次就是告警分级原则。 每个告警都应该合理分级 基本每个监控系统都支持为告警规则配置不同的级别，基本上每个监控系统的用户也都知道应该做分级告 警。但是具体怎么分级，却没有一个行业共识，大家各做各的。这里我也分享一下我的理解，你可以参考 借鉴。 首先，不同级别的

决容器的场景。衍生自Open-Falcon和滴滴Odin监控，经受了包括小米、美团、滴滴 在内的数百家企业的生产环境验证，简单可依赖，好用到爆！ 3500+ 600+ 500+ star issue fork 项目：https://github.com/didi/nightingale 官网：https://n9e.didiyun.com/ Nightingale 众多企业已上生产，共同打磨夜莺 上