有什么方法可以干燥重复的 PromQL 查询片段，例如信息指标 group_left 标签匹配器（连接）

Question

我有许多关于警报和仪表板使用的查询，其中有大量的复制/粘贴样板，用于过滤和使用标签进行丰富。

是否没有办法保存并重复使用这种重复的 PromQL 服务器端，就像 SQL 数据库中的视图一样？服务器端函数、宏……什么？

（我知道我可以将查询“保存”为记录规则，但是在加入标签时，这是非常低效的。记录规则必须公开任何人可能想要的每个标签，产生令人痛苦的高基数和昂贵的信息度量。它浪费了存储和内存，通过“只需为 Prometheus 添加另一 TB RAM”来“解决”它在云中很流行，但非常浪费。）

使用

kube-state-metrics

数据考虑此查询：

sum without(job,instance,service,endpoint,metrics_path,prometheus) (
  kubelet_volume_stats_available_bytes{kube_cluster="$kube_cluster"}
  # enrich with labels
  * on (namespace,persistentvolumeclaim)
    group_left(some_org_specific_label,other_org_specific_label)
    group by (namespace,persistentvolumeclaim,some_org_specific_label,other_org_specific_label) (
      kube_persistentvolumeclaim_labels{kube_cluster="$kube_cluster"}
  )
  * on (namespace,persistentvolumeclaim)
    group_left(persistentvolume)
    group by (namespace,persistentvolumeclaim,persistentvolume) (
    # for some reason kube_persistentvolumeclaim_info uses label "volumename"
    # and persistentvolume_info uses "persistentvolume"
    label_replace(
      kube_persistentvolumeclaim_info{kube_cluster="$kube_cluster"},
      "persistentvolume", "$1", "volumename", "^(.*)$"
    )
  )
  * on (persistentvolume)
    group_left(csi_driver,csi_volume_handle,storageclass)
    group by (persistentvolume,csi_driver,csi_volume_handle,storageclass) (
      kube_persistentvolume_info
  )
)

这只是说：

• 查询

  kubelet_volume_stats_available_bytes

  获取

  kube_cluster="$cluster"

上的值
• 加入

  kube_persistentvolumeclaim_labels

  添加标签

  some_org_specific_label

  和

  other_org_specific_label

• 加入

  kube_persistentvolumeclaim_info

  查找与

  persistentvolume

  关联的

  persistentvolumeclaim

  名称（处理标签名称不一致）
• 加入

  kube_persistentvolume_info

  以查找持久卷的 CSI ID 和详细信息
• 从结果中丢弃不需要的标签

它很丑陋，但也不是那么糟糕......直到您还想编写另一个查询来获取可用磁盘空间百分比，以及另一个 I/O 阈值查询，等等。每个都重复相同的样板。 我似乎也需要手动下推过滤条件以实现高效查询，Prometheus 似乎不具备 SQL 引擎的过滤下推逻辑之类的功能。

这是一个

简短的示例。这是另一个，获取一个包含一些 kube pod 标签、kube pod 注释和正在运行的容器映像的工作负载指标：

# This aggregation drops unwanted labels, since PromQL lacks a proper label_drop(...) operator to drop non-cardinal labels
sum without(endpoint,instance,job,prometheus,container,uid) (
    some_workload_specific_metric{kube_cluster="$kube_cluster"}
    # join on kube_pod_labels for project-id, PGD info, etc
    * on (uid)
    group_left(org_specific_label_1, org_specific_label_2, org_specific_annotation_1)
    # note the group_by (...) expression repeats the labels in both the on (...) join key and
    # the subject-labels in group_left(...). This protects against issues where added or unrelated
    # labels that aren't of interest can churn. It's probably safe to write
    # group ignoring(container,instance,job=)
    # in this case, but better to make the query robust:
    group by (uid, org_specific_label_1, org_specific_label_2) (
        kube_pod_labels{kube_cluster="$kube_cluster"}
    )
    # join on kube_pod_info for the node hosting the pod and the pod ip address
    * on (uid)
    group_left(pod_ip,node)
    group by (uid, pod_ip, node) (
        kube_pod_info{kube_cluster="$kube_cluster"}
    )
    # join on kube_pod_container_info for the container image. Note that we join on container_id too
    * on (uid,container_id)
    group_left(image_spec,image_id)
    group by (uid,container_id,image_spec,image_id) (
        kube_pod_container_info{kube_cluster="$kube_cluster"}
    )
    # join on kube_pod_annotations for org_specific_annotation_1, if any
    * on (uid)
    group_left(org_specific_annotation_1)
    group by (uid,org_specific_annotation_1) (
        kube_pod_annotations{kube_cluster="$kube_cluster"}
    )
)

想象一下，对于您想要触发的每个（例如）alertmanager查询，重复使用它，其中暴露了那些标签......有更明智的方法吗？在 SQL 数据库中，我只需

CREATE VIEW

并加入即可。难道每个人都只是使用记录规则并付出巨大的井喷代价抢夺并记录所有可能的标签，然后在大多数情况下丢弃它们？

Prometheus 不支持类似公共表表达式的功能（也称为 CTE）。如果您需要这样的功能，请尝试 VictoriaMetrics 的

Answer 1

- 这是类似 PromQL 的查询语言，它支持例如

WITH表达式。例如，如果您想对不同的指标名称重复使用相同的查询，那么您可以将此查询放入

WITH

模板函数中，该函数接受指标名称，然后在需要时使用不同的指标名称调用此函数：

WITH (
  f(m) = some_complex_query_here
)
(
  f(foo),  # expand the query with `foo` metric
  f(bar),  # expand the query with `bar` metric
)

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