多个目标的时间序列数据总和存在差距

Question

我在普罗米修斯中有来自两个不同目标虚拟机的连续时间序列数据。

当我使用“sum by(topic)”时，该系列中要么丢失，要么有间隙。

例如：

sum by(topic) (kafka_consumer_fetch_manager_records_lag{application="abc123", topic="xyz"}  )

如果我只对 1 个目标虚拟机进行求和，则一切正常（例如，将“instance=abc123”添加到查询中）。当我们尝试总结两种服务之间存在的差距时。

有什么想法吗？

Answer 1

看起来问题是某些时间序列中有 NaN。当 Prometheus sum 的值为 NaN 时，它会给出 NaN。

答案是在查询中添加 >0，所以：

sum by(topic) (kafka_consumer_fetch_manager_records_lag{application="abc123", topic="xyz"} >0 )

在另一篇文章中找到答案：

• prometheus 将一个 NaN 值结果求和为 NaN。如何避免？