2025 Prometheus API 完整指南：基础查询、PromQL 高级用法与自定义监控实践

监控您的基础设施不应该是一纸空文。Prometheus API 是一款强大的工具，能够帮助您获取准确的指标数据，从而深入了解系统的运行状况。无论您是刚刚入门，还是希望优化现有的监控设置，本指南将详细介绍如何使用 Prometheus API，从基础到高级用法，助您轻松掌握这一工具。

Prometheus API：理解度量标准的关键

Prometheus API 不仅仅是技术堆栈中的一个普通工具，它是一个强大的接口，能够让您直接访问 Prometheus 收集的所有关键指标数据。

简单来说，Prometheus API 是与 Prometheus 服务器交互的桥梁。通过它，您可以查询、分析并提取 Prometheus 从系统中抓取的数据。以下是使用 Prometheus API 的主要优势：

• 精准获取所需指标：无需费力筛选数据，快速定位关键指标。
• 轻松集成工具：将 Prometheus 数据与其他工具和仪表板无缝对接。
• 自动化响应：根据特定的度量条件触发自动化操作。
• 自定义监控：构建完全适配您基础设施需求的监控解决方案。

Prometheus API 提供两种主要接口：用于直接查询的 HTTP API 和用于管理 Prometheus 的管理 API。掌握这两种接口，您就能成为团队中的监控专家。

使用 Prometheus API 访问您的度量

Prometheus API 基于 HTTP 协议，因此您可以使用熟悉的工具（如 cURL 或 Postman）轻松访问它。Prometheus API 的入口点通常为：

http://your-prometheus-server:9090/api/v1/

以下是常用的基本端点：

• 查询当前指标值：获取实时数据。
• 查询时间序列数据：分析一段时间内的趋势。
• 探索现有指标：了解系统中可用的指标。
• 查询维度信息：获取指标的标签和维度。

示例：使用 cURL 获取当前 CPU 使用情况

以下命令通过 Prometheus 查询端点获取按实例分组的 CPU 使用率（排除空闲时间）：

curl http://your-prometheus-server:9090/api/v1/query?query=sum(rate(node_cpu_seconds_total{mode!="idle"}[1m])) by (instance)

此命令返回 JSON 格式的响应，显示每个实例的 CPU 使用率，帮助您快速识别高负载的服务器。

如何精确查询您的指标

Prometheus API 的核心是 PromQL（Prometheus Query Language），它是一种专为时间序列数据设计的查询语言，功能强大且灵活。

示例：查询系统健康状态

以下命令使用 PromQL 查询系统的健康状态：

curl http://your-prometheus-server:9090/api/v1/query?query=up

此查询返回 up 指标，用于跟踪目标是否在线（1 表示在线，0 表示离线）。这是一个简单但非常实用的健康检查工具。

示例：检测磁盘空间不足的服务器

以下命令计算每个文件系统的可用空间百分比，并筛选出低于 20% 的实例：

curl http://your-prometheus-server:9090/api/v1/query?query=node_filesystem_avail_bytes / node_filesystem_size_bytes * 100 < 20

此查询帮助您提前发现磁盘空间不足的问题，避免因存储不足导致的系统故障。

高级用法：提升团队效率的 Prometheus 技巧

在掌握基础用法后，您可以通过以下高级技巧进一步提升监控效率。

使用 Python 自动化查询

通过 Python 脚本自动化指标查询和处理，减少手动操作。例如，以下代码片段用于查找内存使用率最高的 5 个节点：

import requests

def query_prometheus(query):
    url = "http://your-prometheus-server:9090/api/v1/query"
    response = requests.get(url, params={'query': query})
    return response.json()query = "topk(5, sum(node_memory_Active_bytes) by (instance))"
result = query_prometheus(query)
print(result)

此脚本定期运行，可帮助您及时发现内存使用异常的节点。

自定义警报逻辑

虽然 Prometheus 提供内置的警报规则，但您可以通过 API 实现更灵活的警报逻辑。例如，以下逻辑计算服务的错误率，并在超过 5% 时发送 Slack 警报：

# 示例逻辑：计算错误率并发送警报
error_rate_query = "sum(rate(http_requests_total{status=~'5..'}[5m])) / sum(rate(http_requests_total[5m])) > 0.05"

这种方法减少了警报疲劳，仅在问题严重时触发警报。

避免常见的 API 问题

即使是经验丰富的工程师，也可能在使用 Prometheus API 时遇到以下问题：

查询超时

长时间范围的复杂查询可能导致超时。解决方法是将查询拆分为更小的时间段。例如：

# 按天拆分查询
start_time = 0

# 起始时间戳
end_time = 86400# 结束时间戳

高基数问题

高基数指标可能导致性能问题。优化查询时，应减少不必要的标签。例如：

# 错误示例：按状态码和路径分组
curl http://prometheus:9090/api/v1/query?query=sum(rate(http_requests_total[5m])) by (status_code, path)

# 优化示例：按服务和状态码范围分组
curl http://prometheus:9090/api/v1/query?query=sum(rate(http_requests_total[5m])) by (service, status)

构建自定义工具：释放 Prometheus API 的潜力

通过 Prometheus API，您可以构建完全定制化的监控工具，满足特定需求。

自定义 SLO 监控

以下 Python 脚本用于跟踪服务水平目标（SLO）：

# 示例：计算过去 30 天的错误率
query = "sum(rate(http_requests_total{status=~'5..'}[30d])) / sum(rate(http_requests_total[30d]))"

此脚本帮助团队在错误预算耗尽前采取行动。

异常检测系统

通过分析历史数据，您可以使用 Z 分数检测异常模式，例如 CPU 使用率的异常峰值。

Prometheus API 的未来发展

Prometheus API 正在不断演进，以下是一些值得关注的改进方向：

• 示例级跟踪：将指标与分布式追踪相结合。
• 远程写入优化：简化指标的长期存储。
• 联邦查询增强：跨多个 Prometheus 实例进行高效查询。

总结

Prometheus API 是一个功能强大的工具，能够帮助您从基础设施中提取有价值的数据。通过掌握基础查询、自动化脚本和高级用法，您可以显著提升监控效率，为团队提供更可靠的支持。

记住以下几点：

• 从简单的查询开始，逐步深入。
• 自动化重复任务，节省时间。
• 与现有工具集成，扩展功能。
• 根据需求构建定制化解决方案。

Prometheus API 不仅仅是一个工具，它是您构建高效监控系统的关键。

常见问题解答

1. Prometheus HTTP API 和管理 API 有什么区别？
HTTP API 用于查询和分析指标，管理 API 用于管理 Prometheus 实例。

2. 如何确保 Prometheus API 的安全性？
通过启用 HTTPS、身份验证和访问控制列表（ACL）来保护 API。

3. 我可以使用哪些编程语言与 Prometheus API 集成？
Prometheus API 支持所有支持 HTTP 请求的语言，如 Python、Go 和 JavaScript。

4. 如何处理 API 查询的速率限制？
优化查询逻辑，避免高基数标签，并在必要时使用缓存。

5. 查询超时时如何调试？
将查询拆分为更小的时间范围，并检查 Prometheus 的性能指标。

原文链接: https://last9.io/blog/prometheus-api/