vector(s scalcar)
這個函式可以把標量轉化成向量(vector),但是不帶標籤。比如說想看今天是星期幾,day_of_week這個函式的引數就是乙個vector,直接傳標量要報錯:
day_of_week(time() + 3600 * 8) //error
day_of_week(vector(time() + 3600 * 8))
# 下面的都以這個作為例子
第乙個vector的標籤:,第二個vector的標籤
vector_1 vector_2這種就會去找兩個vector標籤和標籤值都完全匹配的條目來做op這個操作。
on
vector_1 on() vector_2這個函式會只在前面和後面都出現的標籤上面做完全匹配.
vector_1 + on(instance) vector_2
就只會找都有instance標籤並且instance的值相同的條目進行計算
ignoring
這個函式跟on相反,忽略對一些標籤的匹配
vector_1 + ignoring(instance) vector_2
忽略instance標籤,其他的按照預設的情況匹配
group_left
針對第乙個vector篩選出來的條目更多,但是兩個vector的label可能不匹配,所以需要on或者ignore來限定標籤。
右邊的條目可能會對應於多個左邊的條目
vector_1 + ignore(instance,host) group_left vector_2
這個就代表在忽略instance和host的情況下,左邊的vector可能會多出一些條目跟右邊的一條條目匹配並作運算。
group_right
針對第二個vector篩選出來的條目更多,但是兩個vector的label可能不匹配,所以需要on或者ignore來限定標籤。
跟上面的left相反。
計算操作符
這些就是加減乘除之類的操作符,需要注意的是標籤的全匹配
and or unless
vector_1 and vector_2
and的意思是交集,在兩個向量裡面都出現過的,並且標籤全匹配的條目才會出現。
oror就是並集,兩個向量裡面都出現過的。
unless
unless是差集,就是會選出在第乙個向量裡面出現過的,但是在第二個向量裡面沒出現過的條目。
# per-scrape timeout when scraping this job.
[ scrape_timeout: | default = ]
這個配置相當於,請求metrics的時候,如果超過了這個配置的時間,那麼就放棄這次metrics的請求 雜七雜八的
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