关于prom上游抓取数据的一些问题以及抓取时间间隔的影响

核心原因：函数计算对数据点的连续性和“时间间隔”的敏感性
Prometheus 的时间序列数据是以 metric_name{label="value"} timestamp value 的形式存储的。很多函数，尤其是像 increase()、rate() 这样的函数，它们计算的是一段时间内的“变化率”或“增长量”。为了准确计算这些，它们需要：

1. 数据点的“间隔”： 函数需要知道数据点之间的时间间隔是多少，以便进行比例计算。
2. 足够的数据点数量： 在一个特定的时间窗口（例如 1m），函数需要能够看到足够数量的数据点来做出有意义的计算。

为什么“延迟”会导致 increase(..., [1m]) 计算失败？

假设：

• 下游 Prometheus (server32) 的抓取间隔是 15 秒。 它每 15 秒会抓取一次 node-exporter 的指标，并在其本地存储一个数据点。
• 上游 Prometheus (server31) 的抓取间隔也是 15 秒。 它配置为每 15 秒去 server32 拉取数据。
• 网络延迟存在。

现在，让我们想象一下从一个数据点到下一个数据点的实际过程：

1. server32 抓取： server32 在 T0 时间抓取到指标 A。
2. server32 存储： server32 将指标 A 存储在本地，带有时间戳 T0。
3. server31 抓取（尝试）： server31 在 T1 时间（假设 T1 = T0 + 15s）尝试从 server32 拉取数据。
4. 网络传输： 数据从 server32 传输到 server31。这个过程需要时间，而且服务器的响应速度也会影响。
5. server31 接收： server31 在 T2 时间（假设 T2 = T1 + 延迟）收到指标 A。
6. server31 存储： server31 将指标 A 存储在其本地时间序列数据库中，带有时间戳 T0（重要的是，Prometheus 会保留原始抓取到的时间戳）。

问题出在哪里？

虽然 server31 可能每隔 15 秒（它的 scrape_interval）就向 server32 发起请求，但由于网络延迟，它可能并不是在下游 server32 抓取到的那一刻就立刻拿到数据。

• 理想情况： server32 抓取到了 T0 的数据 A，server31 在 T0 + 15s 左右就抓取到了这个带有 T0 时间戳的数据。那么它就能在 T0 + 30s 拿到 T0 + 15s 的数据 B，以此类推。在 1 分钟内，它就能轻松收集到好几个数据点。
• 现实情况（有延迟）： server32 在 T0 抓取到 A。server31 在 T0 + 15s 发送请求，但由于网络延迟，它可能直到 T0 + 25s 才收到 A。然后，它会在 T0 + 15s + 15s = T0 + 30s 再次发送请求，但可能要到 T0 + 40s 才收到 B（如果 B 的抓取是 T0 + 15s）。

这样一来，即使 server31 的抓取配置是 15 秒，它实际获得下游数据点的时间间隔可能就变成了 20-30 秒甚至更长。

为什么 increase(..., [1m]) 会失败？

increase(metric[1m]) 函数尝试计算在过去 1 分钟内该指标的总增量。要做到这一点，它需要查看这个 1 分钟内的所有数据点。

• 如果 prometheus 抓取间隔是 15 秒，那么理论上在 1 分钟内应该能收到 4 个数据点（15s, 30s, 45s, 60s）。
• 如果由于网络延迟，实际的数据点间隔变成了 25 秒，那么在 1 分钟内，你可能只能收到 2-3 个数据点（例如，在 T0, T0+25s, T0+50s 时收到数据）。
• Prometheus 的函数在计算时，会根据采样到的时间点来估算。如果数据点之间的间隔过大，它可能无法在那个短时间内（1m）收集到足够的信息来准确计算变化。它甚至可能认为数据是“不连续的”，或者即使有数据，也因为间隔太大而无法做出有意义的“率”的计算。

为什么 increase(..., [1h]) 却正常？

increase(metric[1h]) 需要的数据点数量非常多。即使实际的数据点间隔被拉长了，在 1 小时这么长的时间跨度里，你仍然能够累积到足够多、间隔相对均匀的数据点（可能几十个甚至上百个），足以让 increase() 函数进行准确的计算。就像你测量一个缓慢变化的温度，你可能每小时记录一次，但一天下来你仍然能看到趋势；而如果你每秒测量，你就能看到更细微的波动。

为什么不直接拿抓取到的三个指标进行分析？

Prometheus 的函数计算是基于它数据库中存储的、已采集到的时间序列数据。它不会“临时”地去下游抓取数据来满足一个查询。

在 server31 上运行 increase(node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="idle"}[1m]) 时：

1. Prometheus 会去查询它自己数据库中，在过去 1 分钟内，node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="idle"} 这个指标的所有数据点。
2. 如果由于前面提到的网络延迟，server31 在过去 1 分钟内只抓取到了 2-3 个数据点，那么 increase() 函数在分析这些点时，可能会因为数据点太少或间隔太大而返回空值或不准确的结果。

小结：

如果下游 Prometheus 每隔 15 秒抓取到一个指标，但由于上游 Prometheus 的网络延迟，导致上游 Prometheus 在处理一个短时间窗口（如 1 分钟）的函数计算时，实际获得的下游数据点数量不足或者数据点之间的间隔过大，那么函数计算就会失败。

Prometheus 的函数需要的是 连续的、有足够密度的时间序列数据点。它不会因为抓取到了部分数据点就直接进行计算，尤其是在短时间窗口的计算中，数据点的密度是至关重要的。如果数据点之间的“真实”间隔大于函数所需的最小间隔，计算就会受阻。

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简而言之： 将 scrape_interval 设置为 10s 可以帮助缩短上游 Prometheus 从下游 Prometheus 拉取数据的间隔，从而增加了在短时间窗口内（如一分钟）获得更多数据点的可能性。但这并不能保证“拉到下游一分钟内全部的指标”，原因有以下几点：

1. 下游的抓取间隔是基础： 如果下游 Prometheus 的抓取间隔本身就是 15 秒（例如，node-exporter 暴露指标的更新频率，或者下游 Prometheus 的配置），那么即使上游 Prometheus 的 scrape_interval 设置得再短（比如 1 秒），它最多也只能抓取到下游每 15 秒产生的一个数据点。上游的 scrape_interval 决定的是“拉取频率”，而下游的抓取间隔决定的是“产生数据的频率”。
2. 网络延迟仍然是关键： 即使你将 scrape_interval 设得很短，例如 10 秒，但如果网络延迟很大（比如单程延迟就超过 10 秒），那么上游 Prometheus 可能还是无法在每个 10 秒的周期内成功拉取到下游的数据。它可能需要 20 秒才能拿到一个数据点。
3. evaluation_interval 的作用： evaluation_interval (评估间隔) 主要影响的是 Alertmanager 和 Recording Rules 的评估频率。它控制了 Prometheus 检查告警规则或记录规则的频率，而不是数据抓取的频率。所以修改 evaluation_interval 对你解决“拉取数据点不足”的问题没有直接帮助。

那么，如果想在下游一分钟内获得尽可能多的指标数据点，应该如何做？

假设下游 Prometheus 的抓取间隔是 15 秒，并且目标是让上游 Prometheus 在一分钟内能够收到尽量多的数据点，以支持 increase() 函数在 1 分钟内的计算。

重点在于：

• 缩短下游 Prometheus 的抓取间隔。 这是最根本的。
• 缩短上游 Prometheus 的抓取间隔。
• 优化网络，降低延迟。

场景分析和配置建议：

假设：

• 目标： 在一分钟内，至少能获得 4 个（甚至更多）连续的数据点，以支持 increase(metric[1m])。
• 下游 Prometheus 的 scrape_interval 决定了它多久向目标（如 node-exporter）发起一次抓取。
• 上游 Prometheus 的 scrape_interval 决定了它多久从下游 Prometheus 的 /federate 端点发起一次抓取。

情况一：下游抓取间隔和上游抓取间隔都很大（例如都是 15s）

• 下游抓取节点 X 的频率： 每 15 秒抓取一次。
• 上游抓取下游 Prometheus 的频率： 每 15 秒抓取一次。
• 结果： 在一分钟内，上游最多能抓取到 (60s / 15s) = 4 个数据点。如果加上网络延迟，实际可能只有 3 个。

情况二：下游抓取间隔 15s，上游抓取间隔调整为 10s

• 下游抓取节点 X 的频率： 每 15 秒抓取一次。

• 上游抓取下游 Prometheus 的频率： 每 10 秒抓取一次。

• 结果： 上游 Prometheus 会每隔 10 秒去下游拉取数据。但下游 Prometheus 在每 15 秒才产生一个新数据点。这意味着，上游在抓取时，有 5 秒的间隔它抓取到的会是“旧”数据点（但时间戳是原始的），然后过了 10 秒后，再抓取到下游刚刚产生的那个新数据点。

  • 在 0s，下游产生数据 A。
  • 上游在 10s 时抓取到 A。
  • 上游在 20s 时抓取到 A（还是那个时间戳）。
  • 在 15s 时，下游产生数据 B。
  • 上游在 30s 时抓取到 B。
  • 上游在 40s 时抓取到 B。
  • 在 30s 时，下游产生数据 C。
  • 上游在 40s 时抓取到 C。
  • 上游在 50s 时抓取到 C。
  • 在 45s 时，下游产生数据 D。
  • 上游在 50s 时抓取到 D。
  • 上游在 60s 时抓取到 D。
  • 在 60s 时，下游产生数据 E。
  • 上游在 70s 时抓取到 E。

  可以看到，在上游抓取间隔为 10s 的情况下，虽然它每 10 秒就抓取一次，但在 关键的时间点（下游产生新数据的时间点），它才能获取到真正新的数据。在 1 分钟内（比如从 0s 到 60s），上游可能会抓取到 A (0s), B (15s), C (30s), D (45s), E (60s) 这几个数据。这比下游 15s 抓取间隔本身更有优势，因为上游的抓取更密集，所以能更早地“捕捉”到下游产生的新数据。

情况三：下游抓取间隔 15s，上游抓取间隔调整为 5s，且网络延迟极低

• 下游抓取节点 X 的频率： 每 15 秒抓取一次。

• 上游抓取下游 Prometheus 的频率： 每 5 秒抓取一次。

• 网络延迟： 忽略不计或很小（例如 1 秒以内）。

• 结果：

  • 0s: 下游产生 A
  • 5s: 上游抓取 A
  • 10s: 上游抓取 A
  • 15s: 下游产生 B
  • 15s: 上游抓取 B (由于延迟小，可能正好抓到刚产生的数据)
  • 20s: 上游抓取 B
  • 25s: 上游抓取 B
  • 30s: 下游产生 C
  • 30s: 上游抓取 C
  • ...

  在这种情况下，由于上游的抓取非常密集，并且网络延迟小，它可以在下游产生新数据点的附近（在 5 秒的抓取窗口内）就抓取到。在 1 分钟内，理论上可以抓取到 60s / 15s = 4 个下游产生的新数据点。虽然上游抓取了 12 次（60s / 5s），但大部分抓取的是重复的数据（只是时间戳是原始的）。

为了满足 increase(metric[1m]) 的需求，目标是让上游 Prometheus 能够采集到至少 4 个数据点，且这些数据点的时间间隔尽量接近 15 秒（而不是被拉长的 20-30 秒）。

如何做才能“拉到下游一分钟内全部的指标”？

这更多地意味着：确保上游 Prometheus 在短时间窗口内，能够持续不断地获取到下游 Prometheus 正在产生的数据，并且这些数据的“有效间隔”没有因为网络原因而被拉长太多。

1. 调整下游的抓取间隔： 这是最直接有效的方式。如果下游 Prometheus 配置为每 5 秒抓取一次 node-exporter，那么它每秒就能产生 1/5 = 0.2 个数据点。
2. 调整上游的抓取间隔： 将上游的 scrape_interval 设置得比下游的抓取间隔稍短，例如下游是 5 秒，上游设置为 3 秒或 4 秒。这样可以确保上游能够及时地抓取到下游产生的新数据。
3. 优化网络是关键： 即使配置得再好，如果网络延迟过大，上游 Prometheus 拿到的数据点间隔也会被拉长，导致短时间函数计算失败。

小结：

• scrape_interval 影响抓取频率，evaluation_interval 影响规则评估频率。 您提到的 scrape_interval: 10s 可以提高上游的抓取频率，但仍受限于下游的产生频率和网络延迟。
• 要在一分钟内获得更多的、更连续的数据点，最好是缩短下游的抓取间隔，并且缩短上游的抓取间隔，同时优化网络连接。
• 如果下游抓取间隔是 15s，并且网络有延迟，那么上游的 scrape_interval 哪怕是 10s，仍然可能无法保证在 1 分钟内获得足够连续的数据点，因为实际的数据点获取间隔可能已经大于 15 秒了。

所以，scrape_interval: 10s 是一个积极的尝试，它会比默认的 15s 更好，但它本身并不保证能“拉到全部”，它只是增加了“拉取到更多”的可能性。要真正解决 increase(metric[1m]) 在短时间内失效的问题，需要综合考虑下游的抓取配置、上游的抓取配置以及网络状况。