【AI問答記錄】grafana接收query請求中未攜帶step參數,后端基于intervalMs和maxDataPoints等參數計算step的邏輯

讓我詳細分析Grafana源碼中計算step的完整邏輯,它確實比簡單的intervalMs/1000復雜得多。

完整的Step計算流程

1. 入口點:[models.Parse](file://F:\JavaProject\grafana-release-11.2.0\pkg\promlib\models\query.go#L190-L274)函數

pkg/promlib/models/query.go中:

func Parse(span trace.Span, query backend.DataQuery, dsScrapeInterval string, intervalCalculator intervalv2.Calculator, fromAlert bool, enableScope bool) (*Query, error) {model := &internalQueryModel{}if err := json.Unmarshal(query.JSON, model); err != nil {return nil, err}// Final step value for prometheuscalculatedStep, err := calculatePrometheusInterval(model.Interval, dsScrapeInterval, int64(model.IntervalMS), model.IntervalFactor, query, intervalCalculator)if err != nil {return nil, err}// ...return &Query{Expr:          expr,Step:          calculatedStep,  // 這就是最終的step值// ...}, nil
}

2. 核心計算函數:calculatePrometheusInterval

func calculatePrometheusInterval(queryInterval, dsScrapeInterval string,intervalMs, intervalFactor int64,query backend.DataQuery,intervalCalculator intervalv2.Calculator,
) (time.Duration, error) {// 保存原始queryInterval用于后續比較originalQueryInterval := queryInterval// 如果使用變量(如$__interval),則清空queryIntervalif isVariableInterval(queryInterval) {queryInterval = ""}// 1. 獲取最小間隔minInterval, err := gtime.GetIntervalFrom(dsScrapeInterval, queryInterval, intervalMs, 15*time.Second)if err != nil {return time.Duration(0), err}// 2. 使用intervalCalculator計算間隔calculatedInterval := intervalCalculator.Calculate(query.TimeRange, minInterval, query.MaxDataPoints)// 3. 計算安全間隔safeInterval := intervalCalculator.CalculateSafeInterval(query.TimeRange, int64(safeResolution))// 4. 選擇較大的間隔值adjustedInterval := safeInterval.Valueif calculatedInterval.Value > safeInterval.Value {adjustedInterval = calculatedInterval.Value}// 5. 特殊處理$__rate_interval情況if originalQueryInterval == varRateInterval || originalQueryInterval == varRateIntervalAlt {// Rate interval有特殊計算邏輯return calculateRateInterval(adjustedInterval, dsScrapeInterval), nil} else {// 6. 應用intervalFactorqueryIntervalFactor := intervalFactorif queryIntervalFactor == 0 {queryIntervalFactor = 1}return time.Duration(int64(adjustedInterval) * queryIntervalFactor), nil}
}

3. intervalCalculator的實現

pkg/promlib/intervalv2/intervalv2.go中:

func (ic *intervalCalculator) Calculate(timerange backend.TimeRange, minInterval time.Duration, maxDataPoints int64) Interval {to := timerange.To.UnixNano()from := timerange.From.UnixNano()resolution := maxDataPointsif resolution == 0 {resolution = DefaultRes  // 默認1500}// 核心計算:(時間范圍) / (最大數據點數)calculatedInterval := time.Duration((to - from) / resolution)// 如果計算出的間隔小于最小間隔,則使用最小間隔if calculatedInterval < minInterval {return Interval{Text: gtime.FormatInterval(minInterval), Value: minInterval}}// 對計算出的間隔進行四舍五入調整rounded := gtime.RoundInterval(calculatedInterval)return Interval{Text: gtime.FormatInterval(rounded), Value: rounded}
}

4. gtime.RoundInterval的實現

這個函數在SDK中,用于將計算出的間隔四舍五入到標準值:

// 這是簡化版的邏輯,實際更復雜
func RoundInterval(interval time.Duration) time.Duration {// 根據不同的間隔范圍,四舍五入到標準值switch {case interval < 15*time.Second:return 15 * time.Secondcase interval < 30*time.Second:return 30 * time.Secondcase interval < 1*time.Minute:return 1 * time.Minute// ... 更多情況default:return interval}
}

5. 特殊情況:Rate Interval計算

func calculateRateInterval(queryInterval time.Duration,requestedMinStep string,
) time.Duration {scrape := requestedMinStepif scrape == "" {scrape = "15s"}scrapeIntervalDuration, err := gtime.ParseIntervalStringToTimeDuration(scrape)if err != nil {return time.Duration(0)}// Rate interval = max(queryInterval + scrapeInterval, 4 * scrapeInterval)rateInterval := time.Duration(int64(math.Max(float64(queryInterval+scrapeIntervalDuration), float64(4)*float64(scrapeIntervalDuration))))return rateInterval
}

實際計算示例

假設:

  • 時間范圍:1小時 (3,600,000毫秒)
  • maxDataPoints:1147
  • intervalMs:從面板寬度計算得出
  • dsScrapeInterval:“15s”

計算過程:

  1. calculatedInterval = 3,600,000ms / 1147 ≈ 3139ms
  2. RoundInterval(3139ms) → 5000ms (四舍五入到標準值)
  3. safeInterval = 3,600,000ms / 11000 ≈ 327ms (安全間隔)
  4. adjustedInterval = max(5000ms, 327ms) = 5000ms
  5. 如果沒有intervalFactor,則最終step = 5000ms = 5s

與簡單intervalMs/1000的區別

  1. 四舍五入:計算結果會被四舍五入到標準間隔值
  2. 最小間隔限制:不會小于數據源的scrape間隔
  3. 安全間隔:會考慮一個安全的上限
  4. 特殊變量處理:對$__rate_interval等變量有特殊處理
  5. intervalFactor:可以放大間隔
  6. 顯式step優先:如果查詢中設置了step字段,會直接使用

Java實現建議

基于這個復雜的邏輯,您的Java實現應該包括:

public class PrometheusStepCalculator {public static long calculateStep(Long explicitStep,           // 顯式設置的step(秒)String interval,             // 查詢中的interval字段long intervalMs,             // 前端計算的intervalMslong intervalFactor,         // intervalFactorString dsScrapeInterval,     // 數據源scrape間隔(如"15s")long timeRangeMs,            // 查詢時間范圍(毫秒)long maxDataPoints          // maxDataPoints) {// 1. 顯式step優先if (explicitStep != null) {return explicitStep;}// 2. 處理變量情況if (isVariableInterval(interval)) {interval = "";}// 3. 獲取最小間隔long minInterval = getMinInterval(dsScrapeInterval, interval, intervalMs);// 4. 計算基本間隔long calculatedInterval = calculateBaseInterval(timeRangeMs, maxDataPoints);// 5. 四舍五入到標準值long roundedInterval = roundInterval(calculatedInterval);// 6. 計算安全間隔long safeInterval = calculateSafeInterval(timeRangeMs);// 7. 選擇較大值long adjustedInterval = Math.max(roundedInterval, safeInterval);// 8. 應用最小間隔限制adjustedInterval = Math.max(adjustedInterval, minInterval);// 9. 應用intervalFactorif (intervalFactor <= 0) {intervalFactor = 1;}long finalInterval = adjustedInterval * intervalFactor;// 10. 轉換為秒return finalInterval / 1000;}// 實現各個輔助方法...
}

這解釋了為什么您的觀察數據與簡單的intervalMs/1000不一致,因為Grafana進行了復雜的調整和優化。

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/web/91747.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/web/91747.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/web/91747.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

再談亞馬遜云科技(AWS)上海AI研究院7月22日關閉事件

【科技明說 &#xff5c; 科技熱點關注】亞馬遜云科技&#xff08;AWS&#xff09;上海AI研究院已于2025年7月22日正式解散&#xff0c;這是亞馬遜在全球范圍內的最后一個海外研究中心的關閉。這個消息是否是真的&#xff0c;目前得到的印證來自其研發中心的首席科學家王敏捷在…

Python中的決策樹機器學習模型簡要介紹和代碼示例(基于sklearn)

一、決策樹定義 決策樹是一種監督學習算法&#xff0c;可用于**分類&#xff08;Classification&#xff09;和回歸&#xff08;Regression&#xff09;**任務。 它的結構類似樹狀結構&#xff1a; 內部節點&#xff1a;特征條件&#xff08;如X > 2&#xff09;葉子節點&am…

Redis集群分布式(Redis Cluster)底層實現原理詳細介紹

文章目錄一、Redis集群概念二、集群節點1. 節點如何啟動2. 節點的集群數據結構2.1 clusterNode結構2.2 clusterLink結構2.3 clusterState結構3. 節點如何加入集群三、數據分片機制1. 記錄節點的槽指派信息2. 傳播節點的槽指派信息3. 記錄集群所有槽的指派信息4. 節點的槽指派命…

【走遍美國精講筆記】第 1 課:林登大街 46 號

ACT 1-1 “我可以給您和您的小男孩拍張照嗎&#xff1f;” 【故事梗概】 自由攝影藝術家 Richard Stewart&#xff0c;正在為編出自己的影集《走遍美國》到處拍照。今天他在由紐約市曼哈頓區到斯塔滕島的渡船上工 作&#xff0c;回程中遇到了來自加州的一位黑人婦女 Martha Van…

Java中Lambda 表達式的解釋

從 Java 8 開始&#xff0c;Lambda 表達式成為 Java 的一等公民。它不僅讓代碼更簡潔&#xff0c;還為函數式編程打開了大門。如果你還沒真正理解或使用過 Lambda&#xff0c;這篇文章就是為你寫的。一、什么是 Lambda 表達式&#xff1f;Lambda 表達式是 Java 中的一種匿名函數…

Spring AI調用Embedding模型返回HTTP 400:Invalid HTTP request received分析處理

調用Embedding模型失敗 Spring AI項目使用的Embedding模型是公司平臺部署的&#xff0c;請求模型服務的時候報錯&#xff0c;返回了HTTP 400 - Invalid HTTP request received錯誤。然后換成云廠商在線Embedding模型地址&#xff0c;正常調通。我用Apifox直接調用公司的模型服務…

Pytorch-02數據集和數據加載器的基本原理和基本操作

1. 為什么要有數據集類和數據加載器類&#xff1f; 一萬個人會有一萬種獲取并處理原始數據樣本的代碼&#xff0c;這會導致對數據的操作代碼標準不一&#xff0c;并且很難復用。為了解決這個問題&#xff0c;Pytorch提供了兩種最基本的數據相關類&#xff1a; torch.utils.data…

無圖形界面的CentOS 7網絡如何配置

進入虛擬機輸入ip addr命令&#xff1a;從 ip addr命令的輸出可以明確看出 ??lo和 ens33是兩個不同的網絡接口&#xff08;網卡&#xff09;lo&#xff08;回環接口&#xff09;????作用??&#xff1a;虛擬的本地回環網卡&#xff0c;用于本機內部通信&#xff08;如 1…

機器學習之線性回歸的入門學習

線性回歸是一種監督學習算法&#xff0c;用于解決回歸問題。它的目標是找到一個線性關系&#xff08;一條直線或一個超平面&#xff09;&#xff0c;能夠最好地描述一個或多個自變量&#xff08;特征&#xff09;與一個因變量&#xff08;目標&#xff09;之間的關系。利用回歸…

2-5 Dify案例實踐—利用RAG技術構建企業私有知識庫

目錄 一、RAG技術的定義與作用 二、RAG技術的關鍵組件 三、RAG技術解決的問題 四、RAG技術的核心價值與應用場景 五、如何實現利用RAG技術構建企業私有知識庫 六、Dify知識庫實現詳解 七、創建知識庫 1、創建知識庫 2、上傳文檔 3、文本分段與清洗 4、索引方式 5、…

斷路器瞬時跳閘曲線數據獲取方式

斷路器瞬時短路電流時&#xff0c;時間是在60ms內的&#xff0c;仿真器去直接捕獲電流有效值很難。按照電流互感器的電流曲線特性&#xff0c;電流越大&#xff0c;由于互感器飽和&#xff0c;到達一定電流值的時候&#xff0c;電流會趨于平穩不再上升&#xff0c;ADC-I曲線由線…

技巧|SwanLab記錄混淆矩陣攻略

繪制混淆矩陣&#xff08;Confusion Matrix&#xff09;&#xff0c;用于評估分類模型的性能。混淆矩陣展示了模型預測結果與真實標簽之間的對應關系&#xff0c;能夠直觀地顯示各類別的預測準確性和錯誤類型。 混淆矩陣是評估分類模型性能的基礎工具&#xff0c;特別適用于多…

HTTPS的工作原理

文章目錄HTTP有什么問題&#xff1f;1. 明文傳輸&#xff0c;容易被竊聽2. 無法驗證通信方身份3. 數據完整性無法保證HTTPS是如何解決這些問題的&#xff1f;HTTPS的工作原理1. SSL/TLS握手2. 數據加密傳輸3. 完整性保護4. 連接關閉總結HTTP有什么問題&#xff1f; 1. 明文傳輸…

ECMAScript2020(ES11)新特性

概述 ECMAScript2020于2020年6月正式發布&#xff0c; 本文會介紹ECMAScript2020(ES11)&#xff0c;即ECMAScript的第11個版本的新特性。 以下摘自官網&#xff1a;ecma-262 ECMAScript 2020, the 11th edition, introduced the matchAll method for Strings, to produce an …

機器視覺引導機器人修磨加工系統助力芯片封裝

芯片制造中&#xff0c;劈刀同軸度精度對封裝質量至關重要。傳統加工在精度、效率、穩定性、良率及操作便捷性上存在不足&#xff1a;精度不足&#xff1a;劈刀同軸度需控在 0.003mm 內&#xff0c;傳統手段難達標&#xff0c;致芯片封裝良率低&#xff1b;效率良率低 &#xf…

Python編程基礎與實踐:Python模塊與包入門實踐

Python模塊與包的深度探索 學習目標 通過本課程的學習&#xff0c;學員將掌握Python中模塊和包的基本概念&#xff0c;了解如何導入和使用標準庫中的模塊&#xff0c;以及如何創建和組織自己的模塊和包。本課程將通過實際操作&#xff0c;幫助學員加深對Python模塊化編程的理解…

【Django】-4- 數據庫存儲和管理

一、關于ORM ORM 是啥呀ORM 就是用 面向對象 的方式&#xff0c;把數據庫里的數據還有它們之間的關系映射起來&#xff5e;就好像給數據庫和面向對象之間搭了一座小橋梁&#x1f380;對應關系大揭秘面向對象和數據庫里的東西&#xff0c;有超有趣的對應呢&#x1f447;類 → 數…

深入 Go 底層原理(四):GMP 模型深度解析

1. 引言在上一篇文章中&#xff0c;我們宏觀地了解了 Go 的調度策略。現在&#xff0c;我們將深入到構成這個調度系統的三大核心組件&#xff1a;G、M、P。理解 GMP 模型是徹底搞懂 Go 并發調度原理的關鍵。本文將詳細解析 G、M、P 各自的職責以及它們之間是如何協同工作的。2.…

AI賦能測試:技術變革與應用展望

AI 在測試中的應用&#xff1a;技術賦能與未來展望 目錄 AI 在測試中的應用&#xff1a;技術賦能與未來展望 1. 引言 1.1 測試在軟件開發中的重要性 1.2 AI 技術如何改變傳統測試模式 1.3 文章結構概述 2. AI 在測試中的核心應用場景 2.1 自動化測試優化 2.1.1 智能測…

Mujoco(MuJoCo,全稱Multi - Joint dynamics with Contact)一種高性能的物理引擎

Mujoco&#xff08;MuJoCo&#xff0c;全稱Multi - Joint dynamics with Contact&#xff09;是一種高性能的物理引擎&#xff0c;主要用于模擬多體動力學系統&#xff0c;廣泛應用于機器人仿真、運動學研究、人工智能等領域。以下是關于Mujoco仿真的一些詳細介紹&#xff1a; …