影子API和僵尸API之間有什么區別？
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Prometheus API 不僅僅是技術堆棧中的普通工具，它是與 Prometheus 服務器交互的橋梁。通過它，您可以查詢、分析并提取 Prometheus 收集的所有關鍵指標數據。
Prometheus API 提供兩種主要接口：用于直接查詢的 HTTP API 和用于管理 Prometheus 的管理 API。掌握這兩種接口，您將成為團隊中的監控專家。
Prometheus API 基于 HTTP 協議，因此您可以使用熟悉的工具（如 cURL 或 Postman）輕松訪問。Prometheus API 的入口通常為：
http://your-prometheus-server:9090/api/v1/curl "http://your-prometheus-server:9090/api/v1/query?query=sum(rate(node_cpu_seconds_total{mode!=\"idle\"}[1m])) by (instance)"該命令返回 JSON 格式響應，顯示每個實例的 CPU 使用率，幫助快速識別高負載服務器。
Prometheus API 的核心是 PromQL 查詢語言，專為時間序列數據設計，功能強大且靈活。
curl "http://your-prometheus-server:9090/api/v1/query?query=up"該查詢返回 up 指標，用于跟蹤目標是否在線（1 表示在線，0 表示離線），是基礎健康檢查的重要工具。
curl "http://your-prometheus-server:9090/api/v1/query?query=(node_filesystem_avail_bytes / node_filesystem_size_bytes) * 100 < 20"該查詢篩選出可用空間低于 20% 的實例，幫助減少警報疲勞，僅在嚴重問題時觸發通知。
即使經驗豐富的工程師，也可能在使用 Prometheus API 時遇到以下問題：
長時間范圍的復雜查詢可能導致超時。解決方法是拆分查詢為更小時間段：
# 按天拆分查詢
start_time = 0 # 起始時間戳
end_time = 86400 # 結束時間戳高基數指標可能導致性能下降。優化建議：減少不必要的標簽：
# 錯誤示例：按狀態碼和路徑分組
curl "http://prometheus:9090/api/v1/query?query=sum(rate(http_requests_total[5m])) by (status_code, path)"
# 優化示例：按服務和狀態碼范圍分組
curl "http://prometheus:9090/api/v1/query?query=sum(rate(http_requests_total[5m])) by (service, status)"通過 Prometheus API，您可以構建完全定制化的監控工具，滿足特定需求。
以下 Python 示例用于跟蹤服務水平目標（SLO）：
# 示例：計算過去 30 天的錯誤率
query = "sum(rate(http_requests_total{status=~'5..'}[30d])) / sum(rate(http_requests_total[30d]))"幫助團隊在錯誤預算耗盡前采取行動。
通過分析歷史數據，可使用 Z 分數檢測異常模式，例如 CPU 使用率峰值。
Prometheus API 正在不斷演進，關注方向包括：
Prometheus API 是構建高效監控系統的關鍵工具。掌握基礎查詢、自動化腳本和高級用法，可顯著提升監控效率，為團隊提供更可靠的支持。
核心要點：
1. Prometheus HTTP API 和管理 API 有何區別？
HTTP API 用于查詢和分析指標，管理 API 用于管理 Prometheus 實例。
2. 如何確保 Prometheus API 安全？
啟用 HTTPS、身份驗證和訪問控制列表（ACL）。
3. 可使用哪些編程語言與 Prometheus API 集成？
支持所有可發起 HTTP 請求的語言，如 Python、Go 和 JavaScript。
4. 如何處理 API 查詢的速率限制？
優化查詢邏輯，避免高基數標簽，必要時使用緩存。
5. 查詢超時時如何調試？
拆分查詢時間范圍，檢查 Prometheus 性能指標。
原文鏈接: https://last9.io/blog/prometheus-api/
