Prometheus 指标值不准：是 feature，还是 bug？

导语：笔者穷尽毕生绝学写就此文，通过剖析最典型的“怪现象”，解答 “Prometheus 指标值为何不准”这一灵魂拷问。

引子

有一天，你打算试用 Prometheus，监控你的业务系统。

你来到腾讯云，仅需几次点击，指标便从四面八方来，汇聚成 Grafana 上的优雅曲线。

“不愧是云原生监控一哥，容器集成十分顺滑！交给云托管则更省心，连云产品也一键监控了。”

手握丰富的 Grafana 大盘，和适时的告警通知，你深感满意。

然而，没过多久，你发现不对劲：

——“32 核的 CPU，监控出来是 44.3 核？”

——“P99 百分位的值，竟比最大值还高？”

——“用不同时间范围计算 rate，出来的曲线天壤之别？”

——……

你搜索全网、询问 ChatGPT 老师、向腾讯云提工单，得到的答复干脆而统一：“Prometheus 的指标值，并非 100% 准确”。

你刨根问底，却碰上“外推”、“插值”、“窗口对齐”……等晦涩的概念。于是，你跳过解题步骤，直接背诵了答案：“Prometheus 的指标值，并非 100% 准确”。

然而，一些灵魂拷问在你脑中浮现：

——既然大家都知道它不准，为何人人还都安利它？

——现在我也知道它不准了，还值得继续用下去吗？

以上内容，纯属虚构；如有雷同，那必然是关于 Prometheus 的“谜团”太多，而“解谜”太少。

而本文正打算以一种不烧脑、能秒懂的方式，分析一些最常见的案例。

概述

长话短说，结论先行：Prometheus 指标值不准的“怪现象”，其实是在下面的“不可能三角”中，做出了取舍——为保全效率和可用性，舍弃了精度：

为何精度会被 Prometheus 舍弃？

归根结底，在可观测的世界里，metrics（指标）、log（日志）、trace（调用链） 三足鼎立。

而 Prometheus 所在的 metrics（指标） 领域，其目标是诊断整体健康状况，其手段通常是对原始数据先采样、再聚合，利用有限的信息，分析变化趋势；而并非像 log（日志）那样，翔实精确、事无巨细地，记录每一桩事件、每一条原始数据。

我们不妨用心脏监测来做类比：

• metrics（指标）好似运动手表：24小时采样心率，并在心率超限时告警；
• log（日志）好似详细体检：输出厚厚一沓严密、精确的权威报告；
• trace（调用链）好似血管灌注：哪段血管堵了，只需看灌注造影，一目了然。

如此看来，运动手表监测心率虽不精确，但胜在方便高效：不用跑到医院，就能 24 小时持续监控，还能自行设置告警阈值。在日常观测健康趋势方面，已然十分够用了。

除了 metrics 领域自身的特性，Prometheus 毕竟处在一个条件有限的真实世界，它还要随时面临以下困难：

• 自身硬件有限：不敢拼命计算，不敢无限存储；
• 采样统计的局限性：稀稀拉拉、分布未知的样本；
• 分布式的局限性：丢数据的网络、不靠谱的对端；
• ……

Prometheus 需要在上述限制下，交出 not perfect、但是 good enough 的指标。于是就有了下述设计：

• 单次采样不重要，多次采样组成的时间序列才重要。所以，单次采样受阻，是可以无需重试、直接丢弃的。
• 单点数值不重要，多点数值汇聚的变化趋势才重要。所以，单点数值是可以“无中生有”、"脑补"估算的。

接下来，让我们观察几种最常见的案例，代入 Prometheus 的第一视角，体会它是如何在条件有限中，做出抉择的。

案例

失真的 rate/increase

在使用 rate 或者 increase 观测 counter 类型的指标增量时，经常碰到以下问题：

• 每分钟新增的请求数，竟然是个小数？
• 不仅是个小数，还比真实增量更大？
• ……

而一种最常见的原因，就是 线性外推（linear extrapolation）。

简单粗暴解释：rate/increase[时间范围] 在计算该时间范围内的增量时，第一步要拿到该时间范围边界上（开始时刻和结束时刻）的样本点，相减得到差值。

然而事与愿违的是：在当前时间范围的边界，并不一定那么凑巧地有样本点存在。

此时 Prometheus 的选择是：naive 地假设所有样本点在该时间范围内是均匀分布、线性递增的。然后按照这个规律，“脑补”估算出边界上的采样点。

那么，既然是 “脑补”，“补”出来一些不准确的值，也就不足为奇了。

假设有一个 counter 类型的指标 errors_total ，用于监控业务系统报错的次数。Prometheus 以 15 秒的间隔采样，采集到了如下样本：

现在需要计算一分钟之内，errors_total 值的增量，也即 increase(errors_total[1m])。（此处为方便起见，仅以 increase 为例。而 rate 本质上是一样的，只是将 increase 在 [时间范围] 内的总增量除以 [时间范围] 的秒数，得到了速率/按秒增量。例如本例中 rate 值就是 increase 值除以 60 秒）。

要计算 [1m] 的时间范围/取样窗口内的 increase，在最理想的情况下，Prometheus 根本不想关心这个窗口内的其他数据，而只需从窗口左边界取第一个点，右边界取最后一个点，相减即可：

然而在真实的世界中，[1m] 窗口的左右边界却很少能精准“踩中”样本点，而是像下图这样，完美错过：

于是问题来了：窗口的边界上，并没有样本点可供直接相减。那这 1 分钟的增量该怎么算呢？

Prometheus 选择了一种简易的假设：所有样本点在窗口之内，其值是线性均匀递增分布的。于是便能用上简易的 线性外推 算法：取窗口覆盖范围之内的第一个点和最后一个点，两点连线，计算斜率，然后按照该斜率，将直线延伸至窗口边界相交，便无中生有地“脑补”出了两个虚拟的“样本点”，即可相减计算 increase 了：

如上所示，用绿圈圈所代表的“虚拟样本”相减，得到的 increase 1.3 不仅是个小数，还比实际值偏大，也就不足为奇了。

离谱的 histogram

想象你让 Prometheus 统计人类身高的 P99，并指定采样时把样本划分在 <=1 米 和 <=100 米这俩桶里。最后 Prometheus 算出来的 P99，其离谱程度就类似于：“99% 的人类身高不超过 98.6 米。”

这答案……可以，但没必要。

此处就不得不提一个真实历史事件了：我们团队除了有腾讯云 Prometheus，还有个宝藏产品叫 PTS 云压测，能以海量并发向服务端发起请求，来观测服务端在压力下的响应状况。

比如，在压测出来的报告里，与响应时间相关的图表长这样：

可以看到，PTS 搜集了响应时间的平均值、P50、P90、P95——但没有 P99。

其实，最早的时候是有的——毕竟，谁不想用 P99 来做 SLA 啊。

但是，云压测背后的指标存取，还是用的 Prometheus。

于是，在 PTS 还拥有 P99 的那些年，我们三番五次、屡屡破防，最终忍痛拿掉了 P99：

histogram 百分位（percentile）不准，这是为啥呢？这就不得不提 线性插值（linear interpolation） 了。

下面以 P99 为例说明（其他百分位也不一定准，但 P99 经常离最大的谱）。

首先，搬运 ChatGPT 老师对 P99 的概念介绍：

P99 是一个统计术语，代表着第99百分位数（99th percentile）。在性能监控和服务质量评估中，P99 常用来衡量响应时间或延迟的指标。具体来说，P99 的含义是在所有测量值中，有 99% 的数据点小于或等于这个值，而只有 1% 的数据点大于这个值。
例如，如果一个网络服务的响应时间的 P99 是 200 毫秒，这意味着在所有的请求中，99% 的请求的响应时间都不会超过 200 毫秒，只有 1% 的请求的响应时间会超过这个数值。这是一个衡量系统在高负载下性能的重要指标，因为它可以告诉你绝大多数用户的体验如何。

简单理解 P99 是怎么得来的：把样本按值的大小依序排队，队伍里第 99% 个样本的值，就是 P99。

那么 Prometheus 在用 histogram 计算 P99 的时候，是否要保存全部哪怕一亿个请求样本的耗时值，才能知道第 99% 的请求所用的时间呢？

显然这不是 Prometheus 的风格。Prometheus 的风格是：宁愿“脑补”，也不愿低效。

于是，跟上面 rate/increase 类似：先从茫茫多的原始数据中采样出样本点，放到各个 bucket（桶）里；然后 naive 地假设所有样本是均匀分布的，据此做 线性插值，“无中生有”出所需的“样本点”。

让我们看一个简单案例，模拟每秒产生一个新的 HTTP 请求耗时的观察值，然后计算其 P99。

下面程序为了埋点生成 http_response_time_seconds 这一 histogram 指标，每秒钟暴露一个观察值：

• 有 50% 的概率，样本值大小在 [0.1, 0.5) 范围内。
• 有 50% 的概率，样本值大小在 [0.5, 1.0) 范围内。

package main
​
import (
  "math/rand"
  "net/http"
  "time"
​
  "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
  "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)
​
var (
  httpDuration = prometheus.NewHistogram(prometheus.HistogramOpts{
    Name: "http_response_time_seconds",
    Help: "HTTP response time distribution",
    Buckets: []float64{0.1, 0.5, 100}, // 划分四个桶: <= 0.1、<=0.5、<=100、<=正无穷
  })
)
​
func init() {
  prometheus.MustRegister(httpDuration)
}
​
func main() {
  go func() {
    for {
      // 每秒添加一个新的观察值，是个随机数
      // 其值大小有 50% 概率落在 [0.1, 0.5)；50% 概率落在 [0.5, 1)
      if rand.Float64() < 0.5 {
       &nbsp; &nbsp;httpDuration.Observe(rand.Float64()*0.4 + 0.1)
      } else {
        httpDuration.Observe(rand.Float64()*0.5 + 0.5)
      }
      time.Sleep(time.Second)
    }
  }()
​
  http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
  http.ListenAndServe(":8080", nil)
}

为了卡 Prometheus 的 feature（bug），我们这里划分桶的时候，是相当 naive、相当不合理的：划分四个桶 <= 0.1、<=0.5、<=100、<=正无穷。

此处高亮 bucket 段 0.5100：对于全体不超过 1 的样本值来说，从 <=0.5 的桶毫无过渡地衔接 <=100 的桶，它俩中间形成的 0.5100 的桶段，确实宽得离谱了。

histogram 的 http_response_time_seconds_bucket 指标是 counter 型，会统计采样到的观察值的样本，落在各个桶内的数量。

还记得我们代码逻辑把一半数值落在 [0.1, 0.5)，一半在 [0.5, 1.0) 吗？程序运行一段时间后，将所有样本按值的大小依序排开，观察它们在各个桶内的分布，大致示意如下：

好了，现在要开始计算 P99 histogram_quantile(0.99, rate(http_response_time_seconds_bucket[5m])) 了。

假设现在总共采集到 100 个样本，其中：

• 50% 的样本值大小在 [0.1, 0.5) 范围，那么在 100 个样本中，会有 50 个样本落在 0.1~0.5 bucket 段。
• 50% 的样本值大小在 [0.5, 1) 范围，那么在 100 个样本中，会有 50 个样本会落在 0.5~100 bucket 段。

将样本值从小到大排列，落在 0.10.5 bucket 段里的，我们叫它第 1号 ~ 50 号样本；落在 0.5100 bucket 段里的，我们叫它第 51 号 ~ 第 100号样本。

P99 的计算逻辑如下：

然而，在上述第 3 步计算分位值时，问题就来了。

Prometheus 只知道：

• 有 50 个样本落在 0.5~100 bucket 段。
• 排行第一和排行最末的的样本值之差最大可达 100 - 0.5 = 99.5（bucket 段的左右边界之差）。
• 目标样本在这个 bucket 段里排行 49。

然而，它并不知道：

• 这个 bucket 段左右边界的差值 99.5 是否完全分布到了这 50 个样本头上。
• bucket 段内的差值是如何分布到这 50 个样本头上的。

again，Prometheus “脑补” bucket 段内的全额差值，被均匀、线性地，分到了所有样本头上。

因为这样，就又可以用 线性插值 的方式，来计算分位值了：

所求分位值 = bucket 段左边界值 + (bucket 段右边界值 - bucket 段左边界值) * (目标样本在本 bucket 段的排行 / 本 bucket 段的样本总数)。

抛开桶不桶、样本不样本的不谈，在我们的例子中，从目标 bucket 段内求目标样本值的问题，就被简化成了下图所示的形式，直接梦回中学数学课堂，给它一个解:

也即：P99 = 0.5 + (100-0.5) * (49/50) = 98.01。

给一群不超过 1 的值算出来接近 100 的 P99，其根因也就在于 Prometheus 的“脑补”，与我的桶划分和样本分布，八字不合。

如下图所示：上面的实心绿点代表一群值不超过 1 的真实样本，而由于桶的划分不太合理，导致 Prometheus 线性插值“脑补”出下面那群荧光绿圈，与实际分布偏差很大，最终估算出的 P99 值高达 98+，也就不足为奇了。

由此可以看出，若想用 histogram 获得较为准确的分位值，则需对样本分布有一定的了解，再根据这个分布，设置合理的 bucket 边界。（PS：若对分位值有较高精度要求、又不了解样本分布、对性能开销和聚合灵活度要求不高，则可考虑使用 summary 代替 histogram。）

薛定谔的 range

当我们选择 rate 的 range 时，我们在选择什么？

仍以上述 rate(errors_total[时间范围]) 为例，若我们分别选时间范围 [30s]、[1m]、[5m]，看一眼三者的 Grafana 图表，这不能说一模一样，只能说是毫不相关：随着时间范围扩大，主打一个逐渐平滑、失去尖峰……

有一说一，rate 不就是速率，速率不就是每秒增量吗？为啥时间范围窗口不同，差异如此之大？
区别在于它们计算平均速率的时间窗口不同：

• rate[30s] 计算过去 30 秒内的平均速率。
• rate[1m] 计算过去 1 分钟内的平均速率。
• rate[5m] 计算过去 5 分钟内的平均速率。

上面这段废话，其实大有深意：同一个尖峰，以不同的形式“被平均”了。

假设我们系统的错误数长期为0，而在某时刻暴增100（如下图日志所示）。

那么上述三种时间范围窗口，意味着将这 100 均分到 30秒，还是 60 秒，还是300秒；那么答案也显而易见：对于同一个实际增量而言，时间窗越大，则分母（秒数）越大，则按秒平均后的增量越平滑（时间跨度变大、最高值变小）。

而这就是上述三个 Grafana 曲线随 rate 窗口而峰值和形态大变的原因：

• 窗口小则更加敏感，能够捕捉到更短时间内的变化。这意味着如果有突发事件或者短期波动，它会在曲线上表现得更明显。
• 窗口大会更加平滑，因为它平均了更长时间内的数据。这样可以减少短期波动的影响，但也可能掩盖掉短时间内的突发事件。

关于 rate duration 的选择，并没有一成不变的规则，它并不是越小越好。

选择较小的时间范围可以让你更快地发现问题，但也可能会让你的图表出现很多噪音，特别是在高变化的指标上。

相反，较大的时间范围可以提供更平滑的数据视图，但可能会延迟发现问题。

所以，在选择合适的时间范围时，应考虑以下因素：

• 指标的特性：对于波动较大的指标，可能需要一个较短的时间范围，来快速发现问题。对于相对平稳的指标，较长的时间范围可以提供更清晰的趋势。
• 监控目标：如果你需要实时监控和快速响应，短时间范围可能更合适。如果关注长期趋势，那么长时间范围会更有帮助。
• Prometheus 抓取间隔：时间范围应该至少是 Prometheus 抓取间隔的两倍，这样才能确保有足够的数据点来计算速率。

最终，要选择合适的时间范围，需根据具体情况，进行试验调整、不断优化。

结语

以上列举的最典型案例，旨在解释为何 Prometheus 会出现指标值不准的“怪现象”，以及探究它背后的设计原理。

为了言简意赅、去粗存精地解说，上述论述仍然处于最核心、但也经过了简化的场景。

而 Prometheus 在实际使用中的情形，是影响因素更多、也更为复杂的。聊举几例：

• 在一个分布式的世界，网络抖动、对端延迟等引起的数据丢失问题，给本就不精确的 Prometheus 指标值雪上加霜。
  例如：虽则 rate 计算斜率需要至少两个点，但最佳实践建议将 rate 的时间范围至少设为 Prometheus scrape interval（抓取周期/间隔）的 4 倍。这就是为了确保即使抓取速度缓慢、且发生了一次抓取故障，也始终可以使用两个样本。
  再例如：网络抖动可能导致丢点，也可能导致点的延迟。那么当延迟的点到达时，它就有可能会被计入本不属于它的统计周期。这可能导致 rate 出现波动，尤其是在监控较短时间范围的 rate 时。
• 文章里只关注了对 PromQL 的一次查询/evaluation。而在现实中对 Prometheus 使用范围查询（range query），就必然涉及 step（步长）。比如 Grafana 需要渲染整条曲线，可以理解为 Grafana 在时间轴上按 step 每走一步，就要做一次查询/evaluation，得到一个值，生成曲线上的一个点。那么当 step 的步长，叠加 Prometheus scrape interval，再叠加 PromQL 里的 range 时间范围窗口……可以设想，这几个参数不同的排列组合，会导致曲线更加充满惊喜意外……
• Prometheus 的增量外推（extrapolation），其实也不是纯粹地无脑外推；它有时还会考虑到距离窗口边界的距离，而做一些其他微调。
• 本文未涉及 Prometheus counter 重置（reset）对 increase/rate 准确度的影响。也即：counter 如遇归零（如服务器重启导致），Prometheus 会有应对机制自动来处理，正常情况下不用担心。但若好巧不巧，数据点存在乱序，则可能因为数值下降而误触 Prometheus 重置后的补偿机制，被“脑补”计算出一个极大的异常 increase/rate。
• ……

如此种种，挂一漏万，难以尽述。

总而言之，本文聚焦在最常见、最核心的场景，解析为何 Prometheus 的值不准——而它真的 是一个 feature，不是一个 bug。

而围绕着 Prometheus 宇宙，当然有更复杂、更深入的问题亟待探讨。

欲知后事如何，欢迎强势关注腾讯云可观测团队，让我们一起 stay hungry, stay foolish；持续发掘、持续求索。