Prometheus/Grafana Counter求和：如何统计应用处理的Kafka消息总量

原查询错误点 #

• 误用rate()函数：rate()作用是计算Counter类型指标在指定时间窗口内的每秒平均增长率，你需要的是累计总量，完全不符合需求
• sum分组规则错误：你在sum by中加入了processed_count标签，该标签的值会随着计数更新不断变化，按该标签分组会导致每个不同的计数值单独分为一组，无法聚合得到总和
• 注意确认查询的指标名update_api_call_count_total和你实际推送到Prometheus的Counter指标名一致，避免指标匹配错误

正确查询语句 #

场景1：获取从指标初始化到当前的总累计处理量 #

sum by (function_name, job) (update_api_call_count_total{function_name="input_message",job="pushgateway"})

场景2：获取指定时间范围内（例：最近1小时）的新增处理总量 #

用increase()函数计算Counter在时间窗口内的增量，结果就是这段时间的总处理条数：

sum by (function_name, job) (increase(update_api_call_count_total{function_name="input_message",job="pushgateway"}[1h]))

补充注意事项 #

从你给出的指标样例来看，你把计数processed_count同时作为标签和指标值上报，这是错误的使用方式：Counter类型的计数值应该直接作为指标值上报，不要设置为标签，否则会产生大量冗余的时间序列，也会导致聚合统计逻辑异常。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Masterbuilder