AppEngine的response_count指标能否按响应码类别分组？

两个需求均可通过调整MQL（Monitoring Query Language）语句实现，无需依赖指标内置的response_code_class属性，具体方案如下：

合并5xx响应为单一时间序列 #

你当前的查询已经通过filter限定了仅查询500~599区间的响应码，只需去掉group_by中的metric.response_code维度，聚合后即可得到整个5xx区间的总计数，仅返回单条时间序列：

fetch gae_app::appengine.googleapis.com/http/server/response_count
| filter metric.response_code>=500 && metric.response_code<600
| every 10m
| group_by [], sum(val())

如果需要额外保留分类标签方便后续识别，可通过map子句新增自定义的响应码分类维度：

fetch gae_app::appengine.googleapis.com/http/server/response_count
| filter metric.response_code>=500 && metric.response_code<600
| every 10m
| map add[response_code_class: "5xx"], val()
| group_by [response_code_class], sum(val())

计算5xx请求占总请求的比例 #

通过MQL的多查询join能力，分别统计同时间窗口内的5xx请求数和总请求数，再做比值计算即可，参考语句如下：

# 统计10分钟窗口内的5xx请求总数
{
    fetch gae_app::appengine.googleapis.com/http/server/response_count
    | filter metric.response_code>=500 && metric.response_code<600
    | every 10m
    | group_by [], sum(val())
    | alias 5xx_count
}
| join
# 统计同一窗口内的全部请求总数
{
    fetch gae_app::appengine.googleapis.com/http/server/response_count
    | every 10m
    | group_by [], sum(val())
    | alias total_count
}
# 计算占比，乘以100可直接得到百分比数值
| value (5xx_count / total_count) * 100

• 如果需要按服务、版本等其他维度拆分统计占比，只需在两个子查询的group_by参数中同步添加对应的维度字段即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Andy H