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PromQL 处理 NaN 数据 输出结果异常

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PromQL 处理 NaN 数据 输出结果异常在使用 PromQL 简单查询 一个 Summary 类型的 Metrics 时(假设 Metrics 名字 A), 出现了一个比较诡异的现象. 接着, 我们对上述数据 使用 函数 avg 取 平均值. 这时, 诡异的事情就出现了, 按照常理, 如果这时我们使用 avg 函数对…

原文首发于 kuricat.com

现象

在使用 PromQL 简单查询 一个 Summary 类型的 Metrics 时(假设 Metrics 名字 A), 出现了一个比较诡异的现象.

首先 , 我们不使用函数来进行查询, 仅仅列出原始结果:

PromQL 处理 NaN 数据 输出结果异常

// 对应的 PromQL
A{quantile="0.5"}

接着, 我们对上述数据 使用 函数 avg 取 平均值.

PromQL 处理 NaN 数据 输出结果异常

// 对应的 PromQL
avg(A{quantile="0.5"})

这时, 诡异的事情就出现了, 按照常理, 如果这时我们使用 avg 函数对 A 求平均值 (avg(A{quantile="0.5"})), 应该会计算得到 Metrics A 的平均值曲线, 可是在使用 avg 函数后, 却发现图像上无数据.

接着通过查看 Prometheus 的原始查询响应, 发现实际上是有数据返回, 但是由于全部都是 NaN, 所以 Graph 上没有图像.

查询结果

当时笔者以为是 有一些数据是不连续的, 导致影响了 avg 函数 的执行, 遂开始尝试使用 sum, 等函数来验证这个问题是由数据不连续所引发的. 结果发现这些函数都出现了上述问题. 但比较意外的是 max 和 min 函数却都表现正常.

解决方案

这里先贴上 解决方案, 可以通过添加一个对 A 向量的筛选, 去掉 Value 为 NaN 的样本, 示例代码如下所示:

// before
avg(A{label="label"})

// after
avg(A{label="label"} > 0)
                // ^^^^^^ 注意这里

即可让结果按照预期显示.

PromQL 处理 NaN 数据 输出结果异常

原因

这个问题是在最近出现的, 当时我们在对 PHP 侧的 Metrics 的 生产和 收集做一些改造, 将 Metrics 的生产和 收集 转由 Golang 中间件 负责. 但在我们改造完成后, 发现 Grafana 中, 部分和 Summary 有关的 Dashboard 无法正常展示图像.

那么接着就是定位问题, 通过直接查看 Grafana 对 Prometheus 的查询的响应体, 发现响应在正常返回, 但都是 NaN, 那说明问题并不是由 PromQL 表达式错误引起的.

PromQL 处理 NaN 数据 输出结果异常

那么既然不是 PromQL 表达式的问题, 那 异常原因 有没有可能与 PromQL 的处理机制 以及 这里出现的 NaN 响应 有关? 在笔者印象中, 在 Prometheus/client_golang 里只有 Summary 指标 会有 NaN 相关的返回, 所以我们接着到 prometheus/client_golang Issue 列表中 搜索相关的关键词, 还就真的找到两个相关的 Issue #860 和 #8860 , 通过 阅读 Issue , 就找到了解决方案.

这里的 解决方案其实很简单. 以上面的代码段为例, 我们只需要在 A向量 的后面 加上一个 >0 来筛掉 值为 NaN 的样本即可. 但由于 笔者通常用 写函数调用的思维 在写 PromQL,并没有很快的意识到 这里的A是一个向量而不是一个普通的变量, 遂才写了错误的表达式造成来这次的问题.

NaN 数据的 产生

NaN 的产生 通常出现在 prometheus/client_golang 的 Summary 实现上。

在 Summary 的 配置中， 有一个 叫 MaxAge 的配置项 用于表示 刚刚收到的样本 将会在 该 Summary 的 样本集中保存多久. 在超过 MaxAge 时间后(并且无新数据加入)，prometheus/client_golang 会将 Summary 的各个 quantile(分位数) 的 Value 置为 NaN， 类似下面这样.

// before
a_metrics{quantile="0.2"} 181
a_metrics{quantile="0.5"} 181
a_metrics{quantile="0.9"} 181
a_metrics{quantile="0.99"} 181
a_metrics_sum 3.246959e+06
a_metrics_count 17939

// after (after maxAge)
a_metrics{quantile="0.2"} NaN
a_metrics{quantile="0.5"} NaN
a_metrics{quantile="0.9"} NaN
a_metrics{quantile="0.99"} NaN
a_metrics_sum 3.246959e+06
a_metrics_count 17939

接着这些数据会被 Prometheus 采集, 然后储存在 Prometheus 中.

为什么不设置成 0 , 而设置成 NaN

那这样就引出另一个问题, 为什么要把 过时数据的值 设置成 NaN 而不设置成 0 呢? 如果设置成 0 就不会影响 PromQL 的运算了.

关于这一点, 其实 已经由类似的讨论在 Issue 中, #85 (2015) ,

  • beorn7: 在很长时间之后, 我们希望 Summary 能观察到 衰减在图像上 而不是 冻结最后一个的样本的值在图像上 , 如果 Summary 的图像展示冻结是不准确的, 我们甚至没有办法根据这个冻结的结果判断现在服务是否正常. 下面两种方式都能获取到 图像的衰减, 但是我(beorn7)不确定哪一种会更好

  • Summary 将所有 的分位数 设置为 0 并返回, 但这是一种错误! 因为你的 Summary 其实此时根本没有值, 而你在图像上看起来却是 0 , 这可能导致一些错误的判断

  • NaN 会更加忠实的反映你的 Summary 的当前状态, 但这大概很容易会让人感到疑惑,

  • juliusv: 0 值是一个错误的指标, 它根本不能反映现实, 只是告诉你 “噢, 那个很好”, 冻结最后一个值在图像上 的方案我觉得可能没问题, 但是 NaN 似乎是更加正确的方案, 我更加推荐它

  • 关于这个 Issue 后续还有 哪些值需要被设置成 NaN 的讨论, 如果有兴趣可以直接去 Issue 里了解, 这里就不过度展开

NaN 数据为什么会干扰到 PromQL 的查询

NaN 的特性

根据 IEEE 754 的标准, Golang 需要使用一个 NaN 的值来标识 not-a-number(不是一个数值), 例如在下面这段代码, 就会得到一个 实际上为 NaN 的返回值.

q := math.Sqrt(-1)  // 对 -1 开平方 (只能对正数开平方)
fmt.Print(q)        // NaN

根据 IEEE 754 , 对 NaN 进行算数运算, 实质上是在和一个 不可表示的值(它甚至可能不是一个值, 是一个范围) 做运算, 所以结果将会得到一个 NaN, 就像下面的例子

	NaN := math.NaN()   

	fmt.Println(NaN + 2)               // NaN
	fmt.Println(NaN - 2)               // NaN
	fmt.Println(NaN * 2)               // NaN
	fmt.Println(NaN / 2)               // NaN
	fmt.Println(math.Pow(NaN, 10))     // NaN

Prometheus 的函数处理逻辑

既然明白了 NaN 的特性, 接着我们来看 sum 函数 和 avg 函数 的源码是如何处理运行和处理数据的, 想直接跳往文件位置的读者可以点击这两个链接直接跳去相关文件: sum / avg

// sum
func funcSumOverTime(vals []parser.Value, args parser.Expressions, enh *EvalNodeHelper) Vector {
	return aggrOverTime(vals, enh, func(values []Point) float64 {
		var sum float64
		for _, v := range values {
			sum += v.V                   // 这里可以看到, 直接累加全部的收集到的 Metrics 的值, 
		}
		return sum
	})
}

// avg
func funcAvgOverTime(vals []parser.Value, args parser.Expressions, enh *EvalNodeHelper) Vector {
	return aggrOverTime(vals, enh, func(values []Point) float64 {
		var mean, count float64
		for _, v := range values {
			count++
			mean += (v.V - mean) / count  // 这里也是类似, 把和现在差值直接加上去
		}
		return mean
	})
}

通过上面的代码我们可以得知, 如果 Metrics 的值里面混有 NaN 的值, 那么会直接污染整个结果, 导致输出的结果就像上面那样, 全部都是 NaN. rate 和 stddev 函数同理, 这里就不一一介绍了.

但问题又来了, 为什么 Max 和 Min 函数不受影响 ?

max 和 min 函数不受影响的原因

同样的, 我们还是直奔源码, 你也可以点这两个链接直接跳往文件位置: max / min

// Max
func funcMaxOverTime(vals []parser.Value, args parser.Expressions, enh *EvalNodeHelper) Vector {
	return aggrOverTime(vals, enh, func(values []Point) float64 {
		max := values[0].V
		for _, v := range values {
			if v.V > max || math.IsNaN(max) {  // 过滤 NaN
				max = v.V
			}
		}
		return max
	})
}

// Min
func funcMinOverTime(vals []parser.Value, args parser.Expressions, enh *EvalNodeHelper) Vector {
	return aggrOverTime(vals, enh, func(values []Point) float64 {
		min := values[0].V
		for _, v := range values {
			if v.V < min || math.IsNaN(min) {  // 过滤 NaN
				min = v.V
			}
		}
		return min
	})
}

我们可以看到这里 Max 和 Min 的实现代码中, 使用 IsNaN 函数 对 值进行了一个判断, 过滤掉了病毒式的 NaN 感染, 所以 Max 和 Min 函数仍然可以表现正常. 同时还发现了一个 Issue #4385 , 提交 Issue 的用户 jacksontj 表示 NaN 干扰了他的 PromQL 的 运算结果, 并提了一个 PR 来修正这个错误.

总结

至此, 这个问题的产生原因 和 解决方案 就介绍完毕了. 实际上, 笔者被这个问题大约折磨了有两个星期, 一开始笔者觉得是 函数用法不对 或者 数据有间断 以及 多余的标签干扰, 然后一直尝试各种各样的 PromQL 函数, 比如 label_replace .

结果到最后还是没有解决问题, Google 了很久也无果(毕竟如果连问题原因都没定位到, Google 也无能为力). 直到有一天 点开 Prometheus 的原始查询响应 发现返回了很多 NaN, 开始怀疑是不是 NaN 的问题, 遂开始 Google 相关的关键字才找到解决方法.

这里又回到 Leader 念叨了很多遍的话, 定位问题的 方式很关键 , 这次这个问题能拖这么久就是压根没定位到问题, 然后乱试……

最后总算是解决了这个问题, 可喜可贺, 所以这里记录下来, 供大家参考

Ref

今天的文章PromQL 处理 NaN 数据 输出结果异常分享到此就结束了，感谢您的阅读。

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