4.4. PromQL 查询

这些是在 Kubernetes 环境中创建的查询示例，用于将 Prometheus 用作监控工具。它们作为蓝图提供，您需要针对不同的运行时或监控环境进行调整。

注意

对于生产环境，您可能想要将这些查询或子查询替换为记录规则，以确保它们没有使用太多的资源用于警报或实时仪表板。

4.4.1. 可用性
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如果红帽构建的 Keycloak 实例可用并响应 Prometheus scrape 请求，则此指标将具有至少一个值，如果服务停机或无法访问，则为 0。

然后，使用 Grafana 等工具显示 30 天时间范围，并可以计算该时间窗中指标的平均值。

count_over_time(
  sum (up{
    container="keycloak", 
    namespace="$namespace"
  } > 0)[30d:15s]
) 
/
count_over_time(vector(1)[30d:15s])

count_over_time(
  sum (up{
    container="keycloak",


    namespace="$namespace"
  } > 0)[30d:15s]
)


/
count_over_time(vector(1)[30d:15s])

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1: 根据附加标签过滤以识别红帽构建的 Keycloak 节点
2: 当至少有一个红帽构建的 Keycloak 节点可用时，计算给定范围内的所有数据点和间隔
3: 按照同一范围和间隔内所有数据点的数量划分

注意

在 Grafana 中，您可以将 30d:15s 替换为 $range:$间隔 到为仪表板选择的时间范围中的计算可用性 SLI。

4.4.2. 身份验证请求的延迟
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此 Prometheus 查询计算在 0.25 秒内完成的身份验证请求的百分比，相对于红帽构建的 Keycloak 端点的所有身份验证请求，并在过去 30 天内针对特定的命名空间和 pod。

这个示例要求红帽构建 Keycloak 配置 http-metrics-slos 的值 250，表示应记录超过 250 ms 的请求的存储桶。将 http-metrics-histograms-enabled 设置为 true 会捕获额外的存储桶，这有助于进行性能故障排除。

sum(
  rate(
    http_server_requests_seconds_bucket{
      uri=~"/realms/{realm}/protocol/{protocol}.*|/realms/{realm}/login-actions.*", 
      le="0.25", 
      container="keycloak", 
      namespace="$namespace"}
    [30d] 
  )
) without (le,uri,status,outcome,method,pod,instance) 
/
sum(
  rate(
    http_server_requests_seconds_count{
      uri=~"/realms/{realm}/protocol/{protocol}.*|/realms/{realm}/login-actions.*", 
      container="keycloak",
      namespace="$namespace"}
    [30d] 
  )
) without (le,uri,status,outcome,method,pod,instance)

sum(
  rate(
    http_server_requests_seconds_bucket{
      uri=~"/realms/{realm}/protocol/{protocol}.*|/realms/{realm}/login-actions.*",


      le="0.25",


      container="keycloak",


      namespace="$namespace"}
    [30d]


  )
) without (le,uri,status,outcome,method,pod,instance)


/
sum(
  rate(
    http_server_requests_seconds_count{
      uri=~"/realms/{realm}/protocol/{protocol}.*|/realms/{realm}/login-actions.*",


      container="keycloak",
      namespace="$namespace"}
    [30d]


  )
) without (le,uri,status,outcome,method,pod,instance)

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1 6: 与登录相关的 URL
2: SLO 定义的响应时间
3 7: 根据附加标签过滤以识别红帽构建的 Keycloak 节点
4: SLO 指定的时间范围
5 8: 忽略创建单个总和所需的多个标签

注意

在 Grafana 中，您可以在为仪表板选择的时间范围中将 30d 替换为 $_range 到 compute latency SLI。

4.4.3. 身份验证请求的错误
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此 Prometheus 查询计算过去 30 天内返回所有身份验证请求的服务器端错误的身份验证请求百分比。

sum(
  rate(
    http_server_requests_seconds_count{
      uri=~"/realms/{realm}/protocol/{protocol}.*|/realms/{realm}/login-actions.*", 
      outcome="SERVER_ERROR", 
      container="keycloak", 
      namespace="$namespace"}
    [30d] 
  )
) without (le,uri,status,outcome,method,pod,instance) 
/
sum(
  rate(
    http_server_requests_seconds_count{
      uri=~"/realms/{realm}/protocol/{protocol}.*|/realms/{realm}/login-actions.*", 
      container="keycloak", 
      namespace="$namespace"}
    [30d] 
  )
) without (le,uri,status,outcome,method,pod,instance)

sum(
  rate(
    http_server_requests_seconds_count{
      uri=~"/realms/{realm}/protocol/{protocol}.*|/realms/{realm}/login-actions.*",


      outcome="SERVER_ERROR",


      container="keycloak",


      namespace="$namespace"}
    [30d]


  )
) without (le,uri,status,outcome,method,pod,instance)


/
sum(
  rate(
    http_server_requests_seconds_count{
      uri=~"/realms/{realm}/protocol/{protocol}.*|/realms/{realm}/login-actions.*",


      container="keycloak",


      namespace="$namespace"}
    [30d]


  )
) without (le,uri,status,outcome,method,pod,instance)

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1 6: 与登录相关的 URL
2: 过滤响应服务器错误(HTTP 状态 5xx)的所有请求
3 7: 根据附加标签过滤以识别红帽构建的 Keycloak 节点
4 8: SLO 指定的时间范围
5 9: 忽略创建单个总和所需的多个标签

注意

在 Grafana 中，您可以在为仪表板选择的时间范围中将 30d 替换为 $_range 到 compute 错误 SLI。

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4.4. PromQL 查询

4.4.1. 可用性
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4.4.2. 身份验证请求的延迟
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4.4.3. 身份验证请求的错误
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