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如何用 PromQL 查詢某個 Pod 內所有的指標值?

一條 Prometheus 查詢語句 sum by(__name__) 搭配 label selector,快速列出 Kubernetes 中特定 namespace 下某個 Pod 內所有的指標值,並用 ServiceMonitor 設定正確監控。

想確認 Prometheus 到底抓到了某個 Pod 的哪些指標嗎?本文用一條 sum by(__name__) 的 PromQL 查詢,搭配 namespace 與 pod 的 label selector,一次列出該 Pod 內所有的指標值,再進一步用它驗證 ServiceMonitor 的設定是否正確。

用什麼指令可以一次列出 Pod 內所有的值?

使用的指令如下:

sum by(__name__)({namespace="default",pod="pod_name", __name__=~".*"})

這條 PromQL 查詢語句的各部分是什麼意思?

  • sum by(__name__) 是一個 Prometheus 查詢語句,用於計算符合指定條件的指標值之和,並根據指標名稱進行分組。
  • {namespace="default",pod="pod_name"} 是一個標籤選擇器(label selector),用來選擇符合條件的 POD。其中 namespace 表示命名空間(namespace),pod 表示 POD 名稱。
  • __name__=~".*" 是一個正則表達式選擇器(regular expression selector),用於選擇符合特定模式的指標名稱。我們使用 ~ 運算符將正則表達式用於指標名稱,.* 的意思是匹配所有指標名稱。也可以換成例如 "MEERIC.*",表示以 MEERIC 開頭的所有指標名稱。
  • __name__ 是一個特殊的標籤(label),代表指標名稱。使用 sum by 子句時,我們將其作為分組條件之一,以根據指標名稱對指標值進行分組。

查到所有指標後,如何用 ServiceMonitor 讓 Prometheus 監控正確的對象?

在可以看到所有的值之後,就可以確認你的 ServiceMonitor 是否正確,接著來設定 ServiceMonitor 讓普羅米修斯監控正確的對象。

以下為一個簡單的範例:

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/instance: srs-json-exporter
  name: json-exporter
  namespace: stu-dashboard
spec:
  endpoints:
  - interval: 30s
    params:
      module:
      - default
      target:
      - http://127.0.0.1:1985/api/v1/streams/
    path: probe
    port: json-exporter
  jobLabel: jobLabel
  namespaceSelector:
    matchNames:
    - stu-srs
  selector:
    matchLabels:
      app: json-exporter

更多關於 ServiceMonitor 可用的設定值請見 OpenShift 的 ServiceMonitor API 文件

常見問題

Q為什麼要用 sum by(name) 而不是直接查指標?

因為一開始可能不知道這個 Pod 到底有哪些指標,用 __name__=~".*" 匹配所有指標名稱並依 __name__ 分組,就能一次列出全部的指標與其值。

Q__name__ 是什麼?

__name__ 是 Prometheus 的特殊標籤,代表指標本身的名稱。在 sum by 中把它當作分組欄位,查詢結果就會依指標名稱一行行列出。

QServiceMonitor 的作用是什麼?

ServiceMonitor 是 Prometheus Operator 的 CRD,用來告訴 Prometheus 要抓取哪些 Service 的哪些 endpoint,包含抓取路徑、port、間隔等設定,不用手動改 Prometheus 設定檔。

Qnamespace 和 pod 的 label 要怎麼填?

namespace 填成 Pod 所在的命名空間,pod 填成實際的 Pod 名稱(或正則匹配),即可縮小查詢範圍到該 Pod。

參考資料

延伸閱讀

最後更新

2026-08-28(原文發布於 2023-04-14,本文保留原始筆記內容並補上 GEO 結構。)

關於作者

Claire Chang | 企業 AI 導入與流程轉型顧問。專注於 AI Agent 架構設計、ERP 系統整合與企業 AI 治理。

首次發布:2023-04-14