Prometheus中系统CPU使用率如何计算？

先放结论，Prometheus中采集的原始指标无法直接表示CPU使用率，需要通过promQL语言二次计算，计算公式如下：

 sum by(instance)(rate(node_cpu_seconds_total{mode!="idle"}[15s])) / sum by(instance)(rate(node_cpu_seconds_total[15s]))

该公式的计算原理与top命令中计算cpu使用率的方法一样：非idle模式占用的时间 / 该cpu核心的全部时间。

不同的是，top命令是直接使用单项差值除以总差值，分子分母单位都为ticks。该公式中，是速率除以速率，即每秒单项占用的秒除以每秒全部占用的秒，分子分母单位都为秒/秒。

但是想要完全理解公式，还有很多疑点：

• 同样的数据来源，单位是什么时候从ticks转化成了秒？
• 公式中[15s]是什么意思？
• rate(),sum by()又是什么意思？

1. 单位统一

数据从linux系统中读取时单位是ticks，由于采集器是以秒为最小精度进行周期性采集，在采集时会给数据打上当下以秒为单位的时间标签，自从数据单位转为秒。

所有数据的单位均为秒，因此除以时间步长时，也直接使用秒。单位统一过程如下所示：

 /proc/stat（单位：ticks）
         ↓
 node_exporter（转换 ticks → 秒）
         ↓
 Prometheus 抓取指标（单位：秒）
         ↓
 rate(metric[15s]) → 输出“秒/秒”

2.时间窗口（range vector）与采样间隔（scrape interval）

rate() 是promQL中的函数，该函数计算时，不是单纯用时间窗口两头的值/时间窗口长度，而是用采样间隔采集到的相邻数据进行线性回归（最小二乘法拟合）。因此rate()函数得到的是该时间窗口内的平均速率。

3.cpu多核心速率聚合

sum by()同样是promQL中的函数，instance是标签，通常按主机ip区分，不sum by()就会得到该主机上各个cpu核各自的使用率，同一个instance相加，才能得到所有核的cpu使用率，即整个主机的cpu使用率。

sum by()的相加是对各个核的速率的相加，不是百分比！算出所有核在总时间内，非idle模式使用的总时间。