Prometheus 内置函数：idelta() 用于计算两个连续的样本值之间的差异

作用

idelta() 函数用于计算两个连续的样本值之间的差异，并返回这些差异的时间序列。这对于检测时间序列的变化率特别有用，特别是当原始数据可能包含跳变或不规则间隔时。

idelta() 函数会计算每个时间序列中相邻样本之间的差异，并返回一个新的时间序列，其中包含了这些差异值。如果原始时间序列中的样本不是连续的（即它们之间的时间间隔不是恒定的），idelta() 会考虑这些间隔，并计算出基于这些间隔的差异。

需要注意的是，idelta() 函数计算的是相邻样本之间的差异，而不是样本值与某个固定点之间的差异。此外，如果原始时间序列中存在跳变（即一个样本的值突然变得与前一个样本的值非常不同），idelta() 函数会准确地反映这种变化。

在某些情况下，你可能还希望使用 rate() 或 irate() 函数来计算时间序列的变化率，但这些函数与 idelta() 在计算方式和用途上有所不同。rate() 函数计算的是时间序列的平均变化率，而 irate() 函数则计算的是最近两个样本之间的即时变化率。选择哪个函数取决于你的具体需求和数据的特性。

语法

idelta() 函数的基本语法如下：

idelta(<vector expr>)

参数说明：

• <vector expr> 是一个向量表达式，通常是一个时间序列选择器。

示例

假设你有一个名为 prometheus_http_requests_total 的时间序列，记录了所有的 HTTP 请求总数。由于 HTTP 请求欧总数可能随时间变化，而记录的间隔可能不固定，你可能想知道 HTTP 请求数变化的速度。在这种情况下，你可以使用 idelta() 函数：

idelta(prometheus_http_requests_total[5m])

上面查询将返回一个新的时间序列，其中包含了 prometheus_http_requests_total 中每个样本与其前一个样本之间的差异。执行查询，如下图：