prometheus - PromQL 中 histogram_quantile(0.9, rate(http_request_duration_seconds_bucket[10m])) 背后的数学原理是什么

Question

我试图弄清楚背后的计算

histogram_quantile(0.9, rate(http_request_duration_seconds_bucket[10m]))

基于 https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/functions/#histogram_quantile ，上述表达式计算过去 10m 中请求持续时间的第 90 个百分位。
据我了解， http_request_duration_seconds_bucket是一个带有 le 的桶数组和计数。 le指定桶边界。 rate(http_request_duration_seconds_bucket[10m])背后的计算是什么？那么，它是否计算每秒每个桶中计数的增加？
基于上述表达式， histogram_quantile(0.9, rate(...)) , rate(...)部分类似于累积密度分布 (CDF)。
我理解正确吗？

Answer 1

What's the calculation behind rate(http_request_duration_seconds_bucket[10m]) then, does it calculate the increase of counts in each bucket per second?

如此解释 post , rate应用于桶这里计算一组 rate of increment s 在过去 10 分钟内发生在所有存储桶上。所以，要回答你的问题，它是 cumulative density distribution在给定时间范围内计算的变化率。 histogram_quantile函数然后使用此数据来计算分位数/百分位数。