max by(topic, consumergroup) (sum by(topic, partition, consumergroup) (increase(kafka_consumergroup_current_offset{}[2m])) / on(topic, partition) group_left() sum by(topic, partition) (increase(kafka_topic_partition_current_offset[2m])) <= 0.8 and sum by(topic, partition, consumergroup) (kafka_consumergroup_current_offset{}) - on(topic, partition) group_left() sum by(topic, partition) (kafka_topic_partition_current_offset{}) != 0 and sum by(topic, partition, consumergroup) (kafka_consumergroup_current_offset{}) - on(topic, partition) group_left() sum by(topic, partition) (kafka_topic_partition_current_offset{}) < -200)
这个PromQL查询是Prometheus的查询语言，用于监控和警报。它主要用于监控Kafka消费者组的消费进度。
1.增加的消费量:
sum by(topic, partition, consumergroup) (increase(kafka_consumergroup_current_offset{}[2m]))
这部分计算了过去2分钟内，每个topic、partition和consumergroup组合的消费量的增加。
2. 总的生产量:
sum by(topic, partition) (increase(kafka_topic_partition_current_offset[2m]))
这部分计算了过去2分钟内，每个topic和partition组合的生产量的增加。
3. 消费进度比例:
... / on(topic, partition) group_left() ... <= 0.8
这部分计算消费者组在过去2分钟内的消费量与生产量的比例，并检查这个比例是否小于或等于0.8。也就是说，消费者组是否消费了不到80%的生产量。
4. 消费者组的偏移量与总偏移量的差异:
sum by(topic, partition, consumergroup) (kafka_consumergroup_current_offset{}) - on(topic, partition) group_left() sum by(topic, partition) (kafka_topic_partition_current_offset{})
这部分计算了每个消费者组对于每个topic和partition的当前偏移量与总的当前偏移量的差异。
5. 检查差异:
!= 0: 确保消费者组的偏移量与总偏移量有差异。< -200: 确保这个差异小于-200，意味着消费者组落后了至少200个消息。
- 最终结果:
查询的主要目的是找出那些在过去2分钟内消费量与生产量的比例低于80%，并且与总偏移量有显著差异（差异小于-200）的消费者组。
综上所述，这个PromQL查询是为了检测Kafka消费者组的消费进度，确保它们没有落后太多，并且在积极地消费消息。如果查询返回结果，那么可能意味着某些消费者组存在问题或瓶颈，需要进一步的调查和干预。
Prometheus告警规则配置：
- alert: KafkaConsumersGroupDelay
expr: max(sum(increase(kafka_consumergroup_current_offset[2m]))by(topic,partition,consumergroup) / on(topic,partition) group_left sum(increase(kafka_topic_partition_current_offset[2m]))by(topic,partition) <= 0.8 and sum(kafka_consumergroup_current_offset) by (topic,partition,consumergroup) -on(topic,partition)group_left sum(kafka_topic_partition_current_offset) by (topic,partition)!=0 and sum(kafka_consumergroup_current_offset) by (topic,partition,consumergroup) -on(topic,partition)group_left sum(kafka_topic_partition_current_offset) by (topic,partition)<-200) by(topic,consumergroup)
for: 2m
labels:
severity: warning
team: kafka
annotations:
summary: 持续2分钟Topic的消费速度小于生产速度的百分之80
优化思路 （文心一言）
减少重复计算：
查询中有一些重复的计算，例如sum by(topic, partition) (increase(kafka_topic_partition_current_offset[2m]))被多次使用。你可以通过使用Prometheus的with子句或子查询来避免重复计算。
使用子查询：
对于复杂的计算，你可以使用子查询来先计算一部分结果，然后在外部查询中使用这些结果。这可以使查询更加模块化，并可能提高性能。
明确时间范围：
在increase函数中指明时间范围（如[2m]），确保你只在需要的时间范围内聚合数据。这有助于减少Prometheus需要处理的数据量。
利用Recording Rules：
如果某些计算是经常需要的，你可以考虑使用Prometheus的Recording Rules功能。Recording Rules允许你预先计算并存储复杂的查询结果，这样你就可以直接在告警规则或其他查询中引用这些结果，而无需每次都重新计算。
简化逻辑表达式：
尝试简化逻辑表达式，以减少Prometheus在评估查询时需要执行的运算量。例如，避免不必要的括号和复杂的布尔逻辑。
使用更高效的运算符：
有些PromQL运算符可能比其他运算符更高效。例如，使用==或!=运算符可能比使用<或>更高效，因为它们可以直接利用索引进行查询。
限制返回的数据量：
如果可能的话，尽量限制查询返回的数据量。例如，如果你只对特定的topic或consumergroup感兴趣，可以在查询中明确指定它们。
# 子查询1: 计算每个topic, partition的生产量增加
production_increase = sum by(topic, partition) (increase(kafka_topic_partition_current_offset[2m]))
# 子查询2: 计算每个topic, partition, consumergroup的消费量增加
consumption_increase = sum by(topic, partition, consumergroup) (increase(kafka_consumergroup_current_offset{}[2m]))
# 主查询: 使用子查询结果进行计算和比较
(
(consumption_increase / on(topic, partition) group_left(consumergroup) production_increase <= 0.8)
and
(consumption_increase - on(topic, partition) group_left(consumergroup) production_increase != 0)
and
(consumption_increase - on(topic, partition) group_left(consumergroup) production_increase < -200)
)
这个优化示例是为了说明如何重构查询以提高可读性和可能的性能。在实际应用中，你应该根据你的具体需求和Prometheus服务器的性能特点来调整查询。
另外，Prometheus的性能优化是一个复杂的话题，除了查询优化外，还需要考虑数据存储、索引、硬件配置等多个方面。如果查询仍然很慢，可能需要进一步深入分析和优化。
