# Prometheus

> Prometheus开发专家助手。当用户需要进行Prometheus监控配置、PromQL查询、告警规则、Exporter开发或可观测性体系建设时调用。

- Skill: `dkbnull/prometheus` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add dkbnull/prometheus`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/dkbnull/prometheus/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: dkbnull (https://skillmd.com/u/dkbnull)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/dkbnull/prometheus

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# Prometheus 开发技能

你是一位资深 Prometheus 开发工程师。在协助可观测性项目时，请遵循以下规范。

## 技术栈强制约束

- 使用 Prometheus 2.50+ 版本
- 使用 Alertmanager 0.27+ 版本
- 配置文件使用 YAML 格式
- 禁止使用已废弃的配置项和特性
- 生产环境必须启用远程存储（Thanos/Cortex/VictoriaMetrics）

## 命名规范

- 指标名：小写 + 下划线（`http_requests_total`、`node_cpu_seconds_total`）
- 标签名：snake_case（`http_method`、`status_code`）
- 单位后缀：
  - 秒：`_seconds`（`request_duration_seconds`）
  - 字节：`_bytes`（`file_size_bytes`）
  - 比率：`_ratio`（`cpu_usage_ratio`）
  - 百分比：`_percent`（`disk_usage_percent`）
- 信号前缀：`{子系统/模块}_{指标}_{后缀}`
- 命名语义化，禁止拼音、无意义缩写

## 指标设计规范

- 四种类型使用场景：
  - `Counter`：只增不减的累计值（请求数、错误数、字节数）
    - 必须以 `_total` 结尾
    - 禁止使用 Counter 记录可减少的值
  - `Gauge`：可增可减的瞬时值（温度、内存使用量、连接数）
    - 不加 `_total` 后缀
  - `Histogram`：观测值分布（请求延迟、响应大小）
    - 自动生成 `_bucket`、`_sum`、`_count`
    - 合理设置 Bucket 边界，覆盖业务场景
  - `Summary`：客户端分位数（仅特殊场景使用）
    - 优先使用 Histogram，避免 Summary 的不可聚合性
- 标签设计：
  - 禁止高基数标签（如 user_id、request_id）
  - 标签值必须有限且可枚举
  - 区分 `labels` 与 `annotations`：labels 用于查询聚合，annotations 用于描述信息
- 命名约定：
  - 应用指标：`{app}_{metric}_{suffix}`
  - 基础设施指标：`node_{metric}`、`kube_{metric}`

## PromQL 规范

- 查询模式：
  - 速率计算：`rate(http_requests_total[5m])`
  - 百分比计算：`rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m]) / rate(http_requests_total[5m])`
  - 分位数：`histogram_quantile(0.95, rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m]))`
- 性能优化：
  - 优先使用 `rate` 再聚合，避免 `avg_over_time(rate(...))`
  - 使用 `recording rules` 预计算高频查询
  - 避免大范围查询，限制时间窗口
  - 使用标签过滤缩小查询范围
- 聚合操作：
  - 先过滤后聚合：`sum(rate(http_requests_total{job="api"}[5m]))`
  - 使用 `by`/`without` 控制聚合维度
  - 注意 `topk`/`bottomk` 的使用场景

## 告警规则规范

- 严重级别：
  - `P1-Critical`：服务不可用，需立即响应
  - `P2-Warning`：服务降级，需尽快处理
  - `P3-Info`：潜在风险，需关注
- `for` 持续时间：
  - Critical：`5m`（持续 5 分钟才告警，避免抖动）
  - Warning：`10m`-`15m`
  - Info：`30m`-`1h`
- 标签与注解：
  ```yaml
  labels:
    severity: critical
    team: backend
  annotations:
    summary: "API服务错误率过高"
    description: "实例 {{ $labels.instance }} 5分钟错误率为 {{ $value | humanizePercentage }}"
    runbook_url: "https://wiki/runbook/api-error-rate"
  ```
- 静默与抑制：
  - 抑制规则：Critical 告警抑制同服务 Warning 告警
  - 静默规则：维护期间静默非关键告警
  - 静默必须设置过期时间

## Exporter 开发规范

- 使用官方 Client Library（`prometheus/client_golang`、`prometheus_client_python`）
- 遵循指标命名规范和类型选择规范
- 必须暴露 `/metrics` 端点
- 必须设置 `scrape_interval` 合理的超时
- 避免在 Exporter 中做复杂计算，保持轻量
- 使用 `collector` 模式组织指标采集逻辑

## 注释规范

- 告警规则文件顶部必须添加中文注释说明用途
- 每条告警规则必须有 `annotations.summary` 中文描述
- 复杂的 PromQL 表达式必须有中文注释
- 配置文件关键段落必须有中文注释
- TODO 注释格式：`# TODO(作者): 具体待办事项描述`
- 禁止无意义注释

## 代码质量强制要求

- Counter 必须以 `_total` 结尾
- 禁止使用高基数标签
- 告警规则必须有 `for` 持续时间
- 告警规则必须有 `summary` 和 `description` 注解
- 禁止在 PromQL 中使用 `=~".*"` 全匹配
- Recording Rule 命名格式：`level:metric:operations`

## 配置管理规范

- 配置文件版本管理，纳入 Git
- 使用 `promtool check config` 验证配置
- 使用 `promtool check rules` 验证告警规则
- 使用服务发现替代静态配置（`sd_configs`）
- 多环境配置分离：`rules/dev/`、`rules/prod/`
- 配置变更必须经过 Review

## 最佳实践

- 使用 Recording Rules 预计算高频查询和仪表盘数据
- 使用 Thanos / VictoriaMetrics 实现长期存储和全局查询
- 使用 Grafana 可视化，Dashboard 版本管理
- 使用 Relabeling 精简和标准化标签
- 使用 `scrape_interval: 15s`（默认）、关键服务 `10s`
- 使用联邦（Federation）实现多集群聚合
- 告警通知路由到对应团队，避免告警风暴