问题1：interval和rate_interval的区别

在PromQL中确实有 $__rate_interval 这个特殊的变量，它与 $__interval 有不同的用途和计算方式。

$interval vs $rate_interval

1. $__interval

含义：Grafana计算出的基本时间间隔
计算方式：基于面板宽度、时间范围等自动计算
用途：一般用于各种时间窗口操作

2. $__rate_interval

含义：专门为 rate()、irate()、increase() 等函数设计的时间间隔
计算方式：$__rate_interval = max($__interval, "最小 scrape 间隔")
用途：确保rate计算有足够的数据点

$__rate_interval 的重要性

为什么需要 $__rate_interval？

考虑以下场景：

Prometheus scrape 间隔：15秒
Grafana计算的 $__interval：5秒
如果直接使用 $__interval 计算 rate：
```
rate(http_requests_total[5s])  # 问题：时间窗口小于scrape间隔
```
这会导致计算结果不准确，因为时间窗口内可能没有足够的数据点。

$__rate_interval 的计算逻辑

// 伪代码表示计算逻辑
const scrapeInterval = getScrapeInterval(); // 从数据源获取，如15s
const grafanaInterval = calculateGrafanaInterval(); // 如5sconst rateInterval = Math.max(grafanaInterval, scrapeInterval + "1-2个scrape周期");
// 通常结果会是 45s-1m 左右

实际应用示例

使用 $__interval（不推荐用于rate）

# 可能有问题的用法
rate(node_cpu_seconds_total[ $__interval ])# 如果 $__interval = 5s，而scrape间隔是15s
# 那么这个查询可能返回不准确或空的结果

使用 $__rate_interval（推荐）

# 正确的用法
rate(node_cpu_seconds_total[ $__rate_interval ])# $__rate_interval 会确保至少覆盖2-3个scrape周期
# 例如：如果scrape间隔是15s，$__rate_interval 可能是45s-1m

在您的查询中的应用

您当前的查询：

avg(rate(node_cpu_seconds_total{instance=~"$node",mode="system",job="$job"}[$interval])) by (instance) *100

建议修改为：

avg(rate(node_cpu_seconds_total{instance=~"$node",mode="system",job="$job"}[$__rate_interval])) by (instance) *100

$__rate_interval 的优势

1. 自动适应性

自动考虑数据源的scrape间隔
避免时间窗口过小导致的计算错误

2. 更准确的结果

确保rate计算有足够的数据点
减少因采样不足导致的波动

3. 最佳实践

Grafana官方推荐在rate相关函数中使用 $__rate_interval
提高查询的可靠性和准确性

配置建议

在您的面板配置中，建议将查询表达式从：

avg(rate(node_cpu_seconds_total{instance=~"$node",mode="system",job="$job"}[$interval])) by (instance) *100

修改为：

avg(rate(node_cpu_seconds_total{instance=~"$node",mode="system",job="$job"}[$__rate_interval])) by (instance) *100

并移除手动设置的 $interval 变量，让Grafana自动处理时间间隔计算。

总结

$__interval：通用时间间隔变量
$__rate_interval：专门为rate函数优化的时间间隔变量
推荐做法：在 rate()、irate()、increase() 等函数中使用 $__rate_interval
好处：自动考虑scrape间隔，确保计算准确性

这是Prometheus监控中的一个重要最佳实践，能够显著提高查询结果的准确性和可靠性。

问题2：现在从grafana面板上可以设置的最小interval=30秒，而前面查过minInterval=15秒，这样就不会出现interval小于最小采样间隔的情况？

您提出了一个非常深刻的问题！让我来详细分析这个情况。

您的观察是正确的

确实，当Grafana面板设置了合理的最小间隔（30秒）且数据源scrape间隔为15秒时，使用 $__interval 通常不会出现时间窗口过小的问题。

但 $__rate_interval 仍然有其价值

1. 自动保护机制

即使您设置了面板最小间隔，仍可能存在以下情况：

数据源配置变更（scrape间隔从15s调整为30s）
不同的数据源有不同的scrape间隔
临时的数据源问题导致实际scrape间隔变长

2. $__rate_interval 的计算逻辑

$__rate_interval 不仅仅是简单的 max($__interval, scrape_interval)，它通常会考虑更多因素：

// 实际计算可能类似于：
rate_interval = max($__interval, scrape_interval * 2 + "一些缓冲",  // 确保至少覆盖2-3个scrape周期min_reasonable_interval  // 通常为15s-30s
)

3. 实际场景分析

假设您的环境：

scrape间隔：15秒
Grafana最小间隔：30秒
实际 $__interval 计算结果：可能在某些情况下仍小于30秒

但 $__rate_interval 会确保：

$__rate_interval = max($__interval, 15s * 2 + 缓冲) = 至少45秒左右

4. 为什么这仍然重要

场景1：面板配置变更

# 如果有人不小心将面板最小间隔改为10秒
rate(http_requests_total[10s])  # 问题：小于scrape间隔
rate(http_requests_total[$__rate_interval])  # 安全：自动调整为合适的值

场景2：不同数据源

# 同一个面板可能查询多个数据源
# 数据源A：scrape间隔15秒
# 数据源B：scrape间隔60秒
rate(metric[$__interval])  # 可能对数据源B不适用
rate(metric[$__rate_interval])  # 自动为每个数据源调整

实际建议

对于您的环境

由于您已经设置了合理的最小间隔（30秒 > 2×15秒），使用 $__interval 在大多数情况下是安全的。

但仍然推荐使用 `$__rate_interval` 的原因：

最佳实践：遵循Prometheus和Grafana的推荐做法
未来兼容性：如果数据源配置变更，查询仍然安全
自动优化：Grafana会根据实际scrape间隔自动调整
团队协作：其他团队成员维护面板时，使用标准做法更安全

结论

您说得对，在您当前的配置下（面板最小30秒，scrape间隔15秒），直接使用 $__interval 通常不会有问题。但使用 $__rate_interval 仍然是一种防御性编程和最佳实践：

它提供了额外的安全层
它是Prometheus监控的标准做法
它能自动适应环境变化
它确保了查询结果的可靠性

所以即使在您当前的环境中看似"多余"，使用 $__rate_interval 仍然是推荐的做法。

附：关于问题2中提到的minInterval=15s的确认方式（有admin权限，就不需要下面这些复杂的API了）：

1）数据源配置：通过Grafana API: curl -u username:password "http://host:port/api/datasources"查询数据源配置信息，查找timeInterval或minInterval字段 - 未找到
2）grafana面板配置：通过curl -u username:password "http://host:port/api/dashboards/uid/"查询面板配置信息，其中的interval字段 - 为空
3）Grafana全局配置：通过curl -u username:password "http://host:port/api/frontend/settings"查找grafana前端配置项，没有找到关于minInterval相关的配置
4）前面都没有设置，则使用代码中的默认值：15s
this.interval = instanceSettings.jsonData.timeInterval || ‘15s’;