这个查询表达式就变成了 Range Query， Range Query里有个时间范围，其 Table 视图的截图如下： 第 4 台机器相比其他的机器，返回了更多数据，是因为那个机器的监控数据采集频率是 10s， 而其他的机器采集频率是 30s。 ? 通过 range query + Table 视图，可以让我们直观看到原始上报的监控数据以及上报的具 体时刻（对于排查监控数据采集相关的问题尤为有用），如果在 想找出所有有问题的数据，只要在 promql 中 拼上 < 60 即可： 1 如上的方法，其实就是告警引擎的核心逻辑。告警规则里会要求用户配置promql以及执行频 率，告警引擎就会根据执行频率周期性执行，每次执行的时候就是拿着promql去查询，promql 中带有阈值，即上例中的 <60，所以如果所有机器的内存可用率都很高，比如维持在80~90， 那这个promql是不会返回查询结 要求全局的90分位值，可以把所有 实例的90分位值取个平均，虽然不是那么准确，也凑合能用。而实际上，对于一个服务部署多 个实例的场景，通常这多个实例是负载均衡的，查看其中一个实例的分位值和查看总体的分位值 理论上差不太多。而且，如果某个机器有问题，比如某个机器磁盘故障，导致部署在上面的实例 异常，延迟变高，其他实例都是正常的，全局查看延迟数据的时候，每个实例是一条曲线，那个 故障的机器，