VictoriaMetrics中increase函数与sum函数查询性能差异分析

问题现象

在使用VictoriaMetrics监控系统时，用户发现一个有趣的现象：当对request_count指标进行查询时，使用increase函数的查询耗时明显长于使用sum函数的查询。具体表现为：

• sum(request_count{field1="foo"}[7d])查询约20秒返回结果
• increase(sum(request_count{field1="foo"})[7d])查询可能需要长达3分钟

深入分析

查询语法问题

首先需要指出的是，用户最初使用的increase(sum(...)[...])查询语法实际上是不正确的。正确的做法应该是sum(increase(...)[...])。这种查询构造方式会影响VictoriaMetrics的执行计划，可能导致不必要的性能开销。

缓存机制影响

VictoriaMetrics默认会缓存查询结果以提高重复查询的性能。当出现查询响应慢的情况时，缓存行为是一个重要的考虑因素：

1. 缓存时间窗口：系统通过-search.cacheTimestampOffset参数(默认5分钟)控制缓存行为，该时间窗口内的数据总是会重新获取
2. 缓存绕过方式：
   • 使用nocache=true查询参数强制绕过缓存
   • 调整-search.cacheTimestampOffset参数值
   • 完全禁用缓存(-search.disableCache)
3. 缓存更新触发：新数据摄入不会立即使缓存失效，特别是当数据带有历史时间戳时

查询范围的影响

对于sum(request_count{field1="foo"}[7d])这类查询，需要注意：

1. 它会汇总7天区间内找到的每个时间序列的最后数据点
2. 如果只需要汇总当前活跃的时间序列，应该使用sum(request_count{field1="foo"})(不带时间范围)，这将显著提高性能

性能优化建议

1. 正确构造查询：确保使用正确的函数组合方式，如sum(increase(...)[...])而非increase(sum(...)[...])
2. 合理使用缓存：
   • 对于需要实时性的查询，使用nocache=true参数
   • 调整-search.cacheTimestampOffset参数以适应特定场景
3. 优化查询范围：避免不必要的大范围查询，只查询真正需要的时间窗口
4. 使用查询追踪：通过VictoriaMetrics的UI界面启用查询追踪功能，分析查询耗时分布

技术原理补充

VictoriaMetrics的查询处理流程涉及多个优化层：

1. 数据获取层：负责从存储中读取原始数据点
2. 聚合计算层：执行sum、increase等聚合运算
3. 结果缓存层：缓存常用查询结果

increase函数相比sum函数需要更多的计算资源，因为它需要计算时间序列的增长量，这涉及到相邻数据点的差值计算和可能的计数器重置处理。当数据量很大时，这种计算开销会变得显著。

通过理解这些底层机制，用户可以更好地优化自己的监控查询，获得更高效的监控体验。