一、纵坐标（Y轴）：纵坐标表示线程池队列长度的区间。在您提供的示例中，纵坐标的值为 [0, 1, 10, 100, 1000, +inf]。这意味着图表将线程池队列长度分为以下区间：

• 0 到 1
• 1 到 10
• 10 到 100
• 100 到 1000
• 1000 到 +∞
  每个区间的颜色表示在该区间内的线程池队列长度的频率。颜色越深，频率越高。
  横坐标（X轴）：横坐标表示时间。在您提供的示例中，横坐标的值为 [09:40, 09:45, 09:50, x线中断, 09:55, 10:00, 10:05...]。这意味着图表显示了从 09:40 开始，每隔 5 分钟的线程池队列长度数据。请注意，您提到在 9:52 到 9:55 之间有一个数据中断，这可能是由于数据丢失、数据延迟或查询范围问题导致的。
  如何查看和分析图表：

1. 观察纵坐标上的颜色分布，了解线程池队列长度的分布情况。颜色越深，表示在该区间内的线程池队列长度出现的频率越高。
2. 沿着横坐标观察颜色变化，了解线程池队列长度随时间的变化趋势。如果某个时间段内颜色较深，表示在该时间段内线程池队列长度较高。
3. 关注任何异常的颜色变化或数据中断，这可能表示在某个时间段内出现了问题。例如，在您提供的示例中，9:52 到 9:55 之间的数据中断可能需要进一步调查。
   二、x轴中断问题
4. 检查目标实例：请检查在 9:52 到 9:55 之间，您关心的目标实例是否正常运行。如果实例在此期间出现故障或重启，这可能导致数据中断。
5. 查看 Prometheus 日志：检查 Prometheus 服务器的日志，以查找与数据收集或处理相关的错误或警告。这可能有助于诊断问题的根本原因。
6. 调整查询范围：请确保您的查询范围正确设置，以包含 9:52 到 9:55 之间的数据。您可以尝试扩大查询范围，以查看是否可以获取到此期间的数据。

根据您提供的查询语句 sum by (le) (increase(dotnet_threadpool_queue_length_bucket{instance="$instance"}[$__rate_interval]))，这是一个用于监控.NET线程池队列长度的Prometheus查询语句。它将队列长度按照存储桶（bucket）进行聚合，并计算在一定时间范围内的速率增量。

针对您的问题，我将逐个回答：

如何查看和分析该热力图：

横坐标（X轴）：存储桶的范围。这些存储桶将队列长度进行分组，例如 [0, 1), [1, 2), [2, 3), ...。每个存储桶都代表了一个特定范围内的队列长度。
纵坐标（Y轴）：表示每个存储桶的值（即队列长度）在给定时间间隔内的速率增量。
热力图的颜色和强度通常用来表示值的大小或密度。根据颜色的变化，您可以快速识别出值的高低或异常情况。

关于图中断开的问题：
如果在9:52到9:55之间的数据是断开的，有可能是因为线程池满了导致的。当线程池达到最大容量时，无法处理更多的请求，并且请求可能会在队列中等待。这可能会导致队列长度在此期间急剧增加，从而在热力图中产生断开的现象。

您可以通过观察热力图中队列长度的变化来验证这一点。如果在9:52到9:55期间队列长度明显增加，并且持续保持高值，那么很可能是由于线程池满了导致的。

请注意，具体的分析还需要结合实际情况和其他监控指标进行综合考虑。如果您需要更详细的分析或诊断，请提供更多相关信息或指标数据，以便我能够提供更准确的建议。