详细解读 Prometheus 四种指标类型

Counter（计数器）

Counter 类型代表一种样本数据单调递增的指标，即只增不减，除非监控系统发生了重置。例如，你可以使用 counter 类型的指标来表示服务的请求数、已完成的任务数、错误发生的次数等。counter 主要有两个方法：

//将counter值加1. Inc // 将指定值加到counter值上，如果指定值<0 会panic. Add(float64)

Counter 类型数据可以让用户方便的了解事件产生的速率的变化，在 PromQL 内置的相关操作函数可以提供相应的分析，比如以 HTTP 应用请求量来进行说明：

//通过rate函数获取HTTP请求量的增长率 rate(http_requests_total[5m]) //查询当前系统中，访问量前10的HTTP地址 topk(10, http_requests_total)

不要将 counter 类型应用于样本数据非单调递增的指标，例如：当前运行的进程数量（应该用 Guage 类型）。

不同语言关于 Counter 的客户端库使用文档：

Go： https://godoc.org/github.com/prometheus/client_golang/prometheus#Counter
Java： https://github.com/prometheus/client_java/blob/master/simpleclient/src/main/java/io/prometheus/client/Counter.java
Python： https://github.com/prometheus/client_python#counter
Ruby： https://github.com/prometheus/client_ruby#counter
Guage（仪表盘）

Guage 类型代表一种样本数据可以任意变化的指标，即可增可减。guage 通常用于像温度或者内存使用率这种指标数据，也可以表示能随时增加或减少的“总数”，例如：当前并发请求的数量。

对于 Gauge 类型的监控指标，通过 PromQL 内置函数 delta 可以获取样本在一段时间内的变化情况，例如，计算 CPU 温度在两小时内的差异：

dalta(cpu_temp_celsius{host="zeus"}[2h])

你还可以通过PromQL 内置函数 predict_linear 基于简单线性回归的方式，对样本数据的变化趋势做出预测。例如，基于 2 小时的样本数据，来预测主机可用磁盘空间在 4 个小时之后的剩余情况：

predict_linear(node_filesystem_free{job="node"}[2h], 4* 3600) < 0

不同语言关于 Guage 的客户端库使用文档：

Go： https://godoc.org/github.com/prometheus/client_golang/prometheus#Gauge
Java： https://github.com/prometheus/client_java/blob/master/simpleclient/src/main/java/io/prometheus/client/Gauge.java
Python： https://github.com/prometheus/client_python#gauge
Ruby： https://github.com/prometheus/client_ruby#gauge
Histogram（直方图）

在大多数情况下人们都倾向于使用某些量化指标的平均值，例如 CPU 的平均使用率、页面的平均响应时间。这种方式的问题很明显，以系统 API 调用的平均响应时间为例：如果大多数 API 请求都维持在 100ms 的响应时间范围内，而个别请求的响应时间需要 5s，那么就会导致某些 WEB 页面的响应时间落到中位数的情况，而这种现象被称为长尾问题。

为了区分是平均的慢还是长尾的慢，最简单的方式就是按照请求延迟的范围进行分组。例如，统计延迟在 0~10ms 之间的请求数有多少而 10~20ms 之间的请求数又有多少。通过这种方式可以快速分析系统慢的原因。Histogram 和 Summary 都是为了能够解决这样问题的存在，通过 Histogram 和 Summary 类型的监控指标，我们可以快速了解监控样本的分布情况。

Histogram 在一段时间范围内对数据进行采样（通常是请求持续时间或响应大小等），并将其计入可配置的存储桶（bucket）中，后续可通过指定区间筛选样本，也可以统计样本总数，最后一般将数据展示为直方图。

Histogram 类型的样本会提供三种指标（假设指标名称为<basename>）：

样本的值分布在 bucket 中的数量，命名为 _bucket{le="<上边界>"}。解释得更通俗易懂一点，这个值表示指标值小于等于上边界的所有样本数量。
// 在总共2次请求当中。http 请求响应时间 <=0.005 秒的请求次数为0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.005",} 0.0
// 在总共2次请求当中。http 请求响应时间 <=0.01 秒的请求次数为0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.01",} 0.0
// 在总共2次请求当中。http 请求响应时间 <=0.025 秒的请求次数为0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.025",} 0.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.05",} 0.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.075",} 0.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.1",} 0.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.25",} 0.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.5",} 0.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.75",} 0.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="1.0",} 0.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="2.5",} 0.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="5.0",} 0.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="7.5",} 2.0
// 在总共2次请求当中。http 请求响应时间 <=10 秒的请求次数为 2
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="10.0",} 2.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="+Inf",} 2.0

所有样本值的大小总和，命名为<basename>_sum。

// 实际含义：发生的2次 http 请求总的响应时间为 13.107670803000001 秒 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_sum{path="/",method="GET",code="200",} 13.107670803000001

样本总数，命名为<basename>_count。值和 <basename>_bucket{le="+Inf"}相同。

// 实际含义：当前一共发生了 2 次 http 请求 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_count{path="/",method="GET",code="200",} 2.0

可以通过histogram_quantile 函数来计算 Histogram 类型样本的分位数。分位数可能不太好理解，我举个例子，假设你要计算样本的 9 分位数（quantile=0.9），即表示 90% 的样本的值。Histogram 还可以用来计算应用性能指标值（Apdex score）。

不同语言关于 Histogram 的客户端库使用文档：

Go： https://godoc.org/github.com/prometheus/client_golang/prometheus#Histogram
Java： https://github.com/prometheus/client_java/blob/master/simpleclient/src/main/java/io/prometheus/client/Histogram.java
Python： https://github.com/prometheus/client_python#histogram
Ruby： https://github.com/prometheus/client_ruby#histogram
Summary（摘要）

与 Histogram 类型类似，用于表示一段时间内的数据采样结果（通常是请求持续时间或响应大小等），但它直接存储了分位数（通过客户端计算，然后展示出来），而不是通过区间来计算。

Summary 类型的样本也会提供三种指标（假设指标名称为）：

样本值的分位数分布情况，命名为 <basename>{quantile="<φ>"}。

// 含义：这 12 次 http 请求中有 50% 的请求响应时间是 3.052404983s
io_namespace_http_requests_latency_seconds_summary{path="/",method="GET",code="200",quantile="0.5",} 3.052404983
// 含义：这 12 次 http 请求中有 90% 的请求响应时间是 8.003261666s
io_namespace_http_requests_latency_seconds_summary{path="/",method="GET",code="200",quantile="0.9",} 8.003261666

所有样本值的大小总和，命名为 <basename>_sum。

// 含义：这12次 http 请求的总响应时间为 51.029495508s
io_namespace_http_requests_latency_seconds_summary_sum{path="/",method="GET",code="200",} 51.029495508

样本总数，命名为 <basename>_count。

// 含义：当前一共发生了 12 次 http 请求
io_namespace_http_requests_latency_seconds_summary_count{path="/",method="GET",code="200",} 12.0

现在可以总结一下 Histogram 与 Summary 的异同：

它们都包含了 <basename>_sum 和 <basename>_count 指标
Histogram 需要通过 <basename>_bucket 来计算分位数，而 Summary 则直接存储了分位数的值。
关于 Summary 与 Histogram 的详细用法，请参考：

https://prometheus.io/docs/practices/histograms/。

不同语言关于 Summary 的客户端库使用文档：

Go： https://godoc.org/github.com/prometheus/client_golang/prometheus#Summary
Java： https://github.com/prometheus/client_java/blob/master/simpleclient/src/main/java/io/prometheus/client/Summary.java
Python： https://github.com/prometheus/client_python#summary
Ruby： https://github.com/prometheus/client_ruby#summary
原文链接：

https://prometheus.io/docs/concepts/metric_types/

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