Prometheus 客户端库提供了四种核心指标类型。这些类型目前仅在客户端库（以适应特定的使用场景）和网络协议中区分。Prometheus 服务器只将所有数据扁平化为无类型的时间序列，尚未利用这些类型信息。注意：在未来，这一点可能会改变。

Counter

Counter（计数器）是一种累积指标，表示单调递增 Counter，其值只能增加或在重启时重置为零。例如，可以使用 Counter 来表示处理的服务请求数量、完成的任务数量或错误数量。

不要使用 Counter 来暴露可以减少的数值。例如，不要使用 Counter 来表示当前运行进程的数量；而是使用 Gauge。

Counter 的客户端库使用文档：

• Go
• Java
• Python
• Ruby
• .Net

Gauge

Gauge（测量值）是表示单个数值的指标，可以任意上升和下降。

Gauge 通常用于瞬时测量值，如温度或当前内存使用情况，但也可用于“计数”值，这些值可以上升和下降，如并发请求的数量。

Gauge 的客户端库使用文档：

• Go
• Java
• Python
• Ruby
• .Net

Histogram

Histogram（直方图）通过配置桶来采样观察值（通常是请求持续时间或响应大小）并对它们进行计数。它还提供所有观察值的总和。

具有基础指标名称为<basename>的 Histogram 在采集期间暴露多个时间序列：

• 对观察桶（observation buckets）的累积 Counter，暴露为<basename>_bucket{le="<上界（包含）>"}
• 所有观察值的总和，暴露为<basename>_sum
• 观察事件的计数，暴露为<basename>_count（与上述<basename>_bucket{le="+Inf"}相同）

你可以使用Histogram_quantile()函数从 Histogram 或 Histogram 的聚合中计算分位数。Histogram 也适用于计算 Apdex 得分。在操作桶时请记住，Histogram 是累积的。有关 Histogram 使用的详细信息和与 Summary 的差异，请参阅 Histogram 和 Summary。

注意：Prometheus 从 v2.40 开始，支持原生 Histogram（native histogram）实验性功能。原生 Histogram 只需要一个时间序列，其中包含额外的桶、总和和观察次数的计数。原生 Histogram 能够在成本大幅降低的情况下获得更高的解析度。详细的文档将在原生 Histogram 即将成为稳定性功能时发布。

原生 Histogram 的客户端库使用文档：

• Go
• Java
• Python
• Ruby
• .Net

Summary

类似于 Histogram，Summary（汇总）也进行观察值采样（通常是请求持续时间和响应大小）。它不仅提供观察次数的总数和所有观察值的总和，还会在滑动时间窗口内计算可配置的分位数。

具有基础指标名称为<basename>的 Summary 在采集期间暴露多个时间序列：

• 流式φ-分位数（0 ≤ φ ≤ 1），暴露为<basename>{quantile="<φ>"}
• 所有观察值的总和，暴露为<basename>_sum
• 观察事件的计数，暴露为<basename>_count

有关详细φ-分位数的详细解释、Summary 的使用方法和与 Histogram 的差异，请参阅 Histogram 和 Summary。

Summary 的客户端库使用文档：

• Go
• Java
• Python
• Ruby
• .Net

该文档基于 Prometheus 官方文档翻译而成。