Prometheus 支持四种类型的指标，它们分别是：

• Counter（计数器）
• Gauge（测量值）
• Histogram（测量值）
• Summary（汇总）

Counter

Counter 是一种只能增加或重置的指标值，其值不能低于之前的值。它适用于如请求次数、错误次数等指标。

在查询栏中输入以下查询并执行。

go_gc_duration_seconds_count

PromQL 中的rate()函数会计算一段时间内指标值的增加速度，每秒增加多少。rate()只适用于 Counter。

rate(go_gc_duration_seconds_count[5m])

Gauge

Gauge 是一个可以增减的数字，用于诸如集群中 Pod 的数量、队列中的事件数量等指标。

go_memstats_heap_alloc_bytes

PromQL 中的max_over_time、min_over_time和avg_over_time函数适用于 Gauge 数据。

Histogram

与前两种相比，Histogram 是一种更复杂的指标类型。Histogram 可用于任何基于桶值进行计数的已计算值。开发人员可以配置桶边界。常见的示例是响应 API 请求所需的时间，这里称为延迟。

假设我们想要观察处理 API 请求所需的时间，Histogram 允许我们将其通过计数的形式存储在桶中，而不是为每个请求都存储处理时间。首先，我们定义几个消耗时间的桶，例如le 0.3、le 0.5、le 0.7、le 1 和 le 1.2，一旦测量到请求时间后，就会将其添加到边界高于被添加的测量值的对应桶中。

例如，端点“/ping”的请求 1 花费 0.25 秒。各个桶的计数值如下。

桶	计数
小于等于 0.3	1
小于等于 0.5	1
小于等于 0.7	1
小于等于 1	1
小于等于 1.2	1
小于等于 +Inf	1

注意：+Inf 桶默认添加。

（由于 Histogram 是累计频率，因此所有大于值的桶计数都加上 1）

端点“/ping”的请求 2 花费 0.4 秒。各个桶的计数值如下。

桶	计数
小于等于 0.3	1
小于等于 0.5	2
小于等于 0.7	2
小于等于 1	2
小于等于 1.2	2
小于等于 +Inf	2

因为 0.4 小于 0.5，所以所有这个边界内的桶都会增加计数。

我们可以通过 Prometheus UI 探索 Histogram，并应用一些函数。

prometheus_http_request_duration_seconds_bucket{handler="/graph"}

使用histogram_quantile()函数可以计算 Histogram 中的分位数。

histogram_quantile(0.9,prometheus_http_request_duration_seconds_bucket{handler="/graph"})

图表显示第90分位数为0.09。要查找过去 5 分钟的 Histogram 分位数，可以使用rate()和指定时间范围。

histogram_quantile(0.9, rate(prometheus_http_request_duration_seconds_bucket{handler="/graph"}[5m]))

Summary

Summary 也可以用于测量事件，能够作为 Histogram 的替代方案。相比起来，它更轻量但丢失的数据更多。在应用程序级别的计算过程中，Summary 无法从同一进程的不同实例聚合指标。当不知道指标的桶时，可以使用 Summary，但在一般情况下，还是推荐优先使用 Histogram 而非 Summary。

在此教程中，我们详细介绍了指标类型，并讨论了 PromQL 操作，如rate()、histogram_quantile()等。

该文档基于 Prometheus 官方文档翻译而成。