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监控体系中最基础的是监控指标，监控系统就是围绕指标的采集、传输、存储、分析、可视化的一个系统。
监控指标是指数值类型的监控数据，比如某个机器的内存利用率，某个 MySQL 实例的当前连接数，某个 Redis 的最大内存上限等等。不同的监控系统，对于监控指标有不同的描述方式，典型的方式有三种。
- 监控指标通常是一个全局唯一的字符串，比如某机器的内存利用率 host.10.2.3.4.mem_used_percent，这个字符串中包含了机器的信息，也包含了指标名，可以唯一标识一条监控指标。
- 标签集的组合作为指标标识。第一段是指标名，第二段是时间戳（单位是秒），第三段是指标值，剩下的部分是多个标签（tags/labels），每个标签都是 key=value 的格式，多个标签之间使用空格分隔。
- 优雅高效的 Influx 指标格式。measurement,tag_set field_set timestamp，其中 tag_set 是可选的，tag_set 与前面的 measurement 之间用逗号分隔，其他各个部分之间都是用空格来分隔的。
Prometheus 生态也支持数据类型，分为 Gauge、Counter、Histogram、Summary4 种，下面我们简单了解一下 Prometheus 的这 4 种类型。
- Gauge：测量值类型，可大可小，可正可负。这种类型的数据，我们通常关注的是当前值。
- Counter：表示单调递增的值，比如操作系统自启动以来网卡接收到的所有流量包的数量。
- Histogram：直方图类型，用于描述数据分布，最典型的应用场景就是监控延迟数据，计算 90 分位、99 分位的值。所谓的分位值，就是把一批数据从小到大排序，然后取 X% 位置的数据，90 分位就是指样本数据第 90% 位置的值。
- Summary：这种类型是在客户端计算分位值，然后把计算之后的结果推给服务端存储，展示的时候直接查询即可，不需要做很重的计算，性能大幅提升。
时序库（Time series database）是一种专门处理时序数据的数据库 。我们常见的数据库中，MySQL 是关系型数据库，Redis 是 KV 数据库，MongoDB 是文档数据库，而 InfluxDB、VictoriaMetrics、M3DB 等都是时序库，Prometheus 其实也内置实现了一个时序存储模块。
时序数据最大的特点是每一条数据都带有时间戳，通常是单调顺序，不会乱序，流式发给服务端，通常不会修改，比如指标数据和日志数据，都是典型的时序数据。
此文章为7月Day28学习笔记，内容来源于极客时间《运维监控系统实战笔记》，推荐该课程。