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目录

一、Counter 计数器

1.1Counter 是计数器类型

1.2Counter 类型示例

二、Gauge 仪表盘

2.1Gauge是测量器类型

2.2Gauge 类型示例

三、Histogram 累积直方图

3.1Histogram 作用及特点

3.2使用 histogram 柱状图

四、Summary 摘要

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一、Counter 计数器

1.1Counter 是计数器类型

• Counter 用于保存单调递增型的数据；例如站点访问次数等。
• 一直增加，不支持减少，不能为负值。
• 重启进程后，会被重置回0。

1.2Counter 类型示例

http_response_total{method="GET",endpoint="/api/tracks"}  100
http_response_total{method="GET",endpoint="/api/tracks"}  160

#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。

示例，以 HTTP 应用请求量来进行说明：
1）通过 rate() 函数获取 HTTP 请求量的增长率：rate(http_requests_total[5m])
2）查询当前系统中，访问量前 10 的 HTTP 地址：topk(10, http_requests_total)

二、Gauge 仪表盘

2.1Gauge是测量器类型

• Gauge 用于存储有着起伏特征的指标数据，例如内存空闲大小等。
• 可变大，可变小。
• 重启进程后，会被重置

2.2Gauge 类型示例

memory_usage_bytes{host="master-01"}   100
memory_usage_bytes{host="master-01"}   30
memory_usage_bytes{host="master-01"}   50
memory_usage_bytes{host="master-01"}   80

#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。
示例，计算 CPU 温度在两小时内的差异：
dalta(cpu_temp_celsius{host="zeus"}[2h])

#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。
示例，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

三、Histogram 累积直方图

3.1Histogram 作用及特点

histogram是柱状图，在Prometheus系统的查询语言中，有三种作用：

• 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。
• 对每个采样点值累计和（sum）
• 对采样点的次数累计和（count）

度量指标名称: 以 [basename] 作为上面三类的作用度量指标名称为例：

1）<basename>_bucket{le="上边界"}            #这个值为小于等于上边界的所有采样点数量
2）<basename>_sum_
3）<basename>_count

#注：如果定义一个度量类型为 Histogram，则 Prometheus 会自动生成三个对应的指标。

3.2使用 histogram 柱状图

​在大多数情况下人们一般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 类型的样本会提供三种指标（假设指标名称为 <basename>）：

1）样本的值分布在 bucket 中的数量，命名为<basename>_bucket{le="<上边界>"}。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

2）所有样本值的大小总和，命名为 <basename>_sum
#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

3）样本总数，命名为 <basename>_count，值和 <basename>_bucket{le="+Inf"} 相同
#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
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="+Inf",} 2.0

注意：

1）bucket可以理解为是对数据指标值域的一个划分，划分的依据应该基于数据值的分布。注意后面的采样点是包含前面的采样点的，假设xxx_bucket{...,le="0.01"}的值为10，而xxx_bucket{...,le="0.05"}的值为30，那么意味着这30个采样点中，有10个是小于0.01s的，其余20个采样点的响应时间是介于0.01s和0.05s之间的。

2）可以通过 histogram_quantile() 函数来计算 Histogram 类型样本的分位数。
例如，假设样本的 9 分位数（quantile=0.9）的值为 x，即表示小于等于 x 的采样值的数量占总体采样值的 90%。

histogram_quantile(<basename>_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="x",}) 0.9

四、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），但它是直接由被监测端自行聚合计算出分位数，并将计算结果响应给Prometheus Server的样本采集请求。它也有三种作用：

1）对于每个采样点进行统计，并形成分位图。（如：统计低于60分的同学比例，统计低于80分的同学比例，统计低于95分的同学比例）
2）统计班上所有同学的总成绩（sum）
3）统计班上同学的考试总人数（count）

度量指标名称: 以 [basename] 作为上面三类的作用度量指标名称为例：

1）<basename>{quantile="x"}            #统计样本值的分位数分布情况，分位数范围：0 ≤ x ≤ 1
2）<basename>_sum                    #统计所有观察值的总和_
3）<basename>_count                    #统计已观察到的事件计数值

示例 1：

prometheus_tsdb_wal_fsync_duration_seconds{quantile="0.5"} 0.012352463
prometheus_tsdb_wal_fsync_duration_seconds{quantile="0.9"} 0.014458005
prometheus_tsdb_wal_fsync_duration_seconds{quantile="0.99"} 0.017316173
prometheus_tsdb_wal_fsync_duration_seconds_sum 2.888716127000002
prometheus_tsdb_wal_fsync_duration_seconds_count 216

#从上面的样本中可以得知当前Promtheus Server进行 wal_fsync 操作的总次数为 216 次，耗时 2.888716127000002s。 其中中位数（quantile=0.5）的耗时为 0.012352463s，9分位数（quantile=0.9）的耗时为0.014458005s。

示例 2：

#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

#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。

#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。

#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

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。