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托管 Prometheus

数据格式和指标类型

Prometheus Metrics 类型

从存储的角度来讲，Promethues 中所有的监控指标 Metric 都是相同的。但是在不同的场景下，这些 Metric 又有一些细微的差异。例如在 node exporter 返回的样本中：

指标 node_load1 反应的是当前系统的负载状态，随着时间的变化这个指标返回的样本数据是在不断变化的。

指标 node_cpu_seconds_total 所获取到的样本数据却不同，它是一个持续增大的值，因为其反映的是节点 CPU 的累积使用时间。因此从理论上讲，只要节点不关机，这个值会持续变大。

为了能够帮助用户理解和区分这些不同监控指标之间的差异，Prometheus 定义了 4 种不同的指标类型（Metric Type），分别是：Counter（计数器）、Gauge（仪表盘）、Histogram（直方图）、Summary（摘要）。

Metric 类型	说明	常用指标
Counter	Counter 类型的指标和计数器一样，只增不减（除非系统发生重置）。常见的监控指标，例如http_requests_total，node_cpu_seconds_total 都是 Counter 类型的监控指标。Counter 类型的指标名称常使用 _total 作为后缀。说明 Counter 是一个简单但强大的指标，但需要明确的是，某项指标的累计值，对于用户了解系统状态来说，没什么直接的价值。因此，Counter 指标常搭配 rate 或 increase 函数，通过取范围向量（range vector）来使用。	CPU 使用时间，网络流量，请求量
Gauge	与 Counter 类型不同，Gauge 类型的指标侧重于反应系统的当前状态。因此这类指标的样本数据可增可减。例如 node_memory_MemFree_bytes（主机当前空闲的内存大小）、container_memory_usage_bytes （容器当前内存大小）都是 Gauge 类型的监控指标。	内存用量，硬盘空间，服务运行状态
Histogram	Counter 指标存在一个问题：它只能被计算为均值。而对于类似接口请求延迟类的数据，仅仅有平均值还不够。还需要看到数据的分布情况，甚至计算百分位数（quantile）。对于这类数据，Prometheus 提供了 2 种指标类型：histogram 和 Summary。其中，Histogram 的原理是提前定义多个 buckets，覆盖所有可能的样本；采集到新样本时，这个样本会落入某个 bucket 内。使用时，我们可以利用样本在各个 bucket 的分布情况计算 quantile。展示时，histogram 尤其适合绘制火焰图（heat map）。	各类延迟、耗时类指标
Summary	Summary 与 Histogram 一样，可以用来查看数据的分布情况。但与 Histogram 不同的是，Summary 返回的是计算后数据（中位数的具体值）。因此，它相比 Histogram 省略了在查询时的计算消耗，但是也丢失了原始的样本数据。	各类延迟、耗时类指标

最近更新时间：2025.02.20 15:57:51

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