数据指标类型
Prometheus 客户端库提供了四种核心数据指标类型。这些仅在客户端库(针对特定类型的使用量身定制的API)和有线协议中有所区别。Prometheus 服务尚未使用数据类型,而是将所有数据平铺为没有类型的时间序列。将来可能会改变。
Counter 计数器类型
_counter_是一个累计类型的数据指标,它代表单调递增的计数器,其值只能在重新启动时增加或重置为 0。例如,您可以使用计数器来表示已响应的请求数,已完成或出错的任务数。
不要使用计数器来显示可以减小的值。例如,请不要使用计数器表示当前正在运行的进程数;使用 gauge 代替。
计数器的客户端库使用文档:
Gauge 数据轨迹类型
gauge 是可以任意上下波动数值的指标类型。
Gauge 通常用于测量值,例如温度或当前的内存使用量,还可用于可能上下波动的"计数",例如请求并发数。
Gauge 的客户端库使用文档:
Histogram 直方图类型
Histogram 对观测值(通常是请求持续时间或响应大小之类的数据)进行采样,并将其计数在可配置的数值区间中。它也提供了所有数据的总和。
基本数据指标名称为<basename>
的直方图类型数据指标,在数据采集期间会显示多个时间序列:
数值区间的累计计数器,显示为
<basename>_bucket{le="<数值区间的上边界>"}
所有观测值的总和,显示为
<basename>_sum
统计到的事件计数,显示为
<basename>_count
(与上述<basename>_bucket{le="+Inf"}
相同)
使用histogram_quantile()
函数可以根据直方图及聚合直方图来计算分位数。直方图也适用于计算 Apdex 得分。在数值区间操作时,请注意直方图是累积的。更多直方图用法的详细信息及与 summary 的差异,请参见直方图和 summary。
Histogram 的客户端库使用文档:
Summary 汇总类型
类似于 histogram,summary 会采样观察结果(通常是请求持续时间和响应大小之类的数据)。它不仅提供了观测值的总数和所有观测值的总和,还可以计算滑动时间窗口内的可配置分位数。
基本数据指标名称为<basename>
的 summary 类型数据指标,在数据采集期间会显示多个时间序列:
流观察到的事件的 φ-quantiles(0≤φ≤1),显示为
<basename>{quantile="<φ>"}
所有观测值的总和,显示为
<basename>_sum
观察到的事件计数,显示为
<basename>_count
有关 φ-quantiles 的详细说明,summary 使用方法用法以及与的差异,请参见 histograms and summaries。
Summary 的客户端库使用文档:
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