prometheus metrics 指标
什么是指标(metrics)？用外行的话来说，指标是数字测量，时间序列意味着随着时间的推移记录变化。用户想要测量的内容因应用程序而异。对于 Web 服务器，它可能是请求时间，对于数据库，它可能是活动连接数或活动查询数等。
指标在理解为什么您的应用程序以某种方式工作方面起着重要作用。假设您正在运行一个 Web 应用程序并发现该应用程序很慢。您将需要一些信息来了解您的应用程序发生了什么。例如，当请求数量很高时，应用程序可能会变慢。如果您有请求计数指标，您可以找出原因并增加服务器数量来处理负载。
Prometheus Metrics 是整个监控系统的核心，所有的监控指标数据都由其记录。Prometheus 中，所有 Metrics 皆为时序数据，并以名字作区分，即每个指标收集到的样本数据包含至少三个维度的信息：名字、时刻和数值。
1. 指标数据模型
Prometheus 采集的所有指标都是以时间序列的形式进行存储，每一个时间序列有三部分组成：
- 指标名和指标标签集合：metric_name{<label1=v1>,<label2=v2>....}，指标名：表示这个指标是监控哪一方面的状态，比如 http_request_total 表示：请求数量；指标标签，描述这个指标有哪些维度，比如 http_request_total 这个指标，有请求状态码 code = 200/400/500，请求方式：method = get/post 等，实际上指标名称实际上是以标签的形式保存，这个标签是name，即：name=。
- 时间戳：描述当前时间序列的时间，单位：毫秒。
- 样本值：当前监控指标的具体数值，比如 http_request_total 的值就是请求数是多少。
可以通过查看 Prometheus 的 metrics 接口查看所有上报的指标：
所有的指标也都是通过如下所示的格式来标识的：
2. 指标类型
Prometheus 底层存储上其实并没有对指标做类型的区分，都是以时间序列的形式存储，但是为了方便用户的使用和理解不同监控指标之间的差异，Prometheus 定义了 4 种不同的指标类型：计数器 counter，仪表盘 gauge，直方图 histogram，摘要 summary。
Prometheus Metrics 有四种基本数据类型：
- Counter: 只增不减的单变量
- Gauge：可增可减的单变量
- Histogram：多桶统计的多变量
- Summary：聚合统计的多变量
Counter 计数器
Counter 类型和 redis 的自增命令一样，只增不减，通过 Counter 指标可以统计 Http 请求数量，请求错误数，接口调用次数等单调递增的数据。同时可以结合 increase 和 rate 等函数统计变化速率，后续我们会提到这些内置函数。
Gauge 仪表盘
和 Counter 不同，Gauge 是可增可减的，可以反映一些动态变化的数据，例如当前内存占用，CPU 利用，Gc 次数等动态可上升可下降的数据，在 Prometheus 上通过 Gauge，可以不用经过内置函数直观的反映数据的变化情况，如下图表示堆可分配的空间大小：
上面两种是数值指标，代表数据的变化情况，Histogram 和 Summary 是统计类型的指标，表示数据的分布情况。
Histogram 直方图
Histogram 是一种直方图类型，可以观察到指标在各个不同的区间范围的分布情况，如下图所示：可以观察到请求耗时在各个桶的分布。
有一点要注意的是，Histogram 是累计直方图，即每一个桶的是只有上区间，例如下图表示小于 0.1 毫秒（le="0.1"）的请求数量是 18173 个，小于 0.2 毫秒（le="0.2")的请求是 18182 个，在 le="0.2"这个桶中是包含了 le="0.1"这个桶的数据，如果我们要拿到 0.1 毫秒到 0.2 毫秒的请求数量，可以通过两个桶想减得到。
在直方图中，还可以通过 histogram_quantile 函数求出百分位数，比如 P50，P90，P99 等数据。
Summary 摘要
Summary 也是用来做统计分析的，和 Histogram 区别在于，Summary 直接存储的就是百分位数，如下所示：可以直观的观察到样本的中位数，P90 和 P99。
Summary 的百分位数是客户端计算好直接让 Prometheus 抓取的，不需要 Prometheus 计算，直方图是通过内置函数 histogram_quantile 在 Prometheus 服务端计算求出。