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Prometheus 指南

数据类型

简单理解

安装 Prometheus 后会暴露一个 /metrics 的 HTTP 服务（相当于安装了 prometheus_exporter），通过配置（默认会加上 /metrics），Prometheus 可以采集到这个 /metrics 里面的所有监控样本数据。例如：

prometheus_http_requests_total{code="200",handler="/api/v1/label/:name/values"} 3

时序样本

Prometheus 存储的是时序数据，也就是按照时间的维度存储连续的数据集合（指标名称和标签来做唯一标识）。样本格式如下：

prometheus_http_requests_total{code="200",handler="/api/v1/label/:name/values"} @133734964723510 3

其中：

• 时间戳：一个毫秒级的 Unix 时间戳
• 值：一个 float64 值

格式与命名要求

Prometheus 时序格式中包含指标名称和标签。指标名称和标签名/标签值可以包含 ASCII 字母、数字、下划线、冒号，但必须匹配正则表达式 [a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*，即开头的第一个字符不能是数字。

例如：

prometheus_http_requests_total{code="200",handler="/api/v1/label/:name/values"}

指标类型

Counter 计数器

Counter 是一个单调递增的数值，主要用于记录某段时间内 HTTP 请求的增长率。通过 rate 和 irate 函数可以生成样本数据的变化状况。

Gauge 灵活数值

Gauge 是一种用于记录可以任意上下变化的数值指标类型，与 Counter 不同，Gauge 适合用来监控瞬时值或频繁变化的值。

Histogram 数据分布

Histogram 用于记录数据分布，通过将数据划分成多个桶（buckets），统计每个桶中的样本数量。例如：

prometheus_http_request_duration_seconds_bucket{handler="/metrics",le="0.1"} 612

Summary 分位数

Summary 用于观察和聚合时间持续性或大小的指标类型，与 Histogram 类似，但更关注分位数。Summary 会自动计算请求延迟、响应时间等的分位数，同时还会维护时间的总数和。

Exporter 相关

概述

所有可以向 Prometheus 提供监控样本数据的程序都可以被称为一个 Exporter。Prometheus 通过轮询的方式，定期从这些目标（Target）中获取样本数据。

类型

规范

所有 Exporter 程序都需要按照 Prometheus 的规范返回监控样本数据。例如，Node Exporter 访问 http://env-base:9100/metrics 会返回如下内容：

# HELP prometheus_tsdb_wal_fsync_duration_seconds_count 1# TYPE: countprometheus_tsdb_wal_fsync_duration_seconds_count 2

样本数据规范：

• metric_name 和 label_name 必须遵循 PromQL 格式规范。
• value 是一个 float 格式的数据。
• timestamp 类型为 int64（从 1970-01-01 00:00:00 以来的毫秒数）。

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