指标类型
Prometheus 客户端库提供四种核心指标类型。这些类型目前仅在客户端库（用于启用针对特定类型使用而定制的 API）和有线协议中有所区分。Prometheus 服务器尚未使用类型信息，而是将所有数据扁平化为无类型的时间序列。这种情况未来可能会改变。
Counter（计数器）
Counter 是一种累积指标，代表一个单调递增的计数器，其值只能增加或在重启时重置为零。例如，您可以使用计数器来表示已服务的请求数、已完成的任务数或错误数。
不要使用计数器来暴露一个可以减少的值。例如，不要将计数器用于当前运行的进程数；而应使用仪表盘。
计数器的客户端库使用文档
Gauge（仪表盘）
Gauge 是一种指标，代表一个可以任意上升和下降的单一数值。
仪表盘通常用于测量值，如温度或当前内存使用情况，也用于可以上下波动的“计数”，如并发请求的数量。
仪表盘的客户端库使用文档
Histogram（直方图）
Histogram 对观测值（通常是请求持续时间或响应大小等）进行采样，并将它们计入可配置的桶中。它还提供所有观测值的总和。
一个基本指标名称为 <basename> 的直方图在一次抓取中会暴露多个时间序列：
- 观测桶的累积计数器，暴露为
<basename>_bucket{le="<upper inclusive bound>"} - 所有观测值的总和，暴露为
<basename>_sum - 已观测事件的计数，暴露为
<basename>_count（与上面的<basename>_bucket{le="+Inf"}相同）
使用 histogram_quantile() 函数 从直方图甚至直方图的聚合中计算分位数。直方图也适用于计算 Apdex 分数。在操作桶时，请记住直方图是累积的。有关直方图用法及其与摘要的区别，请参阅直方图和摘要。
注意从 Prometheus v2.40 开始，实验性地支持原生直方图。原生直方图只需要一个时间序列，其中除了观测值的总和与计数外，还包括动态数量的桶。原生直方图能以极低的成本实现更高的分辨率。一旦原生直方图接近成为稳定功能，将提供详细文档。
注意从 Prometheus v3.0 开始，在摄取期间，传统直方图的 `le` 标签的值会被规范化，以遵循 OpenMetrics 规范数字 的格式。
直方图的客户端库使用文档
总结
与直方图类似，摘要也对观测值（通常是请求持续时间或响应大小等）进行采样。虽然它也提供观测值的总计数和所有观测值的总和，但它在滑动时间窗口上计算可配置的分位数。
一个基本指标名称为 `<basename>` 的摘要在一次抓取中会暴露多个时间序列：
- 观测事件的流式 φ-分位数 (0 ≤ φ ≤ 1)，暴露为 `<basename>{quantile="<φ>"}`
- 所有观测值的总和，暴露为
<basename>_sum - 已观测事件的计数，暴露为 `<basename>_count`
有关 φ-分位数、摘要用法及其与直方图的区别的详细解释，请参阅直方图和摘要。
注意从 Prometheus v3.0 开始，在摄取期间，`quantile` 标签的值会被规范化，以遵循 OpenMetrics 规范数字 的格式。
摘要的客户端库使用文档