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（以便实现针对特定类型用法定制的 API）和网络协议中有所区分。Prometheus 服务器尚未利用类型信息，而是将所有数据扁平化为无类型的时序数据。未来这可能会发生改变。
Counter（计数器）
计数器（counter）是一种累积指标，表示一个单一的单调递增的计数器 ，其值只能增加，或在重启时重置为零。例如，你可以使用计数器来表示已处理的请求数、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，不要将计数器用于表示当前运行的进程数；而应使用仪表盘（gauge）。
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Gauge（仪表盘）
仪表盘（gauge）是一种指标，表示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量，但也可用于可以上下浮动的“计数”，如并发请求的数量。
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Histogram（直方图）
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，并将其计数到可配置的桶中。它还提供所有观测值的总和。
一个以 <basename> 作为基本指标名称的直方图在抓取期间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 - 已观测事件的数量，暴露为
<basename>_count（与上述<basename>_bucket{le="+Inf"}相同）
使用 histogram_quantile() 函数可以从直方图或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 。有关直方图使用和与摘要之间差异的详细信息，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，其中包含动态数量的桶，以及观测值的总和与计数。原生直方图以极低的成本提供更高的分辨率。一旦原生直方图更接近稳定功能，将提供详细文档。
注意从 Prometheus v3.0 开始，经典直方图的 le 标签值在摄取期间会进行规范化，以遵循 OpenMetrics 标准数字 的格式。
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总结
与直方图类似，摘要（summary）对观测值（通常是请求持续时间和响应大小等）进行采样。它也提供观测值的总计数和所有观测值的总和，但它会在滑动时间窗口内计算可配置的分位数。
一个以 <basename> 作为基本指标名称的摘要在抓取期间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 - 已观测事件的数量，暴露为
<basename>_count
有关 φ 分位数、摘要使用以及与直方图之间差异的详细解释，请参阅直方图和摘要。
注意从 Prometheus v3.0 开始，quantile 标签的值在摄取期间会进行规范化，以遵循 OpenMetrics 标准数字 的格式。
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