指标类型。
Prometheus 支持四种类型的指标，分别是 - Counter（计数器） - Gauge（仪表盘） - Histogram（直方图） - Summary（摘要）
Counter（计数器）
Counter 是一种指标值，它只能增加或重置，即其值不能小于之前的值。它可以用于表示请求数量、错误数量等指标。
在查询栏中输入以下查询并点击执行。
go_gc_duration_seconds_count
PromQL 中的 rate() 函数会取一段时间范围内的指标历史数据，并计算其值每秒增加的速度。rate 只适用于 Counter 值。
rate(go_gc_duration_seconds_count[5m]) 
Gauge（仪表盘）
Gauge 是一个数值，它可以增加或减少。它可以用于表示集群中的 Pod 数量、队列中的事件数量等指标。
go_memstats_heap_alloc_bytes 
PromQL 函数，例如 max_over_time, min_over_time 和 avg_over_time，可以用于 Gauge 指标
Histogram（直方图）
与前两种指标类型相比，Histogram 是一种更复杂的指标类型。Histogram 可用于基于桶值计数的任何计算值。桶的边界可以由开发人员配置。一个常见的例子是响应请求所需的时间，称为延迟（latency）。
示例：假设我们要观察处理 API 请求所花费的时间。直方图不是存储每个请求的耗时，而是允许我们将耗时存储在桶中。我们定义耗时的桶，例如 lower or equal 0.3, le 0.5, le 0.7, le 1, 和 le 1.2。所以这些是我们的桶，一旦计算出请求的耗时，它就会被添加到所有桶的计数中，这些桶的边界值高于测量的耗时。
假设端点“/ping”的请求 1 花费 0.25 秒。这些桶的计数将是：
/ping
| 桶 | 计数 |
|---|---|
| 0 - 0.3 | 1 |
| 0 - 0.5 | 1 |
| 0 - 0.7 | 1 |
| 0 - 1 | 1 |
| 0 - 1.2 | 1 |
| 0 - +Inf | 1 |
注意：默认会添加 +Inf 桶。
（由于直方图是累积频率，因此会将 1 添加到所有大于该值的桶中）
端点“/ping”的请求 2 花费 0.4 秒。这些桶的计数将是这样。
/ping
| 桶 | 计数 |
|---|---|
| 0 - 0.3 | 1 |
| 0 - 0.5 | 2 |
| 0 - 0.7 | 2 |
| 0 - 1 | 2 |
| 0 - 1.2 | 2 |
| 0 - +Inf | 2 |
由于 0.4 小于 0.5，所有直到该边界的桶都会增加计数。
让我们从 Prometheus UI 探索一个直方图指标并应用一些函数。
prometheus_http_request_duration_seconds_bucket{handler="/graph"}
histogram_quantile() 函数可用于从直方图中计算分位数
histogram_quantile(0.9,prometheus_http_request_duration_seconds_bucket{handler="/graph"})
图表显示第 90 个百分位数是 0.09。要查找过去 5 分钟的 histogram_quantile，您可以使用 rate() 函数和时间范围
histogram_quantile(0.9, rate(prometheus_http_request_duration_seconds_bucket{handler="/graph"}[5m]))
Summary（摘要）
Summary 也测量事件，并且是 Histogram 的一种替代方案。它们更廉价，但会丢失更多数据。它们是在应用程序级别计算的，因此无法聚合同一进程多个实例的指标。当指标的桶预先未知时可以使用它们，但强烈建议尽可能使用 Histogram 而不是 Summary。
在本教程中，我们详细介绍了指标类型以及一些 PromQL 操作，例如 rate、histogram_quantile 等。
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