理解指标类型
Prometheus 支持四种类型的指标
- 计数器
- Gauge (仪表盘)
- 直方图
- 摘要
Counter（计数器）
Counter (计数器) 是一种只能增加或重置的指标值，即其值不能低于之前的值。它适用于请求数、错误数等指标。
在查询栏中输入以下查询并执行。
go_gc_duration_seconds_count
PromQL 中的 rate() 函数会获取一段时间内的指标历史记录，并计算其值每秒增加的速度。Rate 仅适用于 Counter 值。
rate(go_gc_duration_seconds_count[5m]) 
Gauge（仪表盘）
Gauge 是一种数值，既可以升高也可以降低。它适用于集群中 Pod 数量、队列中事件数量等指标。
go_memstats_heap_alloc_bytes 
PromQL 函数如 max_over_time, min_over_time 和 avg_over_time 可用于 Gauge 指标
Histogram（直方图）
Histogram (直方图) 是一种比前两种更复杂的指标类型。直方图可用于计算任何基于桶（bucket）值进行统计的值。桶边界可以由开发人员配置。一个常见的例子是响应请求所花费的时间，即延迟。
示例：假设我们要观察处理 API 请求所花费的时间。直方图允许我们将其存储在桶中，而不是为每个请求存储请求时间。我们定义时间消耗的桶，例如 小于或等于 0.3, le 0.5, le 0.7, le 1, 和 le 1.2。这就是我们的桶，一旦计算出请求所花费的时间，它就会被添加到所有桶边界高于测量值的桶计数中。
假设“/ping”端点的请求 1 花费了 0.25 秒。各个桶的计数值如下。
/ping
| 桶 (Bucket) | 计数值 (Count) |
|---|---|
| 0 - 0.3 | 1 |
| 0 - 0.5 | 1 |
| 0 - 0.7 | 1 |
| 0 - 1 | 1 |
| 0 - 1.2 | 1 |
| 0 - +Inf | 1 |
注意：+Inf 桶是默认添加的。
(由于直方图是累积频率，因此 1 会被加到所有大于该测量值的桶中)
“/ping”端点的请求 2 花费了 0.4 秒。各个桶的计数值将变为这样。
/ping
| 桶 (Bucket) | 计数值 (Count) |
|---|---|
| 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 低于 0.5，因此直到该边界的所有桶的计数值都会增加。
让我们从 Prometheus UI 中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 百分位数为 0.09。要查找过去 5 分钟的 histogram_quantile，可以使用 rate() 和时间范围
histogram_quantile(0.9, rate(prometheus_http_request_duration_seconds_bucket{handler="/graph"}[5m]))
总结
Summaries (摘要) 也可以测量事件，并且是直方图的替代方案。它们计算成本更低，但丢失的数据更多。它们是在应用程序级别计算的，因此无法聚合来自同一进程的多个实例的指标。当预先不知道指标的桶时，可以使用它们，但在可能的情况下，强烈建议优先使用直方图而非摘要。
在本教程中，我们详细介绍了指标类型，以及一些 PromQL 操作，如 rate, histogram_quantile 等。