Prometheus 简介
Prometheus 适用于记录文本格式的时间序列，它既适用于以机器为中心的监控，也适用于高度动态的面向服务架构的监控。在微服务的世界中，它对多维数据收集和查询的支持有特殊优势。Prometheus 是专为提高系统可靠性而设计的，它可以在断电期间快速诊断问题，每个 Prometheus Server 都是相互独立的，不依赖于网络存储或其他远程服务。当基础架构出现故障时，你可以通过 Prometheus 快速定位故障点，而且不会消耗大量的基础架构资源。
数据模型
每一条时间序列由指标名称（Metrics Name）以及一组标签（键值对）唯一标识。在时间序列中的每一个点称为一个样本（sample），样本由以下三部分组成：
指标（metric）：指标名称和描述当前样本特征的 labelsets；
时间戳（timestamp）：一个精确到毫秒的时间戳；
样本值（value）： 一个 folat64 的浮点型数据表示当前样本的值。
通过如下表达方式表示指定指标名称和指定标签集合的时间序列：
<metric name>{<label name>=<label value>, ...}
例如，指标名称为 api_http_requests_total，标签为 method="POST" 和 handler="/messages" 的时间序列可以表示为：
api_http_requests_total{method="POST", handler="/messages"}
指标类型
Counter（计数器）
Counter 类型代表一种样本数据单调递增的指标，即只增不减，除非监控系统发生了重置。例如，你可以使用 counter 类型的指标来表示服务的请求数、已完成的任务数、错误发生的次数等。counter 主要有两个方法：
//将counter值加1.
Inc()
// 将指定值加到counter值上，如果指定值<0 会panic.
Add(float64)
Counter 类型数据可以让用户方便的了解事件产生的速率的变化，在 PromQL 内置的相关操作函数可以提供相应的分析，比如以 HTTP 应用请求量来进行说明：
//通过rate()函数获取HTTP请求量的增长率
rate(http_requests_total[5m])
//查询当前系统中，访问量前10的HTTP地址
topk(10, http_requests_total)
不要将 counter 类型应用于样本数据非单调递增的指标，例如：当前运行的进程数量（应该用 Guage 类型）。
调用示例
Go
Guage（仪表盘）
Guage 类型代表一种样本数据可以任意变化的指标，即可增可减。guage 通常用于像温度或者内存使用率这种指标数据，也可以表示能随时增加或减少的“总数”，例如，计算 CPU 温度在两小时内的差异：
dalta(cpu_temp_celsius{host="zeus"}[2h])
你还可以通过PromQL 内置函数 predict_linear() 基于简单线性回归的方式，对样本数据的变化趋势做出预测。例如，基于 2 小时的样本数据，来预测主机可用磁盘空间在 4 个小时之后的剩余情况：
predict_linear(node_filesystem_free{job="node"}[2h], 4 * 3600) < 0
Histogram（直方图）
在大多数情况下人们都倾向于使用某些量化指标的平均值，例如 CPU 的平均使用率、页面的平均响应时间。长尾问题例如：按照请求延迟的范围进行分组，统计延迟在 0~10ms 之间的请求数有多少而 10~20ms 之间的请求数又有多少。通过这种方式可以快速分析系统慢的原因。
Histogram 类型的样本会提供三种指标（假设指标名称为 <basename>）：
-
样本的值分布在 bucket 中的数量，命名为
<basename>_bucket{le="<上边界>"}。解释的更通俗易懂一点，这个值表示指标值小于等于上边界的所有样本数量。// 在总共2次请求当中。http 请求响应时间 <=0.005 秒 的请求次数为0 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.005",} 0.0 // 在总共2次请求当中。http 请求响应时间 <=0.01 秒 的请求次数为0 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.01",} 0.0 // 在总共2次请求当中。http 请求响应时间 <=0.025 秒 的请求次数为0 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.025",} 0.0 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.05",} 0.0 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.075",} 0.0 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.1",} 0.0 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.25",} 0.0 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.5",} 0.0 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.75",} 0.0 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="1.0",} 0.0 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="2.5",} 0.0 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="5.0",} 0.0 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="7.5",} 2.0 // 在总共2次请求当中。http 请求响应时间 <=10 秒 的请求次数为 2 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="10.0",} 2.0 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="+Inf",} 2.0 -
所有样本值的大小总和，命名为
<basename>_sum。// 实际含义： 发生的2次 http 请求总的响应时间为 13.107670803000001 秒 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_sum{path="/",method="GET",code="200",} 13.107670803000001 -
样本总数，命名为
<basename>_count。值和<basename>_bucket{le="+Inf"}相同。// 实际含义： 当前一共发生了 2 次 http 请求 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_count{path="/",method="GET",code="200",} 2.0
** 注意**
bucket 可以理解为是对数据指标值域的一个划分，划分的依据应该基于数据值的分布。注意后面的采样点是包含前面的采样点的，假设
xxx_bucket{...,le="0.01"}的值为 10，而xxx_bucket{...,le="0.05"}的值为 30，那么意味着这 30 个采样点中，有 10 个是小于 10 ms 的，其余 20 个采样点的响应时间是介于 10 ms 和 50 ms 之间的。
可以通过 histogram_quantile() 函数来计算 Histogram 类型样本的分位数。分位数可能不太好理解，你可以理解为分割数据的点。我举个例子，假设样本的 9 分位数（quantile=0.9）的值为 x，即表示小于 x 的采样值的数量占总体采样值的 90%。Histogram 还可以用来计算应用性能指标值（Apdex score）。
不同语言关于 Histogram 的客户端库使用文档：
Summary（摘要）
与 Histogram 类型类似，用于表示一段时间内的数据采样结果（通常是请求持续时间或响应大小等），但它直接存储了分位数（通过客户端计算，然后展示出来），而不是通过区间来计算。
Summary 类型的样本也会提供三种指标（假设指标名称为
-
样本值的分位数分布情况，命名为
<basename>{quantile="<φ>"}。// 含义：这 12 次 http 请求中有 50% 的请求响应时间是 3.052404983s io_namespace_http_requests_latency_seconds_summary{path="/",method="GET",code="200",quantile="0.5",} 3.052404983 // 含义：这 12 次 http 请求中有 90% 的请求响应时间是 8.003261666s io_namespace_http_requests_latency_seconds_summary{path="/",method="GET",code="200",quantile="0.9",} 8.003261666 -
所有样本值的大小总和，命名为
<basename>_sum。// 含义：这12次 http 请求的总响应时间为 51.029495508s io_namespace_http_requests_latency_seconds_summary_sum{path="/",method="GET",code="200",} 51.029495508 -
样本总数，命名为
<basename>_count。// 含义：当前一共发生了 12 次 http 请求 io_namespace_http_requests_latency_seconds_summary_count{path="/",method="GET",code="200",} 12.0
现在可以总结一下 Histogram 与 Summary 的异同：
- 它们都包含了
<basename>_sum和<basename>_count指标 - Histogram 需要通过
<basename>_bucket来计算分位数，而 Summary 则直接存储了分位数的值。
关于 Summary 与 Histogram 的详细用法，请参考 histograms and summaries。
不同语言关于 Summary 的客户端库使用文档：
PromQL表达式语言数据类型
瞬时向量（Instant vector） - 一组时间序列，每个时间序列包含单个样本，它们共享相同的时间戳。也就是说，表达式的返回值中只会包含该时间序列中的最新的一个样本值。而相应的这样的表达式称之为瞬时向量表达式。例如
<metric name>{label=value}的形式，以下表达式选择指标名称以 job: 开头的所有指标：:
{__name__=~"job:.*"}等价于{http_requests_total =~"job:.*"}区间向量（Range vector） - 一组时间序列，每个时间序列包含一段时间范围内的样本数据。需要定义时间选择的范围，时间范围通过时间范围选择器 [] 进行定义，以指定应为每个返回的区间向量样本值中提取多长的时间范围。例如：选择在过去 5 分钟内指标名称为 http_requests_total，job 标签值为 prometheus 的所有时间序列：
s - 秒
m - 分钟
h - 小时
d - 天
w - 周
y - 年
http_request_total{} # 瞬时向量表达式，选择当前最新的数据 http_requests_total{job="prometheus"}[5m] # 区间向量表达式，选择以当前时间为基准，5分钟内的数据指标名称为 http_requests_total，job 标签值为 prometheus 的所有时间序列
- 标量（Scalar） - 一个浮点型的数据值。
- 字符串（String） - 一个简单的字符串值。
根用户输入的表达式返回的数据类型是否合法取决于用例的不同，例如：瞬时向量表达式返回的数据类型是唯一可以直接绘制成图表的数据类型。
时间位移操作
在瞬时向量表达式或者区间向量表达式中，都是以当前时间为基准。位移操作的关键字为 offset
offset 关键字需要紧跟在选择器{}后面。以下表达式是正确的：
sum(http_requests_total{method="GET"} offset 5m) // GOOD.
该操作同样适用于区间向量。以下表达式返回指标 http_requests_total 一周前的 5 分钟之内的 HTTP 请求量的增长率：
rate(http_requests_total[5m] offset 1w)
