Prometheus 的客户端库中提供了四种核心的指标类型。但这些类型只是在客户端库(客户端可以根据不同的数据类型调用不同的 API 接口)和在线协议中,实际在 Prometheus server 中并不对指标类型进行区分,而是简单地把这些指标统一视为无类型的时间序列。不过,将来我们会努力改变这一现状的。

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)。

不同语言关于 Counter 的客户端库使用文档:

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:当前并发请求的数量。

对于 Gauge 类型的监控指标,通过 PromQL 内置函数 delta() 可以获取样本在一段时间内的变化情况,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

不同语言关于 Guage 的客户端库使用文档:

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。这种方式的问题很明显,以系统 API 调用的平均响应时间为例:如果大多数 API 请求都维持在 100ms 的响应时间范围内,而个别请求的响应时间需要 5s,那么就会导致某些 WEB 页面的响应时间落到中位数的情况,而这种现象被称为长尾问题

为了区分是平均的慢还是长尾的慢,最简单的方式就是按照请求延迟的范围进行分组。例如,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 和 Summary 都是为了能够解决这样问题的存在,通过 Histogram 和 Summary 类型的监控指标,我们可以快速了解监控样本的分布情况。

Histogram 在一段时间范围内对数据进行采样(通常是请求持续时间或响应大小等),并将其计入可配置的存储桶(bucket)中,后续可通过指定区间筛选样本,也可以统计样本总数,最后一般将数据展示为直方图。

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
    

[info] 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<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:

参考

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