本文介绍了Prometheus的四种核心度量指标类型：Counter（用于单调递增计数）、Gauge（可增可减的测量器）、Histogram（柱状图，用于采样和统计）以及Summary（分位数统计）。每种类型都有其特定的使用场景，如Counter适合记录请求次数，Gauge用于动态变化的值，Histogram用于请求持续时间和响应大小的分布，而Summary则提供分位数统计。文章还给出了各种客户端库的使用文档链接。
Prometheus客户端库提供了四个核心的metrics类型。这四种类型目前仅在客户端库和wire协议中区分。Prometheus服务还没有充分利用这些类型。不久的将来就会发生改变。
Counter(计数器)
counter 是表示单个单调递增计数器的累积度量，其值只能在重启时增加或重置为零。 例如，您可以使用计数器来表示所服务的请求数，已完成的任务或错误。
不要使用计数器来暴露可能减少的值。例如，不要使用计数器来处理当前正在运行的进程数; 而是使用仪表。
客户端使用计数器的文档：
Gauge(测量器)
gauge是一个度量指标，它表示一个既可以递增, 又可以递减的值。
测量器主要测量类似于温度、当前内存使用量等，也可以统计当前服务运行随时增加或者减少的Goroutines数量
客户端使用计量器的文档：
Histogram(柱状图)
histogram，直方图对观察结果进行采样（通常是请求持续时间或响应大小等），并将其计入可配置存储桶中。它还提供所有观察值的总和。
基本度量标准名称为的直方图在scrape期间显示多个时间序列：
- 暴露的观察桶的累积计数器：
<basename>_bucket{le="<upper inclusive bound>"} - 所有观测值的总和：
<basename>_sum - 已观察到的事件数：
<basename>_count，和<basename>_bucket{le="+Inf"}相同
使用histogram_quantile函数, 计算直方图或者是直方图聚合计算的分位数阈值。 一个直方图计算Apdex值也是合适的, 当在buckets上操作时，记住直方图是累计的。详见直方图和总结
客户库的直方图使用文档：
[Summary]总结
类似histogram柱状图，summary是采样点分位图统计(通常是请求持续时间和响应大小等)。虽然它还提供观察的总数和所有观测值的总和，但它在滑动时间窗口上计算可配置的分位数。
基本度量标准名称<basename>的summary在scrape期间公开了多个时间序列：
- 流φ-quantiles (0 ≤ φ ≤ 1), 显示为
<basename>{quantiles="[φ]"} <basename>_sum， 是指所有观察值的总和<basename>_count, 是指已观察到的事件计数值
有关φ-分位数，Summary用法和histogram图差异的详细说明，详见histogram和summaries
有关summaries的客户端使用文档：
链接
Prometheus官网地址：https://prometheus.io/
我的Github：https://github.com/Alrights/prometheus
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