<think>好的，我需要帮助用户解决如何正确导入io
.prometheus相关包的问题，包括Counter、Gauge、Histogram和Labels等类的使用方法。首先，我需要回顾用户提供的引用内容，看看是否有相关的信息可以参考。
用户提供的引用中提到了
Prometheus的API端点、配置示例、Jenkins Exporter的指标参数以及Grafana的环境配置。这些引用主要涉及
Prometheus的监控配置和Exporter的使用，但并没有直接提到如何导入Java库中的相关类。不过，用户之前的问题是关于
Prometheus的IO监控配置，现在转向了如何在代码中导入
Prometheus的客户端库，这可能是用户在进行自定义指标采集时需要编写Exporter或自定义监控。
接下来，我需要确定用户使用的编程语言。根据用户提到的包路径io
.prometheus.metrics
.core
.metrics，这看起来像是Java的包结构，因为Java通常使用逆域名命名约定，比如io
.prometheus。而Python的
Prometheus客户端库通常使用
prometheus_client这样的包名。因此，用户可能是在Java项目中使用
Prometheus客户端库。
接下来，我需要确认正确的Maven依赖项。
Prometheus的Java客户端库有不同的版本，主要分为旧的simpleclient和新的基于OpenMetrics的库。用户提到的类如Counter、Gauge、Histogram可能在不同的库中。例如，旧版的simpleclient中，Counter位于io
.prometheus.client
.Counter，而新版的可能有所不同。但用户提到的包路径是io
.prometheus.metrics
.core
.metrics，这可能对应的是较新版本的库，或者是用户自己项目中的结构，需要进一步确认。
另外，用户提到了Labels类，位于io
.prometheus.metrics
.model
.snapshots
.Labels。这可能是新版本库中的类，用于处理指标的标签。需要检查最新的
Prometheus Java客户端文档，确认正确的依赖和包结构。
现在，我需要根据这些信息，提供正确的Maven和Gradle依赖配置，并给出基本的使用示例。同时，需要指出版本兼容性和
常见问题，比如依赖冲突或版本过旧。
可能还需要提醒用户注意包名的变化，旧版和新版客户端的差异，以及如何初始化指标注册表。此外，用户可能需要了解如何将指标暴露给
Prometheus服务器，比如通过HTTP端点或使用内置的Servlet。
最后，根据用户的问题生成相关问题，例如如何处理依赖冲突，如何自定义指标标签，如何集成到Spring Boot等框架中，以及如何验证指标是否正确导出。</think>###
Prometheus Java 客户端依赖配置与核心类使用指南
#### 一、Maven/Gradle 依赖配置
需要根据客户端库版本选择对应的坐标（以最新版 1
.0
.0 为例）：
1
. **Maven 配置**
```xml
<!-- 基础核心库 -->
<dependency>
<groupId>io
.prometheus</groupId>
<artifactId>
prometheus-metrics-core</artifactId>
<version>1
.0
.0</version>
</dependency>
<!-- 标签处理库 -->
<dependency>
<groupId>io
.prometheus</groupId>
<artifactId>
prometheus-metrics-model</artifactId>
<version>1
.0
.0</version>
</dependency>
```
2
. **Gradle 配置**
```groovy
implementation 'io
.prometheus:
prometheus-metrics-core:1
.0
.0'
implementation 'io
.prometheus:
prometheus-metrics-model:1
.0
.0'
```
#### 二、核心类的正确导入方式
```java
// 指标类型导入
import io
.prometheus.metrics
.core
.metrics
.Counter;
import io
.prometheus.metrics
.core
.metrics
.Gauge;
import io
.prometheus.metrics
.core
.metrics
.Histogram;
// 标签处理类
import io
.prometheus.metrics
.model
.snapshots
.Labels;
```
#### 三、基础使用示例
1
. **Counter 计数器**
```java
Counter httpRequests = Counter
.builder()
.name("http_requests_total")
.help("Total HTTP requests")
.labelNames("method", "path")
.register();
// 带标签的计数
httpRequests
.labelValues("GET", "/api")
.inc();
```
2
. **Gauge 仪表盘**
```java
Gauge memoryUsage = Gauge
.builder()
.name("memory_usage_bytes")
.help("Current memory usage")
.register();
// 更新数值
memoryUsage
.set(Runtime
.getRuntime()
.totalMemory());
```
3
. **Histogram 直方图**
```java
Histogram requestLatency = Histogram
.builder()
.name("http_request_duration_seconds")
.help("Request latency in seconds")
.buckets(0
.1, 0
.5, 1
.0)
.register();
// 记录时间
Histogram
.Timer timer = requestLatency
.startTimer();
try {
// 业务逻辑
} finally {
timer
.observeDuration();
}
```
4
. **Labels 标签高级用法**
```java
// 创建固定标签组
Labels labels = Labels
.of("service", "payment", "env", "prod");
// 动态标签组合
Labels dynamicLabels = labels
.merge(Labels
.of("user", "admin"));
```
#### 四、版本兼容性说明
| 功能 | 旧版 (0
.16
.0) | 新版 (1
.x) |
|----------------|----------------------------|-------------------------------|
| 包结构 | io
.prometheus.client | io
.prometheus.metrics |
| 注册方式 | DefaultCollectorRegistry | 自动注册到全局Registry |
| 标签处理 | 直接使用字符串数组 | 类型安全的Labels对象 |
| 指标构建 | build()
.register() | builder()
.register() |
#### 五、
常见问题排查
1
. **依赖冲突**
若出现 `NoClassDefFoundError`，检查是否混用了新旧版本依赖：
```bash
mvn dependency:tree | grep
prometheus
```
2
. **指标不显示**
确保已配置暴露端点（Spring Boot 示例）：
```java
@Bean
PrometheusMeterRegistry
prometheusRegistry() {
return new
PrometheusMeterRegistry(
PrometheusConfig
.DEFAULT);
}
```
3
. **标签格式错误**
新版要求标签值必须满足正则
表达式 `[a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*`，非法字符会导致注册失败[^1]
Prometheus常用PromeQL表达式详解
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本文介绍了Prometheus中的常见PromQL表达式，包括针对node_exporter上报的总内存和CPU平均使用率计算，以及针对mysqld_exporter上报的mysql启动时间和最大连接数监控。通过这些表达式，可以有效地监控系统的运行状态。
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