prometheus有几种数据类型

Prometheus 数据类型主要有以下四种:

  1. Counter(计数器)
    • 单调递增的数值,表示某个事件发生的次数。
    • 计数器的值只会增加,除非被重置为0(例如在系统重启时)。
    • 示例:HTTP 请求的总数。
  2. Gauge(仪表盘)
    • 可以任意增加或减少的数值,表示某个度量的当前值。
    • 示例:当前系统的CPU使用率、内存使用量。
  3. Histogram(直方图)
    • 记录样本观察值并统计这些样本落在不同桶(bucket)中的次数。
    • 同时也会记录所有样本的总数和总和。
    • 常用于度量延迟或响应时间等。
    • 示例:HTTP 请求的响应时间分布。
  4. Summary(摘要)
    • 类似于直方图,但不仅记录样本观察值的分布,还计算并返回分位数(quantiles)。
    • Summary 记录总数和总和,还支持直接计算所观测值的百分位数。
    • 示例:HTTP 请求的响应时间百分位数(例如95th百分位响应时间)。

这些数据类型帮助用户灵活地收集、存储和查询各种监控数据,满足不同的监控需求和分析场景。

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### Metrics 数据类型种类 在 IT 领域,特别是涉及到监控系统时,Metrics 的数据类型主要分为四种基本类型:Counter、Gauge、Histogram 和 Summary。 #### Counter Counter 是一种只增不减的计数器类型的指标。这种类型的指标非常适合用于记录累计事件的数量,比如 HTTP 请求次数或 CPU 使用时间等[^3]。一旦被创建,Counter 只能增加数值而不能减少。如果应用程序重启,则该计数器会被重置为零。 ```python from prometheus_client import start_http_server, Counter # 创建一个名为 'http_requests_total' 的 Counter 指标 c = Counter('http_requests_total', 'Total number of HTTP requests') def handle_request(): c.inc() # 增加计数器 ``` #### Gauge 与 Counter 不同的是,Gauge 表示瞬时值,可以任意上下波动。这类度量适用于表示温度、当前内存利用率或其他随时间变化的状态变量。Gauges 还支持设置特定标签来区分不同维度下的测量结果。 ```python from prometheus_client import Gauge g = Gauge('memory_usage_bytes', 'Memory usage in bytes') g.set(8 * 1024 ** 3) # 设置内存用量为 8GB ``` #### Histogram 直方图 (Histogram) 记录观测样本分布情况,并提供分位数统计功能。这使得能够计算出请求延迟的时间范围内的百分比分布等情况。通过配置桶边界(buckets),可以根据实际需求调整精度。 ```python from prometheus_client import Histogram h = Histogram('request_latency_seconds', 'Request latency in seconds', buckets=[.005, .01, .025, .05, .1]) with h.time(): # 自动记录执行时间并更新到 histogram 中 process_request() ``` #### Summary 摘要(Summary) 类似于直方图,但它直接提供了基于滑动窗口机制下观察值得汇总统计数据,如平均值、总和以及指定数量/比例的最大最小值。Summary 更适合实时分析应用场景。 ```python from prometheus_client import Summary s = Summary('response_size_bytes', 'Response size in bytes') @s.time() def record_response_size(size): s.observe(size) ```
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