Prometheus 定义了 4 中不同的指标类型 (metric type)：Counter（计数器）、Gauge（仪表盘）、Histogram（直方图）、Summary（摘要）.
Counter
- Counter 用于累计值，例如 记录 请求次数、任务完成数、错误发生次数
- 一直增加，不会减少
- 重启进程后，会被重置
# http响应总数
http_response_total{method="GET",endpoint="/api/tracks"} 100
Gauge
- Gauge 常规数值，例如 温度变化、内存使用变化
- 可增可减的仪表盘
- 重启进程后，会被重置
# 如cpu、内存使用量
memory_usage_bytes{host="master-01"} 80
cpu_usage{host="master-01"} 60
Histogram
- 对记录的内容进行分组，提供 count 和 sum 全部值
- 直接反应了在不同区间内样本的个数
# 如：prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_bucket 指标
# HELP prometheus_tsdb_compaction_chunk_range Final time range of chunks on their first compaction
# TYPE prometheus_tsdb_compaction_chunk_range histogram
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_bucket{le="100"} 0
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_bucket{le="400"} 0
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_bucket{le="1600"} 0
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_bucket{le="6400"} 0
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_bucket{le="25600"} 0
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_bucket{le="102400"} 0
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_bucket{le="409600"} 0
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_bucket{le="1.6384e+06"} 260
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_bucket{le="6.5536e+06"} 780
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_bucket{le="2.62144e+07"} 780
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_bucket{le="+Inf"} 780
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_sum 1.1540798e+09
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_count 780
Summary
- 提供 count 和 sum 全部值
- 提供一个 quantiles 的功能，可以按%比划分跟踪的结果
- 例如：quantile 取值 0.95，表示取采样值里面的 95% 数据
# HELP prometheus_tsdb_wal_fsync_duration_seconds Duration of WAL fsync.
# TYPE prometheus_tsdb_wal_fsync_duration_seconds summary
prometheus_tsdb_wal_fsync_duration_seconds{quantile="0.5"} 0.012352463
prometheus_tsdb_wal_fsync_duration_seconds{quantile="0.9"} 0.014458005
prometheus_tsdb_wal_fsync_duration_seconds{quantile="0.99"} 0.017316173
prometheus_tsdb_wal_fsync_duration_seconds_sum 2.888716127000002
prometheus_tsdb_wal_fsync_duration_seconds_count 216
从上面的样本中可以得知当前 Prometheus Server 进行 wal_fsync 操作的总次数为 216 次，耗时 2.888716127000002s。其中中位数（quantile=0.5）的耗时为 0.012352463，9 分位数（quantile=0.9）的耗时为 0.014458005s。