Prometheus學習系列（三）之Prometheus 數據模型和metric類型

前言

本文來自Prometheus官網手冊1、Prometheus官網手冊2 和 Prometheus簡介

說明

Prometheus從根本上存儲的全部數據都是時間序列: 具備時間戳的數據流只屬於單個度量指標和該度量指標下的多個標籤維度。除了存儲時間序列數據外，Prometheus還能夠生成臨時派生的時間序列做爲查詢的結果。

metrics和labels(度量指標名稱和標籤)

每個時間序列數據由metric度量指標名稱和它的標籤labels鍵值對集合惟一肯定。

這個metric度量指標名稱指定監控目標系統的測量特徵（如：http_requests_total- 接收http請求的總計數）。 

注意：冒號保留用於用戶定義的錄製規則。 它們不該被exporter或直接儀表使用。

labbels開啓了Prometheus的多維數據模型：對於相同的度量名稱，經過不一樣標籤列表的結合, 會造成特定的度量維度實例。(例如：全部包含度量名稱爲/api/tracks的http請求，打上method=POST的標籤，則造成了具體的http請求)。這個查詢語言在這些度量和標籤列表的基礎上進行過濾和聚合。改變任何度量上的任何標籤值，則會造成新的時間序列圖。

metric度量指標可能包含ASCII字母、數字、下劃線和冒號，他必須配正則表達式[a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*。

label標籤名稱能夠包含ASCII字母、數字和下劃線。它們必須匹配正則表達式[a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*。

帶有_下劃線的標籤名稱被保留內部使用，標籤labels值包含任意的Unicode碼。

具體詳見metrics和labels命名最佳實踐。

樣本

樣本造成了實際的時間序列數據列表。每一個採樣值包括：

• 一個64位的浮點值
• 一個精確到毫秒級的時間戳

Notation(符號)

表示一個度量指標和一組鍵值對標籤，須要使用如下符號：

[metric name]{[label name]=[label value], ...}

例如，度量指標名稱是api_http_requests_total， 標籤爲method="POST", handler="/messages" 的示例以下所示：

api_http_requests_total{method="POST", handler="/messages"}

這些命名和OpenTSDB使用方法是同樣的。

度量指標類型

Prometheus客戶端庫提供了四種核心的metrics類型，這四種類型目前僅在客戶端庫和wire協議中區分。Prometheus服務尚未充分利用這些類型，未來可能會發生改變。

Counter(計數器)

counter 是表示單個單調遞增計數器的累積度量，其值只能在重啓時增長或重置爲零。 例如，您可使用計數器來表示所服務的請求數，已完成的任務或錯誤。

不要使用計數器來暴露可能減小的值。例如，不要使用計數器來處理當前正在運行的進程數，而是使用gauge。

客戶端使用計數器的文檔：

• Go
• Java
• Python
• Ruby

Gauge(測量器)

gauge是一個度量指標，它表示一個既能夠遞增, 又能夠遞減的值。

測量器主要測量相似於溫度、當前內存使用量等，也能夠統計當前服務運行隨時增長或者減小的Goroutines數量

客戶端使用計量器的文檔：

• Go
• Java
• Python
• Ruby

Histogram(柱狀圖)

直方圖對觀察結果進行採樣（一般是請求持續時間或響應大小等），並將其計入可配置存儲桶中。它還提供全部觀察值的總和。基本度量標準名稱爲<basename>的直方圖在scrape期間顯示多個時間序列：

• 暴露的觀察桶的累積計數器：<basename>_bucket{le="<upper inclusive bound>"}
• 全部觀測值的總和：<basename>_sum
• 已觀察到的事件數：<basename>_count，和<basename>_bucket{le="+Inf"}相同

使用histogram_quantile函數, 計算直方圖或者是直方圖聚合計算的分位數閾值。 一個直方圖計算Apdex值也是合適的, 當在buckets上操做時，記住直方圖是累計的。詳見直方圖和總結

客戶庫的直方圖使用文檔：

• Go
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• Python
• Ruby

Summary

相似histogram柱狀圖，summary是採樣點分位圖統計(一般是請求持續時間和響應大小等)。雖然它還提供觀察的總數和全部觀測值的總和，但它在滑動時間窗口上計算可配置的分位數。基本度量標準名稱<basename>的summary在scrape期間公開了多個時間序列：

• 流φ-quantiles (0 ≤ φ ≤ 1), 顯示爲<basename>{quantiles="[φ]"}
• <basename>_sum， 是指全部觀察值的總和
• <basename>_count, 是指已觀察到的事件計數值

有關φ-分位數，Summary用法和histogram圖差別的詳細說明，詳見histogram和summaries

有關summaries的客戶端使用文檔：

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• Python
• Ruby