指标类型
从存储上来讲所有的监控指标都是相同的，但是在不同的场景下这些指标又有一些细微的差异。
例如，在 Node Exporter 返回的样本中指标 node_load1 反应的是当前系统的负载状态，随着时间的变化这个指标返回的样本数据是在不断变化的。而指标 node_cpu_seconds_total 所获取到的样本数据却不同，它是一个持续增大的值，因为其反应的是 CPU 的累计使用时间，从理论上讲只要系统不关机，这个值是会一直变大。
为了能够帮助用户理解和区分这些不同监控指标之间的差异，Prometheus 定义了 4 种不同的指标类型：Counter（计数器）、Gauge（仪表盘）、Histogram（直方图）、Summary（摘要）。
在 node-exporter（后面会详细讲解）返回的样本数据中，其注释中也包含了该样本的类型。例如：
# HELP node_cpu_seconds_total Seconds the cpus spent in each mode.
# TYPE node_cpu_seconds_total counter
node_cpu_seconds_total{cpu="cpu0",mode="idle"} 362812.7890625
Counter 只增不减的计数器
Counter (只增不减的计数器) 类型的指标其工作方式和计数器一样，只增不减，所以它对于存储诸如服务的 HTTP 请求数量或使用的 CPU 时间之类的信息非常有用。
常见的监控指标，如 http_requests_total、node_cpu_seconds_total 都是 Counter 类型的监控指标。
Counter是一个简单但有强大的工具，例如我们可以在应用程序中记录某些事件发生的次数，通过以时序的形式存储这些数据，我们可以轻松的了解该事件产生速率的变化。 PromQL内置的聚合操作和函数可以让用户对这些数据进行进一步的分析：
例如，通过rate()函数获取HTTP请求量的增长率：
rate(http_requests_total[5m])
查询当前系统中，访问量前10的HTTP地址：
topk(10, http_requests_total)
可能你会觉得一直增加的数据没什么用处，了解服务从开始有多少请求有什么价值吗？但是需要记住，每个指标都存储了时间戳的，所有你的 HTTP 请求数现在可能是 1000 万，但是 Prometheus 也会记录之前某个时间点的值，我们可以去查询过去一个小时内的请求数，当然更多的时候我们想要看到的是请求数增加或减少的速度有多快，因此通常情况对于 Counter 指标我们都是去查看变化率而不是本身的数字。PromQL 内置的聚合操作和函数可以让用户对这些数据进行进一步的分析，例如，通过 rate() 函数获取 HTTP 请求的增长率：
rate(http_requests_total[5m])
获取的是当前五分钟的样本数据，样本数据是一个区间，也就是一个时间范围。
counter在绘制图形的时候，会使用rate函数去计算一下变化率，增长率。
Gauge 可增可减的仪表盘
与 Counter 不同，Gauge（可增可减的仪表盘）类型的指标侧重于反应系统的当前状态，因此这类指标的样本数据可增可减，不像counter是一直增长的。
常见指标如 node_memory_MemFree_bytes（当前主机空闲的内存大小）、node_memory_MemAvailable_bytes（可用内存大小）都是 Gauge 类型的监控指标。
由于 Gauge 指标仍然带有时间戳存储，所有我们可以看到随时间变化的值，通常可以直接把它们绘制出来，这样就可以看到值本身而不是变化率了，通过 Gauge 指标，用户可以直接查看系统的当前状态。
在绘制图行查看状态的时候，直接使用指标值就可以绘制出来，因为本身就表示当前的状态。
这些简单的指标类型都只是为每个样本获取一个数字，但 Prometheus 的强大之处在于如何让你跟踪它们，比如我们绘制了两张图，一个是 HTTP 请求的变化率，另一个是分配的 gauge 类型的实际内存，直接从图上就可以看出这两个之间有一种关联性，当请求出现峰值的时候，内存的使用也会出现峰值，但是我们仔细观察也会发现在峰值过后，内存使用量并没有恢复到峰值前的水平，整体上它在逐渐增加，这表明很可能应用程序中存在内存泄露的问题，通过这些简单的指标就可以帮助我们找到这些可能存在的问题。
对于 Gauge 类型的监控指标，通过 PromQL 内置函数 delta() 可以获取样本在一段时间范围内的变化情况。例如，计算 CPU 温度在两个小时内的差异：
delta(cpu_temp_celsius{host="zeus"}[2h])还可以直接使用 predict_linear() 对数据的变化趋势进行预测。例如，预测系统磁盘空间在 4 个小时之后的剩余情况：这个函数是用来做预测的，predict_linear() 这个函数对于磁盘空间来说的话是非常有用的，因为磁盘在实际使用的过程当中一下子就增长起来了，这是一个缓慢的过程，所以可以根据这个函数来判断4个小时之后磁盘剩余的情况，根据这个情况就可以提前去将磁盘空间清理或者扩容。
predict_linear(node_filesystem_free_bytes[1h], 4 * 3600)
Histogram 直方图 和 Summary 摘要 使用Histogram和Summary分析数据分布情况
除了 Counter 和 Gauge 类型的监控指标以外，Prometheus 还定义了 Histogram 和 Summary 的指标类型。Histogram 和 Summary 主用用于统计和分析样本的分布情况。
在大多数情况下人们都倾向于使用某些量化指标的平均值，例如 CPU 的平均使用率、页面的平均响应时间，这种方式也有很明显的问题，以系统 API 调用的平均响应时间为例：如果大多数 API 请求都维持在 100ms 的响应时间范围内，而个别请求的响应时间需要 5s，那么就会导致某些 WEB 页面的响应时间落到中位数上，而这种现象被称为长尾问题。
为了区分是平均的慢还是长尾的慢，最简单的方式就是按照请求延迟的范围进行分组。例如，统计延迟在 0~10ms 之间的请求数有多少而 10~20ms 之间的请求数又有多少。通过这种方式可以快速分析系统慢的原因。
Histogram 和 Summary 都是为了能够解决这样的问题存在的，通过 Histogram 和Summary 类型的监控指标，我们可以快速了解监控样本的分布情况。
Summary
摘要用于记录某些东西的平均大小，可能是计算所需的时间或处理的文件大小，摘要显示两个相关的信息：count（事件发生的次数）和 sum（所有事件的总大小），如下图计算摘要指标可以返回次数为 3 和总和 15，也就意味着 3 次计算总共需要 15s 来处理，平均每次计算需要花费 5s。下一个样本的次数为 10，总和为 113，那么平均值为 11.3，因为两组指标都记录有时间戳，所以我们可以使用摘要来构建一个图表，显示平均值的变化率，比如图上的语句表示的是 5 分钟时间段内的平均速率。
例如，指标 prometheus_tsdb_wal_fsync_duration_seconds 的指标类型为 Summary，它记录了 Prometheus Server 中 wal_fsync 的处理时间，通过访问 Prometheus Server 的 /metrics 地址，可以获取到以下监控样本数据：
# 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
和单一的counter和gauge不同的是，summary里面有多个指标。（事件发生的总数和事件发生的总大小，以及事件的分布情况）
- 事件总数和事件总大小：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。 - 分布情况：其中中位数（quantile=0.5 百分之50的操作耗时）的耗时为 0.012352463，9 分位数（quantile=0.9 百分之90的操作）的耗时为 0.014458005s，百分之99的操作耗时0.017316173。
Histogram
摘要非常有用，但是平均值会隐藏一些细节，上图中 10 与 113 的总和包含非常广的范围，如果我们想查看时间花在什么地方了，那么我们就需要直方图了。
直方图以 bucket 桶的形式记录数据，所以我们可能有一个桶用于需要 1s 或更少的计算，另一个桶用于 5 秒或更少、10 秒或更少、20 秒或更少、60 秒或更少。该指标返回每个存储桶的计数，其中 3 个在 5 秒或更短的时间内完成，6 个在 10 秒或更短的时间内完成。
Prometheus 中的直方图是累积的，因此所有 10 次计算都属于 60 秒或更少的时间段，而在这 10 次中，有 9 次的处理时间为 20 秒或更少，这显示了数据的分布。所以可以看到我们的大部分计算都在 10 秒以下，只有一个超过 20 秒，这对于计算百分位数很有用。
在 Prometheus Server 自身返回的样本数据中，我们也能找到类型为 Histogram 的监控指标prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds_bucket：可以看到这个值是一直增加的，因为是累计增加的，因为1600是包含前面400和100的。
# HELP prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds Final time range of chunks on their first compaction
# TYPE prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds histogram
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds_bucket{le="100"} 71
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds_bucket{le="400"} 71
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds_bucket{le="1600"} 71
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds_bucket{le="6400"} 71
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds_bucket{le="25600"} 405
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds_bucket{le="102400"} 25690
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds_bucket{le="409600"} 71863
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds_bucket{le="1.6384e+06"} 115928
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds_bucket{le="6.5536e+06"} 2.5687892e+07
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds_bucket{le="2.62144e+07"} 2.5687896e+07
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds_bucket{le="+Inf"} 2.5687896e+07
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds_sum 4.7728699529576e+13
prometheus_tsdb_compaction_chunk_range_seconds_count 2.5687896e+07
与 Summary 类型的指标相似之处在于 Histogram 类型的样本同样会反应当前指标的记录的总数(以 _count 作为后缀)以及其值的总量（以 _sum 作为后缀）。
不同在于 Histogram 指标直接反应了在不同区间内样本的个数，区间通过标签 le 进行定义。histogram有专门的函数去计算，后面介绍。
同时对于Histogram的指标，我们还可以通过histogram_quantile()函数计算出其值的分位数。不同在于Histogram通过histogram_quantile函数是在服务器端计算的分位数。 而Sumamry的分位数则是直接在客户端计算完成。因此对于分位数的计算而言，Summary在通过PromQL进行查询时有更好的性能表现，而Histogram则会消耗更多的资源。反之对于客户端而言Histogram消耗的资源更少。在选择这两种方式时用户应该按照自己的实际场景进行选择
