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本文来自Prometheus官网手册1、Prometheus官网手册2 和 Prometheus简介
每一个时间序列数据由metric度量指标名称和它的标签labels键值对集合唯一确定。
这个metric度量指标名称指定监控目标系统的测量特征（如：http_requests_total- 接收http请求的总计数）。
注意：冒号保留用于用户定义的录制规则。 它们不应被exporter或直接仪表使用。
labbels开启了Prometheus的多维数据模型：对于相同的度量名称，通过不同标签列表的结合, 会形成特定的度量维度实例。(例如：所有包含度量名称为/api/tracks的http请求，打上method=POST的标签，则形成了具体的http请求)。这个查询语言在这些度量和标签列表的基础上进行过滤和聚合。改变任何度量上的任何标签值，则会形成新的时间序列图。
metric度量指标可能包含ASCII字母、数字、下划线和冒号，他必须配正则表达式[a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*。
label标签名称可以包含ASCII字母、数字和下划线。它们必须匹配正则表达式[a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*。
带有_下划线的标签名称被保留内部使用，标签labels值包含任意的Unicode码。
具体详见metrics和labels命名最佳实践。
样本形成了实际的时间序列数据列表。每个采样值包括：
表示一个度量指标和一组键值对标签，需要使用以下符号：
[metric name]{[label name]=[label value], ...}
例如，度量指标名称是api_http_requests_total， 标签为method="POST", handler="/messages" 的示例如下所示：
api_http_requests_total{method="POST", handler="/messages"}
这些命名和OpenTSDB使用方法是一样的。
Prometheus客户端库提供了四种核心的metrics类型，这四种类型目前仅在客户端库和wire协议中区分。Prometheus服务还没有充分利用这些类型，将来可能会发生改变。
counter 是表示单个单调递增计数器的累积度量，其值只能在重启时增加或重置为零。 例如，您可以使用计数器来表示所服务的请求数，已完成的任务或错误。
不要使用计数器来暴露可能减少的值。例如，不要使用计数器来处理当前正在运行的进程数，而是使用gauge。
客户端使用计数器的文档：
gauge是一个度量指标，它表示一个既可以递增, 又可以递减的值。
测量器主要测量类似于温度、当前内存使用量等，也可以统计当前服务运行随时增加或者减少的Goroutines数量
客户端使用计量器的文档：
直方图对观察结果进行采样（通常是请求持续时间或响应大小等），并将其计入可配置存储桶中。它还提供所有观察值的总和。基本度量标准名称为<basename>的直方图在scrape期间显示多个时间序列：
<basename>_bucket{le="<upper inclusive bound>"}<basename>_sum<basename>_count，和<basename>_bucket{le="+Inf"}相同使用histogram_quantile函数, 计算直方图或者是直方图聚合计算的分位数阈值。 一个直方图计算Apdex值也是合适的, 当在buckets上操作时，记住直方图是累计的。详见直方图和总结
客户库的直方图使用文档：
类似histogram柱状图，summary是采样点分位图统计(通常是请求持续时间和响应大小等)。虽然它还提供观察的总数和所有观测值的总和，但它在滑动时间窗口上计算可配置的分位数。基本度量标准名称<basename>的summary在scrape期间公开了多个时间序列：
<basename>{quantiles="[φ]"}<basename>_sum， 是指所有观察值的总和<basename>_count, 是指已观察到的事件计数值有关φ-分位数，Summary用法和histogram图差异的详细说明，详见histogram和summaries
有关summaries的客户端使用文档：
例如, 一个被称作api-server的任务有四个相同的实例。
api-server
1.2.3.4:56701.2.3.4:56715.6.7.8:56705.6.7.8:5671当Prometheus拉取一个目标，会自动地把两个标签添加到度量名称的标签列表中，分别是：
host:port如果以上两个标签二者之一存在于采样点中，这个取决于honor_labels配置选项。详见文档
对于每个采样点所在服务instance，Prometheus都会存储以下的度量指标采样点：
up{job="[job-name]", instance="instance-id"}:1，表示采样点所在服务健康；0，标识抓取失败scrape_duration_seconds{job="[job-name]", instance="[instance-id]"}: 抓取的持续时间scrape_samples_post_metric_relabeling{job="<job-name>", instance="<instance-id>"}: 应用度量标准重新标记后剩余的样本数。scrape_samples_scraped{job="<job-name>", instance="<instance-id>"}: 目标暴露的样本数量。运行时间序列对于实例可用性监视很有用。
Prometheus学习系列（三）之Prometheus 数据模型和metric类型
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原文地址：https://www.cnblogs.com/zhoujinyi/p/11936865.html
