Prometheus 数据模型和指标类型
数据模型
从本质上来说,Prometheus 把所有数据存储为时序类型:按照指标和多维标签来划分的、带有时间戳的数据流。Prometheus 除了存储时序数据之外,可能还会生成临时的时序数据作为查询结果。
指标名称和标签
Prometheus 中的每个时序数据都由它的指标名称和被称为标签的可选的 key-value 键值对来被唯一标识。
指标名称指定了被测量系统的一般功能(例如 http_requests_total
代表了收到 HTTP 请求的总数)。指标名称可以包含 ASCII 字符、数字、下划线和冒号,并且必须满足如下的正则表达式 [a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*
。
标签可以使 Prometheus 支持多维度的数据模型:对于相同指标名称的不同标签组合,都可以标识该指标的特定维度的实例(例如所有使用 POST
方法的发送给 /api/tracks
处理器的 HTTP 请求)。Prometheus 的查询语言支持基于这些标签维度来过滤和聚合数据,更改标签值,包括添加和删除标签,都会创建一组新的时序数据。
标签名称可以包含 ASCII 字符、数字和下划线,并且必须满足如下的正则表达式 [a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*
,标签值可以包含任意的 Unicode 字符。
标签值为空的标签等同于该标签不存在。
数据样本
数据样本形成了真实的时序数据,每个数据样本包含了:
一个
float64
类型的值一个毫秒精度的时间戳
表达式
给定一个指标名称和一组标签,时序数据通常使用如下表达式来标识:
例如,指标名称为 api_http_requests_total
、带有标签 method="POST"
和 handler="/messages"
的时序数据可以写作为:
这与 OpenTSDB 使用的表达式相同。
指标类型
Prometheus 客户端库中提供了四种核心的指标类型,这些指标类型目前仅在客户端库和查询 API 中有所区别。Prometheus 服务端目前尚未使用这些类型信息,并会将所有数据扁平化为无类型的时序数据。这一点可能会在未来的版本中改变。
Counter
counter 是一个累计的指标,代表了一个单调递增的计数器,它的值只能增加或者是在系统重启时重置为零。例如,可以使用 counter 来表示处理过的 HTTP 数量、完成的任务数量、错误数量等。
不要使用 counter 来表示可以减少的值。例如,不要使用 counter 来表示正在运行的进程数,而是使用 gauge。
Gauge
gauge 是一个指标,代表可以任意上下浮动的单个数值。
gauge 通常用于表示测量值,例如温度或者当前内存的使用情况,也能用于表示可以上下浮动的计数值,例如当前并发请求的数量。
Histogram
histogram 会对观测数据进行采样(通常是请求的持续时间和响应的内容大小),并将它们计入可配置的槽中。histogram 也可以提供所有被观测的数值总和。
指标名称为 basename
的 histogram 指标类型,在一次数据采集过程中可以暴露多个时序数据:
观测槽中的累计数值,会被暴露为
<basename>_bucket{le="<upper inclusive bound>"}
所有被观测的数值总和,会被暴露为
<basename>_sum
已经观测到的事件总数,会被暴露为
<basename>_count
(与上文中的<basename>_bucket{le="+Inf"}
写法相同)
使用 histogram_quantile()
函数可以根据 histogram 甚至是 histogram 的聚合结果中计算百分位数值。histogram 也可以用来计算 Apdex 分数。在观测槽中计算时,需要注意 histogram 的数值是累计的。
Summary
summary 与 histogram 类似,也会对观测数据进行采样。summary 不仅提供了观测的事件总数,以及观测的数值总和,还计算了滑动时间窗口内的可配置的百分位数值。
指标名称为 basename
的 summary 指标类型,在一次数据采集过程中可以暴露多个时序数据:
被观测事件的流式 φ 分位数值,会被暴露为
<basename>{quantile="<φ>"}
所有被观测的数值总和,会被暴露为
<basename>_sum
已经观测到的事件总数,会被暴露为
<basename>_count
参考资料
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