相关概念

下面将对 Prometheus 中的数据模型，metric 类型以及 instance 和 job 等概念进行介绍，以便用户在 Prometheus 的配置和使用中可以有一个更好的理解。

数据模型

Prometheus 中存储的数据为时间序列，是由 metric name (指标名称) 和一系列的 labels (标签键值对) 来唯一标识的，不同的标签则代表不同的时间序列。

metric name 指标名称：该名字应该具有语义，一般用于表示 metric 的功能，例如：http_requests_total, 表示 http 请求的总数。其中，metric 名字由 ASCII 字符，数字，下划线，以及冒号组成，且必须满足正则表达式 [a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*。
labels 标签：使同一个时间序列有了不同维度的识别。例如 http_requests_total{method=”Get”} 表示所有 http 请求中的 Get 请求。当 method=”post” 时，则为新的一个 metric。标签中的键由 ASCII 字符，数字，以及下划线组成，且必须满足正则表达式 [a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*。以 __ 开头的标签名是Prometheus 系统内部保留使用的。
samples 样本：实际的时间序列，每个序列包括一个 float64 的值和一个毫秒级的时间戳。

时间线表示：

<metric name> { <label name>=<label value>, … }

例如：

http_requests_total{method="POST", endpoint="/api/tracks"}

Metric类型

Prometheus 客户端库主要提供四种主要的 metric 类型：

Counter

一种累加的 metric，典型的应用如：请求的个数，结束的任务数，出现的错误数等等。

例如，查询 http_requests_total{method=”get”, job=”Prometheus”, handler=”query”} 返回 8，10 秒后，再次查询，则返回 14。

Gauge

一种常规的 metric，典型的应用如：温度，运行的 goroutines 的个数。
可以任意加减。

例如：go_goroutines{instance=”172.17.0.2”, job=”Prometheus”} 返回值 147，10 秒后返回 124。

Histogram

可以理解为柱状图，典型的应用如：请求持续时间，响应大小。
可以对观察结果采样，分组及统计。

例如，查询 http_request_duration_microseconds_sum{job=”Prometheus”, handler=”query”} 时，返回结果如下：

Summary

类似于 Histogram, 典型的应用如：请求持续时间，响应大小。
提供观测值的 count 和 sum 功能。
提供百分位的功能，即可以按百分比划分跟踪结果。

下面以实际的 metric 为例，对上述概念进行说明。

如上图所示，这三个 metric 的名字都一样，他们仅凭 handler 标签不同而被标识为不同的 metrics。这类 metrics 只会向上累加，是属于 Counter 类型的 metric，且 metrics 中都含有 instance 和 job 这两个标签。

Instance 和 jobs

instance: 一个单独 scrape 的目标，一般对应于一个进程。

jobs: 一组同种类型的 instances（主要用于保证可扩展性和可靠性），例如：

#job 和 instance的关系
job: api-server
    instance 1: 1.2.3.4:5670
    instance 2: 1.2.3.4:5671
    instance 3: 5.6.7.8:5670
    instance 4: 5.6.7.8:5671

时序数据模型