Prometheus 的客户端库中提供了四种核心的指标类型。但这些类型只是在客户端库（客户端可以根据不同的数据类型调用不同的 API 接口）和在线协议中，实际在 Prometheus server 中并不对指标类型进行区分，而是简单地把这些指标统一视为无类型的时间序列
2.1、Counter （计数器）
Counter 类型代表一种样本数据单调递增的指标，即只增不减，除非监控系统发生了重置。
例如，你可以使用 counter 类型的指标来表示服务的请求数、已完成的任务数、错误发生的次数等。counter 主要有两个方法：
//将counter值加1.
Inc()
// 将指定值加到counter值上，如果指定值<0 会panic.
Add(float64)
Counter 类型数据可以让用户方便的了解事件产生的速率的变化，在 PromQL 内置的相关操作函数可以提供相应的分析，比如以 HTTP 应用请求量来进行说明：
//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)
不要将 counter 类型应用于样本数据非单调递增的指标，例如：当前运行的进程数量（应该用 Guage 类型）。
2.2、Guage（ 仪表盘）
Guage 类型代表一种样本数据可以任意变化的指标，即可增可减。guage 通常用于像温度或者内存使用率这种指标数据，也可以表示能随时增加或减少的“总数”，例如：当前并发请求的数量。
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内的变化情况，例如，计算 CPU 温度在两小时内的差异：
dalta(cpu_temp_celsius{host="zeus"}[2h])
你还可以通过PromQL 内置函数 [predict_linear()]基于简单线性回归的方式，对样本数据的变化趋势做出预测。例如，基于 2 小时的样本数据，来预测主机可用磁盘空间在 4 个小时之后的剩余情况：
predict_linear(node_filesystem_free{job="node"}[2h], 4 * 3600) < 0
2.3、 Histogram（直方图）
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。这种方式的问题很明显，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的情况，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问题的存在，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。
Histogram 在一段时间范围内对数据进行采样（通常是请求持续时间或响应大小等），并将其计入可配置的存储桶（bucket）中，后续可通过指定区间筛选样本，也可以统计样本总数，最后一般将数据展示为直方图。
Histogram 类型的样本会提供三种指标（假设指标名称为 <basename>）：
-
样本的值分布在 bucket 中的数量，命名为
<basename>_bucket{le="<上边界>"}。解释的更通俗易懂一点，这个值表示指标值小于等于上边界的所有样本数量。 -
// 在总共2次请求当中。http 请求响应时间 <=0.005 秒 的请求次数为0 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.005",} 0.0 // 在总共2次请求当中。http 请求响应时间 <=0.01 秒 的请求次数为0 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.01",} 0.0 // 在总共2次请求当中。http 请求响应时间 <=0.025 秒 的请求次数为0 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.025",} 0.0 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.05",} 0.0 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.075",} 0.0 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.1",} 0.0 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.25",} 0.0 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.5",} 0.0 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.75",} 0.0 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="1.0",} 0.0 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="2.5",} 0.0 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="5.0",} 0.0 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="7.5",} 2.0 // 在总共2次请求当中。http 请求响应时间 <=10 秒 的请求次数为 2 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="10.0",} 2.0 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="+Inf",} 2.0 -
所有样本值的大小总和，命名为
<basename>_sum。// 实际含义： 发生的2次 http 请求总的响应时间为 13.107670803000001 秒 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_sum{path="/",method="GET",code="200",} 13.107670803000001 -
样本总数，命名为
<basename>_count。值和<basename>_bucket{le="+Inf"}相同。// 实际含义： 当前一共发生了 2 次 http 请求 io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_count{path="/",method="GET",code="200",} 2.0
注意
bucket 可以理解为是对数据指标值域的一个划分，划分的依据应该基于数据值的分布。注意后面的采样点是包含前面的采样点的，假设
xxx_bucket{...,le="0.01"}的值为 10，而xxx_bucket{...,le="0.05"}的值为 30，那么意味着这 30 个采样点中，有 10 个是小于 10 ms 的，其余 20 个采样点的响应时间是介于 10 ms 和 50 ms 之间的。
可以通过 histogram_quantile() 函数来计算 Histogram 类型样本的分位数。分位数可能不太好理解，你可以理解为分割数据的点。我举个例子，假设样本的 9 分位数（quantile=0.9）的值为 x，即表示小于 x 的采样值的数量占总体采样值的 90%。Histogram 还可以用来计算应用性能指标值（Apdex score）。
2.4、Summary（摘要）
与 Histogram 类型类似，用于表示一段时间内的数据采样结果（通常是请求持续时间或响应大小等），但它直接存储了分位数（通过客户端计算，然后展示出来），而不是通过区间来计算。
Summary 类型的样本也会提供三种指标（假设指标名称为 ）：
-
样本值的分位数分布情况，命名为
<basename>{quantile="<φ>"}。// 含义：这 12 次 http 请求中有 50% 的请求响应时间是 3.052404983s io_namespace_http_requests_latency_seconds_summary{path="/",method="GET",code="200",quantile="0.5",} 3.052404983 // 含义：这 12 次 http 请求中有 90% 的请求响应时间是 8.003261666s io_namespace_http_requests_latency_seconds_summary{path="/",method="GET",code="200",quantile="0.9",} 8.003261666 -
所有样本值的大小总和，命名为
<basename>_sum。// 含义：这12次 http 请求的总响应时间为 51.029495508s io_namespace_http_requests_latency_seconds_summary_sum{path="/",method="GET",code="200",} 51.029495508 -
样本总数，命名为
<basename>_count。// 含义：当前一共发生了 12 次 http 请求 io_namespace_http_requests_latency_seconds_summary_count{path="/",method="GET",code="200",} 12.0
现在可以总结一下 Histogram 与 Summary 的异同：
- 它们都包含了
<basename>_sum和<basename>_count指标 - Histogram 需要通过
<basename>_bucket来计算分位数，而 Summary 则直接存储了分位数的值。
关于 Summary 与 Histogram 的详细用法，请参考 histograms and summaries。
不同语言关于 Summary 的客户端库使用文档：
三、数据模型
Prometheus 所有采集的监控数据均以指标（metric）的形式保存在内置的时间序列数据库当中（TSDB）：属于同一指标名称，同一标签集合的、有时间戳标记的数据流。除了存储的时间序列，Prometheus 还可以根据查询请求产生临时的、衍生的时间序列作为返回结果。
3.1、指标名称和标签
每一条时间序列由指标名称（Metrics Name）以及一组标签（键值对）唯一标识。其中指标的名称（metric name）可以反映被监控样本的含义（例如，http_requests_total — 表示当前系统接收到的 HTTP 请求总量），指标名称只能由 ASCII 字符、数字、下划线以及冒号组成，同时必须匹配正则表达式 [a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*。
（时间序列[唯一标识]）=指标名称+标签）
注意：
冒号用来表示用户自定义的记录规则，不能在 exporter 中或监控对象直接暴露的指标中使用冒号来定义指标名称。
通过使用标签，Prometheus 开启了强大的多维数据模型：对于相同的指标名称，通过不同标签列表的集合，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，就会形成具体的 http 请求）。该查询语言在这些指标和标签列表的基础上进行过滤和聚合。改变任何度量指标上的任何标签值（包括添加或删除指标），都会创建新的时间序列。
标签的名称只能由 ASCII 字符、数字以及下划线组成并满足正则表达式 [a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*。其中以 __ 作为前缀的标签，是系统保留的关键字，只能在系统内部使用。标签的值则可以包含任何 Unicode 编码的字符。
3.2、样本（sample）
在时间序列中的每一个点称为一个样本（sample），样本由以下三部分组成：
- 指标（metric）：指标名称和描述当前样本特征的 labelsets；
- 时间戳（timestamp）：一个精确到毫秒的时间戳；
- 样本值（value）： 一个 folat64 的浮点型数据表示当前样本的值。
3.3、表示方式
通过如下表达方式表示指定指标名称和指定标签集合的时间序列：
<metric name>{<label name>=<label value>, ...}
例如，指标名称为 api_http_requests_total，标签为 method="POST" 和 handler="/messages" 的时间序列可以表示为：
api_http_requests_total{method="POST", handler="/messages"}
参考：
https://fuckcloudnative.io/prometheus/2-concepts/metric_types.html