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指标类型一般分为四类：

Counter 计数器，用于保存计数型数据，如网站访问量等。

Gauge 仪表盘，用于存储有着起伏特征的指标数据，如空间空闲大小等。

Histogram 直方图，在一段时间范围内对数据进行采样，并将其计入可配置的存储中，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。

Summary ，Histogram的扩展类型，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），而不是通过区间计算。

Counter 计数器

基于Counter 计数器设计Springboot相关代码，模拟用户请求访问量

    @GetMapping("/metrics/count")public String count() {Counter.builder("metrics_request_count").tags("apiCode", "test").description("Count of requests").register(meterRegistry).increment();return "Hello World";}

相关命令:

//查询当前的总计数值
metrics_request_count_total//一段时间内的增长率
increase(metrics_request_count_total[1m])

Gauge 仪表盘

基于Gauge仪表盘设计Springboot相关代码，模拟统计在线用户数量

  // 用于 Gauge 的动态值（模拟在线用户数）private final AtomicInteger onlineUsers = new AtomicInteger(0);// 用于 Histogram 和 Summary 的随机耗时生成器private final Random random = new Random();@GetMapping("/metrics/gauge")public String gauge() {if (random.nextBoolean()) {onlineUsers.incrementAndGet();}else {onlineUsers.decrementAndGet();}Gauge.builder("metrics_user_online_count", onlineUsers, AtomicInteger::get).tags("apiCode", "test").description("当前用户数").register(meterRegistry);return "Hello World";}

相关命令:

// 当前数量
metrics_user_online_count//最大值
max(metrics_user_online_count)//增长量
increase(metrics_user_online_count[10m])

Histogram 直方图、Summary

参考文档：深入理解和使用 Prometheus 的 Histogram 指标类型 - 知乎

基于Histogram设计Springboot相关代码，模拟统计接口响应耗时

    @GetMapping("/metrics/Histogram")public String histogram() throws InterruptedException {// 1. 构建 Timer，设置自定义 bucket 边界（单位：秒）Timer requestDurationTimer = Timer.builder("api_request_duration_seconds").tags("api", "myApi") // 标签用于区分接口.description("Timer for API request durations").publishPercentiles(0.5, 0.95, 0.99) // 发布百分位数（50th、95th、99th）.distributionStatisticBufferLength(60) // 缓冲区大小（影响 bucket 数量）.serviceLevelObjectives( // 自定义 bucket 边界（必须按升序排列）Duration.ofMillis(50),   // 0.05 秒Duration.ofMillis(100),  // 0.1 秒Duration.ofMillis(200),  // 0.2 秒Duration.ofMillis(500),  // 0.5 秒Duration.ofSeconds(1)    // 1 秒).register(meterRegistry); // 注册到 MeterRegistry// 2. 模拟随机耗时（50~500 毫秒）Random random = new Random();int durationMs = 50 + random.nextInt(450);Thread.sleep(durationMs);// 3. 记录耗时到 Timer（单位：毫秒）requestDurationTimer.record(durationMs, TimeUnit.MILLISECONDS);return "Hello World";

相关命令:

//查询 Histogram 的桶（bucket）数据
api_request_duration_seconds_bucket//请求的总数
api_request_duration_seconds_count//所有请求的总时间
api_request_duration_seconds_sum//histogram_quantile 是 Prometheus 中一个非常强大的函数，可以用来计算 Histogram 的某个百分位数值（例如 50th、95th 百分位等）
histogram_quantile(0.95, sum(rate(api_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le))//这个查询会返回过去 5 分钟内各个桶的请求数量，by (le) 表示按桶的标签进行分组
sum(rate(api_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)//这个查询会返回过去 5 分钟内，api_request_duration_seconds_bucket 中小于 0.5 秒的请求数量
sum(rate(api_request_duration_seconds_bucket{le="0.5"}[5m]))//这个查询会返回过去 5 分钟内的请求总数
sum(rate(api_request_duration_seconds_count[5m]))//这个查询会返回过去 5 分钟内请求的总耗时（单位：秒）
sum(rate(api_request_duration_seconds_sum[5m]))//这个查询会计算过去 5 分钟内请求的平均耗时
sum(rate(api_request_duration_seconds_sum[5m])) / sum(rate(api_request_duration_seconds_count[5m]))

Histogram和Summary的区别