prometheus基础概念

prometheus 基础概念

不管做什么事情,我们都需要做好充足的准备。盖房子需要打地基,根基不稳地动山摇。我们学习也一样,所以我们想学好一个东西必须根基要打牢。好了废话不多说了,我们来打下prometheus的根基。
##数据模型
prometheus存储是时序数据(time-series),即按照相同时许(相同的名字和标签),以时间维度存储连续的数据的集合。

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时序索引

时序(time series)是由名字(metrice),以及一组key/value标签定义的,具有相同的名字以及标签属于同一时间序列。
时序的名字有ASCLL字符,数字,下划线,以及冒号组成,它必须满足正则表达式[a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*,其名字因该具有语义化(看到名字就知道这个抓取的是什么值),一般表示一个可以度量的指标,例如:http_requset_total,表示http的总请求数。
时序的标签可以使prometheus的数据更加丰富,能够区分具体不同的实例,例如http_requests_total{method="POST"},可以表示所有的POST请求。
标签名称有ASCLL字符,数字,以及下划线组成,其中_开头的属于prometheus保留,标签的只可以是任何ubicode字符,支持中文

时序样本

按照莫哥时序以时间维度采集的数据,称之为样本,其值包含:

  • 一个float64值
  • 一个毫秒级的unix时间戳

格式

prometheus 时序格式 与OPenTSDB相似
{

Metrice types

counter 计数器

获取的数值,只增加(减少),理想状态下是不会减少(增加)的。我们往往用它记录服务的请求总量,错误总数

Gauge 瞬时值

最简单的度量指标,只有一个简单的返回值,或者叫做瞬时状态,例如:监控硬盘或者内存的使用量,在当前时间只有一个值,因为硬盘的容量和内存的使用量是随着时间的推移不断变化,没有规律可循

Histogram

统计数据的分布情况,比如最大值,最小值,中间值还有中位数,75百分位,这是一种特殊的metrics数据类型,代表的是一种近似百分比

summary

summary和histogram类似,由<basename>{quantile="<>"},<basename>_sum,<basename>_count组成,主要用于表示一段时间内数据采样结果(通常是请求持续时间或响应大小),它直接存储了quantile数据,而不是根据统计出区间计算出来的


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