基本概念

1. 数据模型

prometheus存储的是时序数据，即按照相同时序（相同名字和标签），以时间维度存储的连续数据集合

时序是由名字以及key/value标签定义，具有相同的名字以及标签属于相同时序。如http_requests_total{method=”POST”}，表示所有http的POST请求

标签名称由ASCII字符、数字以及下划线组成，其中_开头属于prometheus保留，标签值可以是任何Unicode字符，支持中文

时序样本：按照某个时序以时间维度采集的数据，称之为样本，其值包括一个float64值和一个毫秒级的unix时间戳

时序格式：

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

2. 四种Metric Type

prometheus时序数据分为：

• Counter
• Gauge
• Histogram
• Summary

2.1 Counter

Counter表示收集的数据是按照某个趋势（增加/减少）一直变化的，一般用来记录服务请求总量、错误总数

如http_requests_total

2.2 Gauge

Gauge表示搜集的数据是一个瞬时的、与时间无关、可以任意变化 ，一般用来记录内存使用率、磁盘使用率等

2.3 Histogram

Histogram主要用于表示一段时间范围内对数据进行采样，如请求持续时间或者响应时间，能够对指定区间以及总数进行统计，通常我们用来计算分位数的直方图。

2.4 Summary

Summary主要用于表示一段时间的采样结果，它直接存储quantile数据，而不是根据统计区间计算出来的

3. 作业与实例

prometheus将任意一个独立的数据源称之为实例

包含相同类型的实例的集合称之为作业

如：

- job: apiserver
    - instance 1:192.168.1.2:8080
		- instance 2:192.168.1.2:8080