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摘要：核心概念核心概念核心概念為了在的配置和使用中可以更加順暢，我們對中的數(shù)據(jù)模型類型以及和等概念做個簡要介紹。名字該名字應(yīng)該具有語義，一般用于表示的功能，例如表示請求的總數(shù)?？梢詫τ^察結(jié)果采樣，分組及統(tǒng)計。
為了在 Prometheus 的配置和使用中可以更加順暢，我們對 Prometheus 中的數(shù)據(jù)模型、metric 類型以及 instance 和 job 等概念做個簡要介紹。
數(shù)據(jù)模型Prometheus 中存儲的數(shù)據(jù)為時間序列，是由 metric 的名字和一系列的標簽（鍵值對）唯一標識的，不同的標簽則代表不同的時間序列。
metric 名字：該名字應(yīng)該具有語義，一般用于表示 metric 的功能，例如：http_requests_total, 表示 http 請求的總數(shù)。其中，metric 名字由 ASCII 字符，數(shù)字，下劃線，以及冒號組成，且必須滿足正則表達式 [a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*。
標簽：使同一個時間序列有了不同維度的識別。例如 http_requests_total{method="Get"} 表示所有 http 請求中的 Get 請求。當 method="post" 時，則為新的一個 metric。標簽中的鍵由 ASCII 字符，數(shù)字，以及下劃線組成，且必須滿足正則表達式 [a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*。
樣本：實際的時間序列，每個序列包括一個 float64 的值和一個毫秒級的時間戳。
格式： 如http_requests_total{method="POST",endpoint="/api/tracks"}。
metric 類型Prometheus 客戶端庫主要提供四種主要的 metric 類型，分別如下：
Counter一種累加的 metric，典型的應(yīng)用如：請求的個數(shù)，結(jié)束的任務(wù)數(shù)， 出現(xiàn)的錯誤數(shù)等等。 例如，查詢 http_requests_total{method="get", job="kubernetes-nodes", handler="prometheus"} 返回 8，10 秒后，再次查詢，則返回 14。
一種常規(guī)的 metric，典型的應(yīng)用如：溫度，運行的 goroutines 的個數(shù)。例如：go_goroutines{instance="10.9.81.55", job="kubernetes-nodes"} 返回值 147，10 秒后返回 124。
可以理解為柱狀圖，典型的應(yīng)用如：請求持續(xù)時間，響應(yīng)大小?？梢詫τ^察結(jié)果采樣，分組及統(tǒng)計。 例如，查詢 http_request_duration_microseconds_sum{job="kubernetes-nodes", handler="prometheus"} 時，返回結(jié)果如下：
類似于 Histogram, 典型的應(yīng)用如：請求持續(xù)時間，響應(yīng)大小。提供觀測值的 count 和 sum 功能。提供百分位的功能，即可以按百分比劃分跟蹤結(jié)果。
instance&jobinstance: 一個多帶帶 scrape 的目標， 一般對應(yīng)于一個進程。
jobs: 一組同類型的 instances
例如，一個 api-server 的 job 可以包含4個 instances：
job: api-server
instance 1: 1.2.3.4:5670instance 2: 1.2.3.4:5671instance 3: 1.2.3.4:5672instance 4: 1.2.3.4:5673當 scrape 目標時，Prometheus 會自動給這個 scrape 的時間序列附加一些標簽以便更好的分別，例如：instance，job。
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