格物致知
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Prometheus 的 Summary 和 Histogram
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原文中文，约4300字，阅读约需11分钟。
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内容提要
本文介绍了 Prometheus 监控系统中的客户端和服务端，以及 Histogram 和 Summary 两种指标类型。Histogram 是柱状图，可以对每个采样点进行统计，并计算分位数；Summary 直接存储了 quantile 数据，可以精确计算分位数。选择 Histogram 还是 Summary 取决于需要聚合还是需要精确分位数。本文还提供了 Histogram 相关函数的实现。
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关键要点
- Prometheus 的客户端提供监控指标数据，服务端负责拉取、存储和查询指标数据。
- Histogram 是柱状图，用于对每个采样点进行统计，计算分位数。
- Histogram 的度量指标名称包括 _bucket、_sum 和 _count，适合高并发的数据收集。
- Histogram 通过 histogram_quantile 函数执行数据分析，但误差较大。
- Summary 直接存储 quantile 数据，提供更精确的分位数计算。
- Summary 统计每个采样点的分位图，依赖第三方库 perk 实现 quantile 计算。
- 选择 Summary 时需注意其对高并发性能的影响，Histogram 更适合聚合操作。
- Histogram 提供灵活性，允许通过 promql 指定分位数，而 Summary 的分位数在客户端指定，不能进行聚合运算。
- 如果需要聚合，选择 Histogram；如果需要精确分位数，选择 Summary。
- 提供了 Histogram 相关函数的实现示例。
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