如何区分prometheus中Histogram和Summary类型的metrics？

在Prometheus中，Histogram和Summary都是用于测量和记录指标历史分布的类型。

区分Histogram和Summary的最简单方法是查看其度量标准名称的后缀。Histogram的度量标准名称以“_bucket”结尾，而Summary的度量标准名称以“_sum”和“_count”结尾。

例如，对于名称为“http_request_duration_seconds”的指标，其Histogram度量标准名称将是“http_request_duration_seconds_bucket”，而Summary度量标准名称将是“http_request_duration_seconds_sum”和“http_request_duration_seconds_count”。

此外，Histogram还提供了可以计算分位数的操作，而Summary不提供。因此，如果您需要计算分位数，则应该使用Histogram。如果您只需要记录指标的总和和计数，则可以使用Summary。

相关问题

Prometheus Agent是在Prometheus服务端吗？

Prometheus Agent并不是在Prometheus服务端，而是在被监控的目标主机上运行的一个代理程序。它的主要作用是收集目标主机上的监控指标数据，并将这些数据发送给Prometheus服务器进行存储和分析。

Prometheus Agent通常与被监控的应用程序或系统组件一起部署在目标主机上，它可以通过不同的方式获取监控指标，比如通过HTTP、HTTPS、SNMP等协议，或者通过执行命令、解析日志文件等方式。Agent会定期地收集这些指标数据，并将其转发给Prometheus服务器。

通过使用Prometheus Agent，可以实现对分布式环境中多个目标主机的集中式监控管理，同时也可以减轻Prometheus服务器的负载，提高整个监控系统的性能和可扩展性。

Prometheus中Summary使用 java示例

Prometheus中的Summary是一种用于记录数据分布情况的指标类型，它会记录样本数、样本值总和、样本值的分位数等信息。下面是一个使用Java编写的Summary示例代码：

import io.prometheus.client.Summary;
import io.prometheus.client.exporter.HTTPServer;
import java.io.IOException;

public class SummaryExample {
  static final Summary requestsLatency =
      Summary.build()
          .name("requests_latency_seconds")
          .help("Request latency in seconds.")
          .quantile(0.5, 0.05) // Add 50th percentile (= median) with 5% tolerated error
          .quantile(0.9, 0.01) // Add 90th percentile with 1% tolerated error
          .quantile(0.99, 0.001) // Add 99th percentile with 0.1% tolerated error
          .register();

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    HTTPServer server = new HTTPServer(8080);
    while (true) {
      double latency = Math.random() * 10;
      requestsLatency.observe(latency);
      System.out.println("Latency: " + latency);
      try {
        Thread.sleep(1000);
      } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
      }
    }
  }
}

在这个示例中，我们定义了一个名为`requests_latency_seconds`的Summary指标，并且设置了三个分位数：50%、90%和99%。在`main`函数中，我们随机生成一个请求的延迟时间，并将其记录到Summary中，然后休眠1秒钟。最后，我们启动了一个HTTPServer，以便可以使用Prometheus来抓取并处理这个指标。你可以根据自己的需要修改和扩展这个示例。