我是度量監控的新手。如果我們要記錄請求的持續時間，我認為我們應該使用gauge，但實際上，有人會使用histogram.例如，在 中grpc-ecosystem/go-grpc-prometheus，他們更喜歡使用histogram來記錄持續時間。是否有使用度量類型的公認最佳實踐？或者這只是他們自己的喜好。// ServerMetrics represents a collection of metrics to be registered on a// Prometheus metrics registry for a gRPC server.type ServerMetrics struct { serverStartedCounter *prom.CounterVec serverHandledCounter *prom.CounterVec serverStreamMsgReceived *prom.CounterVec serverStreamMsgSent *prom.CounterVec serverHandledHistogramEnabled bool serverHandledHistogramOpts prom.HistogramOpts serverHandledHistogram *prom.HistogramVec}謝謝~
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繁花如伊
TA貢獻2012條經驗 獲得超12個贊
我對此很陌生，但讓我嘗試回答您的問題。因此，請對我的回答持保留態度，或者可能有人在使用指標觀察他們的系統方面有經驗。
如https://prometheus.io/docs/concepts/metric_types/中所述
量規是表示可以任意上下變化的單個數值的指標。
因此，如果您的目標是顯示當前值（請求的持續時間），您可以使用儀表。但我認為使用指標的目的是發現系統中的問題，或者當某些值不在預定義范圍內時生成警報，或者為您的系統獲取性能值（如 Apdex 分數）。
來自https://prometheus.io/docs/concepts/metric_types/#histogram
使用 histogram_quantile() 函數從直方圖甚至是直方圖的聚合計算分位數。直方圖也適用于計算 Apdex 分數。
來自https://en.wikipedia.org/wiki/Apdex
Apdex（應用程序性能指數）是一個由公司聯盟開發的開放標準，用于衡量軟件應用程序在計算方面的性能。其目的是通過指定一種統一的方式來分析和報告衡量的性能滿足用戶期望的程度，從而將衡量結果轉化為對用戶滿意度的洞察。
閱讀分位數以及直方圖和摘要中的計算https://prometheus.io/docs/practices/histograms/#quantiles
兩條經驗法則：
如果需要聚合，請選擇直方圖。
否則，如果您了解將觀察到的值的范圍和分布，請選擇直方圖。如果您需要準確的分位數，請選擇摘要，無論值的范圍和分布如何。
或者像 Adam Woodbeck 在他的書《Network programming with Go》中說的：
一般建議是在您不知道預期值的范圍時使用摘要，但我建議您盡可能使用直方圖，以便您可以在指標服務器上聚合直方圖。
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