from prometheus_client import Counter  

# 创建一个计数器指标

request_counter = Counter('http_requests_total', 'HTTP请求总数')  

# 模拟一些HTTP请求  
for _ in range(10):  
    request_counter.inc()  

print(request_counter._value.get())

解释：

• 从 prometheus_client 库中导入 Counter 类。
• 创建一个名为 http_requests_total 的计数器，并附上帮助字符串。
• 通过递增计数器来模拟 10 次 HTTP 请求。
• 打印当前的计数器值。

数据随时间变化

• 一分钟：
  假设一个网络服务器每分钟接收 10 个请求。如果初始计数器值为 50，那么在一分钟后将增加到 60。
• 五分钟：
  在每分钟 10 个请求的恒定速率下，计数器将在五分钟内增加 50，从初始值 50 增加到 100。

变化原理：

每当跟踪事件发生时，计数器增加 1。Prometheus 会存储随时间累积的总和，值不会自然减少，这使得它非常适合跟踪长期事件趋势。

2. 计量器

Gauge 是一个表示单一数值的指标，该数值可以任意增减。它用于测量温度、内存使用情况或并发连接等值。

Python 代码示例

from prometheus_client import Gauge  

# 创建一个 gauge 指标  
memory_usage_gauge = Gauge('memory_usage_bytes', '内存使用情况（字节）')  

# 模拟内存使用情况变化  
memory_usage_gauge.set(1024)  
memory_usage_gauge.inc(512)  
memory_usage_gauge.dec(256)  

print(memory_usage_gauge._value.get())  

from prometheus_client import Histogram  
import random  

# 创建一个具有指定桶的直方图度量  
request_duration_histogram = Histogram(

'http_request_duration_seconds',  
'HTTP请求持续时间（秒）',  
buckets=(0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5)  
)  

# 模拟20个请求持续时间  
for _ in range(20):  
    duration = random.uniform(0, 0.6)  
    request_duration_histogram.observe(duration)  

# 打印结果

print(f"总和: {request_duration_histogram._sum.get()}")  
print(f"计数: {request_duration_histogram._count.get()}")  
for bucket, count in request_duration_histogram._buckets.items():

print(f"桶 {bucket}: {count.get()}")  

from prometheus_client import Summary  

# 创建一个带有端点标签的摘要  
response_size_summary = Summary(  
    'http_response_size_bytes',

'HTTP响应大小（字节）',  
labelnames=['endpoint']  
)  

# 记录不同端点的观察结果  
response_size_summary.labels(endpoint='/api/v1/users').observe(1024)  
response_size_summary.labels(endpoint='/api/v1/posts').observe(2048)  

# 打印结果

print(f"总和: {response_size_summary._sum.get()}")  
print(f"计数: {response_size_summary._count.get()}")  
for quantile, sum_val in response_size_summary._quantile_sum.items():

print(f"分位数 {quantile}: {sum_val.get()}")  

+-------------------+  
| Prometheus Server |  
+-------------------+  
|                   |  
|  数据收集         |  
|  （拉取模型）     |  
|                   |  
|  目标             |<---+  
|  （出口程序）     |    |  
|                   |    |  
+-------------------+    |  
                        |  
+-------------------+    |  
|  出口程序         |    |  
|  （例如，节点     |    |  
|  出口程序）       |    |  
+-------------------+    |  
                        |  
|  指标             |    |  
|  （计数器、仪表、 |    |  
|  直方图、         |    |  
|  摘要）           |    |  
+-------------------+    |  
                        |  
|  将指标推送到     |<---+  
|  Prometheus       |  
+-------------------+

|                   |  
|  数据存储        |  
|  (TSDB - 时间序列数据库) |  
|                   |  
+-------------------+  
|                   |  
|  查询            |  
|  (PromQL)        |  
|                   |  
+-------------------+  
|                   |  
|  可视化          |  
|  (例如，Grafana) |  
|                   |  
+-------------------+