Summary 數據類型詳解

很多朋友在學習 Prometheus 的過程中對於 Summary 類型經常會有這樣的疑惑？

Prometheus 中 Summary 類型的一個度量下通常有多個 quantile 標籤值不同的指標，但同時也有以 和 結尾的度量指標，這個標籤不同可以理解是採集不同的對應數據，但這兩個 和 結尾的指標分別做什麼的？

大家都知道，在 Prometheus 中一共有四種類型的指標，分別為：Counter，Gauge，Histogram 和 Summary，其中 Histogram 和 Summary 會用到直方圖統計相關的知識，具體參考維基百科Histogram。

今天我們就來一起好好學習 Prometheus 中的 Summary 類型。

數據存儲

對於一個 Summary 類型的 metric， 通常除了有多個帶 的同名 metric 外還會多出兩個以 和 結尾的 metric，例如一個叫做 的 Summary 類型 metric 對應的存儲數據為：

PS： 數據來源 Prometheus Server GC 時長統計。

這些不同的 metric 其實並不是獨立存在的，它們共同表示了 的耗時分布情況。

數據解讀

對於一個 Summary 類型的數據，我們該如何解讀呢？例如上面例子中的 GC 時長。

首先將所有從小到大 GC 耗時排序，可以得出如下的統計信息：

注意： 和 在這裡相當於 Counter 類型。

數據應用

假如我們有上面的數據，如果我們想：

求最近 5 分鐘平均 GC 耗時，可以為：

求 GC 耗時的 95 值（95% GC 耗時小於某個值），可以為：

但是這樣求 95 值真的好嗎？因為 Summary 類型的統計邏輯是在客戶端完成的，所以如果想要計算某個特定的 （非提前計算），那麼需要做一定的近似計算來擬合。

通常在這方面有高要求的情況，更推薦使用 Histogram 類型，故這個例子可以改寫為：

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