本文分享自华为云社区《Prometheus最佳实践 Summary和Histogram》，作者：张俭。

前言

Histogram 和 Summary都是复杂的指标，不仅仅是因为直方图和summary包含了多个时间序列，而且它们还较难使用正确。

观测中的Count和Sum

Histo和summary都是采样观测，典型的采样维度有 响应大小 和 请求时长 。它们跟踪观测值的数量和观测值的总和，从而使您可以计算观测值的平均值。 请注意，观察值的数量（在Prometheus中显示为带有“ _count”后缀的时间序列）本质上是一个计数器（如上所述，它只会增加）。 观测值的总和（以带有_sum后缀的时间序列显示）也可以充当计数器，只要没有负面的观测值即可。 显然，请求持续时间或响应大小永远不会为负。 但是，原则上，您可以使用摘要和直方图来观察负值（例如，摄氏温度）。 在这种情况下，观察值的总和可能会下降，因此您无法再对其应用“ rate（）”。

例如，在Histo或者summary上计算5分钟内的平均请求时长，使用如下的PromQL

rate(http_request_duration_seconds_sum[5m])/rate(http_request_duration_seconds_count[5m])

Apdex 分数

Histo(而不是summary)的一个直接用途是对落入指定观察值桶中的观察值进行计数。

你可能会有诸如这样的SLO：百分之95的请求都要在300ms内完成返回。在这个场景下，定义一个Histo，定义一个桶的界限为300ms。然后当这个桶的数量小于百分之95的时候就告警。

如下的表达式可以计算上文所述的SLO

sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket{le="0.3"}[5m])) by (job)/sum(rate(http_request_duration_seconds_count[5m])) by (job)

你可以以一种非常相似的方式估计Apdex分数。以请求时长为例，配置上界为目标请求时长，另一个桶配置为最大忍受时长（通常是目标请求时长的四倍）。例如目标请求时长为300ms，最大忍受请求时长为1.2s。如下的表达式计算了每5分钟的Apdex分数

(sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket{le="0.3"}[5m])) by (job) + sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket{le="1.2"}[5m])) by (job) )/ 2 / sum(rate(http_request_duration_seconds_count[5m])) by (job)

注: Apdex分数计算

Apdex指数 ＝（1 × 满意样本 ＋ 0.5 × 容忍样本）÷ 样本总数

请注意，我们将两个存储桶的总和相除。 原因是直方图存储桶是[累积]（https://en.wikipedia.org/wiki/Histogram#Cumulative_histogram）。 le =“ 0.3”存储桶也包含在le =“ 1.2”存储桶中； 将其除以2即可解决此问题。

该计算与传统的Apdex分数不完全匹配，因为它包括计算中满意和可忍受的部分中的误差。

Quantiles 分位数

你可以使用 summary 和 histogram 来计算 φ-分位数，φ在0到1之间，左右都为闭区间。φ分位数是一个用来计算前φ界限的观测值。换句话说，就是大家平时讲的pxx。p50即是中位数。为了打字方便，后面用 分位数 来行文。

Summary 和 Histogram 的一个区分要点是 summary 在客户端侧计算分位数，然后直接暴露它们，然而 histogram 在客户端侧暴露桶的技术，然后在服务端侧使用 histogram_quantitle() 函数来计算分位数。

请注意表中最后一项的重要性。 让我们回到在300毫秒内处理95％请求的SLO。 这次，您不想显示300毫秒内已处理请求的百分比，而是显示第95个百分位数，即您为95％的请求提供服务的请求持续时间。 为此，您可以配置 summary 为0.95位数，衰减时间为5分钟（例如），也可以配置直方图，并在300ms标记附近添加几个存储桶，例如 {le =“ 0.1”}，{le =“ 0.2”}，{le =“ 0.3”}和{le =“ 0.45”}。 如果您的服务使用多个实例进行复制运行，则将从其中的每个实例收集请求持续时间，然后将所有内容汇总到整体的95％。 但是，从 summary 汇总预先计算的分位数很少是有意义的。 在这种特定情况下，平均分位数会产生统计上无意义的值。

avg(http_request_duration_seconds{quantile="0.95"}) // BAD!

使用histograms,使用 histogram_quantile() 可以完全实现聚合。

histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)) // GOOD.

此外，如果您的SLO发生变化并且您现在想要绘制第90个百分位，或者您想将最近10分钟而不是最近5分钟考虑在内，则只需调整上面的表达式即可，而无需重新配置客户端。

分位数估计的误差

分位数，无论是在客户端计算还是在服务端计算，都是一个估计值。理解分位数的误差对我们非常重要。

让我们从上面histogram的例子继续，想象你通常的请求时长基本上都是220ms，或者换句话说，如果你绘制出了正确的histogram，你将会在220ms处看到一个超级大的尖峰。在上面配置的Prometheus直方图度量标准中，几乎所有观察结果以及第95个百分位都将落入标有“ {le =“ 0.3”}”的存储桶中，即从200ms到300ms的存储桶。 直方图实现可确保真实的第95个百分位数在200毫秒至300毫秒之间。 要返回单个值（而不是间隔），它会应用线性插值，在这种情况下将产生295ms。 计算得出的分位数给您的印象是您接近违反SLO，但实际上，第95个百分位数略高于220ms，这是与您的SLO相当舒适的距离。

我们的思想实验的下一步：更改后端路由会为所有请求持续时间增加固定的100ms。 现在，请求持续时间在320毫秒处急剧增加，几乎所有观察结果都会从300毫秒下降到450毫秒。 尽管正确值接近320ms，但第95个百分位数计算为442.5ms。 虽然您仅在SLO之外，但计算得出的第95分位数看起来要差得多。

Summary 就没有上述的问题，除非它在客户端侧使用了估计算法。不幸的是，如果你想要在多个客户端之间聚合，那你无法使用summary

幸运的是，由于你合适的选择了桶的边界，即使在观测值的分布非常锋利的尖刺的这个人为的例子，直方图能够正确识别，如果你是内或您的SLO之外。同样，分位数的实际值越接近我们的SLO（或换句话说，我们实际上最感兴趣的值），计算出的值就越准确。

现在让我们再次修改实验。在新的设置中，请求持续时间的分布在150ms处有一个尖峰，但不像以前那样尖锐，仅占观察值的90％。 10％的观察结果平均分布在150毫秒至450毫秒之间的长尾巴中。根据这种分布，第95个百分位数恰好在我们的300ms SLO处。使用直方图，由于第95个百分位数的值恰好与铲斗边界之一重合，因此计算得出的值是准确的。甚至略有不同的值也将是准确的，因为相关存储区中的（人为）均匀分布正是存储区中线性插值所假定的。

摘要报告的分位数误差现在变得更加有趣。摘要中的分位数误差是在φ维度中配置的。在我们的情况下，我们可能配置为0.95±0.01，即计算出的值将介于94％和96％之间。具有上述分布的第94位为270ms，第96位为330ms。摘要报告的第95个百分位数的计算值可以在270ms和330ms之间的任何位置，很遗憾，这是SLO内明显与SLO外明显之间的所有差异。

最重要的是：如果使用 summary，则可以通过调整维度 来控制误差。如果使用直方图，则可以控制bucket分配 来调整误差（通过选择适当的桶布局）。

分布较宽时，φ的微小变化会导致观测值的较大偏差。分布较锐利时，观测值的较小间隔将覆盖φ的较大间隔。也就是说，整体宽泛的时候，分位数一点点变化，都会导致分位值的较大变化。整体较紧凑的时候，很小的分位值差值，就能覆盖很大的分位数比例。

两条经验法则：

1.如果需要聚合，请选择histogram。

2.否则，如果您对将要观察的值的范围和分布有所了解，请选择histogram。无论值的范围和分布是什么，如果都需要准确的分位数，请选择summary。

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