Prometheus客户库提供了四个核心的metrics类型。这四种类型目前仅在客户库和wire协议中区分。Prometheus服务还没有充分利用这些类型。不久的将来就会发生改变。
counter 是一个累计度量指标，它仅仅是永远递增的数值。计数器主要用于统计服务的请求数、任务完成数和错误出现的次数等等。计数器是一个递增的值。反例：统计goroutines的数量。计数器的使用方式在下面的各个客户端例子中：
客户端使用计数器的文档：
gauge是一个度量指标，它表示一个既可以递增或者递减的值。
计量器主要用在类似于温度、当前内存使用量等，也可以统计当前服务运行随时增加或者减少的Goroutines数量
客户端使用计量器的文档：
histogram对观察结果结果(通常是请求持续时间或者响应大小)进行采样，并在可配置的桶中对其进行技术。它还提供所有观察值的总和
带有度量指标名称为[basename]的直方图会展示Prometheus服务抓取的时间序列数据
- [base]_bucket{le="<="}, 是指观察buckets的累计计数器
- [basename]_sum, 是指观察值总和
- [basename]_count,是指已经观察到的事件总计数
使用histogram_quantile()函数, 计算直方图或者是直方图聚合计算的分位数阈值。 一个直方图计算Apdex值也是合适的, 当在buckets上操作时，记住直方图是累计的。详见直方图和总结
客户库的直方图使用文档：
类似histogram，summary观察样本值(使用场景类似：请求持续时间和响应大小)。它也提供观察的总计数和所有观察值的总和。同时它可以在滑动时间窗口上计算可配置的分位数。
带有度量指标的[basename]的summary 在抓取时间序列数据展示。
- 观察时间的φ-quantiles (0 ≤ φ ≤ 1), 显示为
[basename]{分位数="[φ]"} [basename]_sum， 是指所有观察值的总和[basename]_count, 是指已观察到的事件计数值
有关summaries的客户端使用文档：