Prometheus 指标设计与直方图（RED/USE、Histogram/Quantile）

Prometheus 指标设计与直方图（RED/USE、Histogram/Quantile）概述良好的指标设计是稳定性的基础。本文以 RED/USE 为指导，说明如何用直方图统计延迟与分位数，避免平均值误导。关键实践与参数RED：请求率（Rate）、错误率（Errors）、持续时间（Duration）。USE：利用率（Utilization）、饱和度（Saturation）、错误（Errors）。直方图桶：按服务延迟分布设置如 `0.05, 0.1, 0.2, 0.5, 1, 2, 5` 秒。分位数：使用 `histogram_quantile` 在后端按桶近似计算 p95/p99。示例（PromQL）rate(http_requests_total[5m]) sum by (code) (rate(http_requests_total[5m])) histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)) 验证方法基于负载与故障演练观察指标波动；确认 p95/p99 与告警阈值有效。对比不同桶设置下的近似误差与性能开销。使用 Recording Rules 固化关键查询，提升查询性能。注意事项避免在客户端计算分位数；统一使用服务器端 `histogram_quantile`。桶设置需根据服务特性定制；过多桶带来成本。指标标签要受控，避免高基数导致存储膨胀。