从存储的角度来讲，Promethues 中所有的监控指标 Metric 都是相同的。但是在不同的场景下，这些 Metric 又有一些细微的差异。 例如在 node exporter 返回的样本中：
为了能够帮助用户理解和区分这些不同监控指标之间的差异，Prometheus 定义了 4 种不同的指标类型（Metric Type），分别是：Counter（计数器）、Gauge（仪表盘）、Histogram（直方图）、Summary（摘要）。
| Metric 类型 | 说明 | 常用指标 |
|---|---|---|
Counter | Counter 类型的指标和计数器一样，只增不减（除非系统发生重置）。常见的监控指标，例如 说明 Counter 是一个简单但强大的指标，但需要明确的是，某项指标的累计值，对于用户了解系统状态来说，没什么直接的价值。因此，Counter 指标常搭配 rate 或 increase 函数，通过取 范围向量（range vector） 来使用。 | CPU 使用时间，网络流量，请求量 |
| Gauge | 与 Counter 类型不同，Gauge 类型的指标侧重于反应系统的当前状态。因此这类指标的样本数据可增可减。例如 node_memory_MemFree_bytes（主机当前空闲的内存大小）、container_memory_usage_bytes （容器当前内存大小）都是 Gauge 类型的监控指标。 | 内存用量，硬盘空间，服务运行状态 |
Histogram | Counter 指标存在一个问题：它只能被计算为均值。而对于类似 接口请求延迟 类的数据，仅仅有平均值还不够。还需要看到数据的分布情况，甚至计算百分位数（quantile）。 对于这类数据，Prometheus 提供了 2 种指标类型：histogram 和 Summary。其中，Histogram 的原理是提前定义多个 buckets，覆盖所有可能的样本；采集到新样本时，这个样本会落入某个 bucket 内。使用时，我们可以利用样本在各个 bucket 的分布情况计算 quantile。展示时，histogram 尤其适合绘制火焰图（heat map）。 | 各类延迟、耗时类指标 |
| Summary | Summary 与 Histogram 一样，可以用来查看数据的分布情况。但与 Histogram 不同的是，Summary 返回的是计算后数据（中位数的具体值）。因此，它相比 Histogram 省略了在查询时的计算消耗，但是也丢失了原始的样本数据。 |