Prometheus 数据模型是一个多维度的时间序列数据模型，其中包含了以下四个基本元素：
- Metric：指标名称，用于标识一组相关的时间序列数据。Metric 通常由名称和可选的标签（Labels）组成。
例如 http_requests_total 是一个 Metric，表示 HTTP 请求总数；cpu_usage_seconds_total{mode="user",instance="localhost:9100"} 是另一个 Metric，表示 CPU 使用时间。
- Time series：指定 Metric 的特定实例，表示在给定时间范围内某一时刻 Metric 的值。Time series 由 Metric 和其对应的 Label 值以及时间戳组成。
例如 http_requests_total{method="GET", handler="/api/v1/users"} 是 http_requests_total 的一个 time series，表示获取用户信息 API 的 GET 请求总数；cpu_usage_seconds_total{mode="system",instance="localhost:9100"} 是 cpu_usage_seconds_total 的另一个 time series，表示系统态 CPU 使用时间。
- Sample：表示一对 (timestamp, value)，即某个 Metric 在某个时间点上的值。每个样本都对应一个唯一的 time series。
例如 (1628478127, 125) 表示在 Unix 时间戳为 1628478127（2021年8月9日10点35分27秒）时 http_requests_total{method=“GET”, handler=“/api/v1/users”} 的值为125；(1628478135, 0.4) 表示在 Unix 时间戳为 1628478135 时 cpu_usage_seconds_total{mode=“system”,instance=“localhost:9100”} 的值为0.4。
- Label：用于区分不同 time series 实例的标签键值对，例如 “method” 和 “handler” 是 http_requests_total 中的两个 label。
例如 http_requests_total{method="GET", handler="/api/v1/users"} 中的 method 和 handler 就是 label，它们可以被用来过滤、聚合或者分类 time series 数据。
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