Как с помощью метрик типа counter формировать данные для последующего отображения в Grafana?

Question

Метрики типа counter в Prometheus всегда растут (или обнуляются при рестарте), поэтому в Grafana обычно строят графики не по “сырым” значениям, а по их производным — с помощью функций rate() или increase(). Это позволяет получать, например, число запросов в секунду или количество ошибок за интервал. В Grafana настраивают запросы на Prometheus (через PromQL), выбирают нужный временной интервал и строят графики/панели. Таким образом, счётчики превращаются в наглядные показатели нагрузки и ошибок.

YeaHub · Accepted Answer

Метрика типа counter — базовый тип в Prometheus.Она монотонно возрастает (только увеличивается) и может сбрасываться при рестарте процесса. Это идеально подходит для счёта событий: запросов, ошибок, задач.Пример счётчика в приложенииpythonfrom prometheus_client import Counter

REQUESTS_TOTAL = Counter(
    "http_requests_total",
    "Total HTTP requests",
    ["method", "status"]
)

def handle_request(method, status):
    REQUESTS_TOTAL.labels(method=method, status=status).inc()
В метрике будем получать строки вида:texthttp_requests_total{method="GET",status="200"}  1243
http_requests_total{method="GET",status="500"}  12
Почему нельзя просто рисовать “сырые” значенияЕсли просто построить график http_requests_total, он будет монотонно расти — это не очень полезно.Нас обычно интересует скорость событий: запросов в секунду, ошибок в минуту и т.д.Использование rate() и increase()В PromQL есть две ключевые функции:rate(counter[5m]) — средняя скорость роста метрики за последние 5 минут;increase(counter[5m]) — суммарный прирост за интервал.Примеры запросов для Grafana:Запросов в секунду:textrate(http_requests_total[5m])
Количество 500-х ответов в минуту:textincrease(http_requests_total{status="500"}[1m])
Использование в GrafanaВ Grafana при создании панели:Выбираем источник данных: Prometheus.Вводим PromQL-запрос, например:textsum(rate(http_requests_total[5m])) by (status)
Настраиваем визуализацию (график, столбцы, single stat).Опционально добавляем пороги (thresholds) и алерты.Практический сценарийhttp_requests_total — общий счётчик запросов.Графики в Grafana:“Requests per second” → sum(rate(http_requests_total[1m]))“5xx per minute” → sum(increase(http_requests_total{status=~"5.."}[1m]))“Error rate %” → отношение ошибок к общему числу запросов.ВыводСчётчик (counter) сам по себе — просто число. Смысл появляется, когда ты используешь функции rate() и increase() и строишь на их основе панели в Grafana. Это стандартный способ получать понятные метрики вроде “запросы в секунду” и “ошибки в минуту”.