在监控系统中，延迟和响应时间是衡量系统性能的重要指标。Prometheus作为一款广泛使用的监控工具，其查询语言PromQL提供了histogram_quantile函数，用于从直方图数据中计算分位数。本文将深入探讨histogram_quantile的工作原理、应用场景以及如何选择合适的bucket来提高精度。
什么是histogram_quantile？
histogram_quantile是PromQL中的一个函数，用于从直方图类型的数据中计算分位数。直方图是一种将数据分布划分为多个区间的统计方法，每个区间称为一个“bucket”。通过分析这些bucket中的数据分布情况，我们可以计算出任意分位数的值。
例如，假设我们有一个表示HTTP请求延迟的直方图，我们可以使用histogram_quantile(0.95, rate(http_request_duration_seconds_bucket[1m]))来计算95%的请求延迟时间。这意味着95%的请求延迟时间低于或等于这个值。
histogram_quantile的工作原理
要理解histogram_quantile的工作原理，首先需要了解直方图的构成。直方图由一系列bucket组成，每个bucket记录了落在该区间内的样本数量及其累计计数。例如：
http_request_duration_seconds_bucket{le="0.1"} 10
http_request_duration_seconds_bucket{le="0.2"} 30
http_request_duration_seconds_bucket{le="0.5"} 50
在这个例子中，“le”表示“less than or equal to”，即小于或等于某个值的样本数。“10”表示有10个请求的延迟时间小于或等于0.1秒，“30”表示有30个请求的延迟时间小于或等于0.2秒（其中包括前10个）。因此，在0.1到0.2秒之间的样本数是20（30-10）。
当我们调用 historgam _ quantie (q ， vector ), q为所需百分位数,vector包含多个buckets时: Promethues会先找出所有buckets之间关系并排序;然后根据累计频次确定 q所在位置;最后通过插值法得出结果.
further explanation here...
the interpolation method used is linear interpolation between two closest points around where your desired percentile falls within those cumulative frequencies calculated earlier.
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