异步应用接入Prometheus需避免start_http_server阻塞事件循环，应使用ASGI方案：FastAPI用prometheus_fastapi_instrumentator，Starlette用make_asgi_app()，Sanic用prometheus_async中间件；Counter/Gauge需加asyncio.Lock或换prometheus_async；测耗时必须用Histogram而非Summary，并正确配置buckets和with histogram.time()。
start_http_server会阻塞事件循环，不能直接用 —— 这是异步应用接入 Prometheus 最常踩的坑。
别用 start_http_server 暴露 /metrics
它启动的是同步 WSGI 服务器，一调用就卡死整个 asyncio.run() 或 uvloop 调度。不是 bug，是设计如此。你看到的“服务启动了但协程不跑了”，基本就是它干的。
正确做法是走 ASGI 路由暴露指标：
- FastAPI 用户：装
prometheus_fastapi_instrumentator，instrumentator.instrument(app)+instrumentator.expose(app)两行搞定 - 纯 ASGI（如 Starlette）：用
prometheus_client.make_asgi_app()，它返回一个 ASGI callable，可直接挂到路由下（例如app.mount("/metrics", make_asgi_app())） - Sanic 用户：别在中间件里手写
time.time()，改用prometheus_async.aio.web.metrics中间件，自动绑定async def生命周期
Counter 和 Gauge 在协程里不是安全的
它们用 threading.Lock，但 asyncio 协程在单线程内密集切换，锁根本拦不住竞态。高频更新（比如 WebSocket 心跳、每秒上千请求）下，.inc() 会丢数。
稳妥方案只有两个：
- 对关键指标显式加
asyncio.Lock：async with lock:包住counter.inc() - 换
prometheus_async库：它用asyncio.Queue缓冲变更，再批量 flush，天然适配协程调度
别图省事复用同步库的指标对象，尤其在 async for 循环或 background_tasks 里直写 .inc()。
测耗时必须用 Histogram，别碰 Summary
Summary 在客户端本地维护滑动窗口算分位数，异步场景下样本累积逻辑会成瓶颈，P95/P99 结果不可靠——每个协程/worker 都自己算，没共享状态。
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Histogram 把原始值打点进桶，全交给 Prometheus Server 用 histogram_quantile() 统一算，才是正解：
- 配置
buckets要贴合真实延迟分布，比如[0.01, 0.05, 0.1, 0.25, 0.5, 1.0, 2.5, 5.0]，别一股脑填[1, 2, 5, 10] - 务必把
await表达式包进with histogram.time():块里，否则只测了协程调度开销，不是实际耗时
Uvicorn 或自定义 ASGI server 的指标挂载位置
Uvicorn 本身不提供内置指标，但它是 ASGI server，所以指标中间件必须注册在 ASGI app 层，而不是 Uvicorn 进程层。
常见错误是试图在 uvicorn.run() 外围加 start_http_server()，或者把指标 handler 当成 Uvicorn 配置项传进去 —— 它根本不认。
正确姿势：
- FastAPI 实例化后、
uvicorn.run()前，调用instrumentator.expose(app, endpoint="/metrics") - 纯 ASGI app（如自定义
app(scope, receive, send)）：用make_asgi_app()返回的 ASGI callable 挂到子路径，例如app = CustomApp(); app.mount("/metrics", make_asgi_app())
真正容易被忽略的是：指标采集中间件的执行顺序。如果它在认证或日志中间件之后，可能漏掉 401/404 请求；如果在路由解析之前，又可能把健康检查路径也计入统计。得按业务语义决定挂载时机。
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