qps指标必须用counter，而非gauge。因qps是速率，需通过rate()或irate()对累计请求数（counter）求导得出；gauge记录瞬时值会导致采样失真、告警抖动且无法回溯趋势。
QPS指标该用 Counter 还是 Gauge？
QPS（每秒查询数）本质是速率，不是瞬时值，所以不能用 Gauge——它会随请求结束归零或跳变，无法被 Prometheus 正确求导。必须用 Counter 记录累计请求数，再通过 PromQL 的 rate() 或 irate() 计算 QPS。
常见错误是直接用 Gauge 手动 set 当前每秒值，这会导致采样失真、告警抖动、且无法回溯历史速率趋势。
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Counter每次请求递增 1，例如：http_requests_total.inc() - PromQL 查 QPS：用
rate(http_requests_total[1m])，不是sum(http_requests_total) - 注意：Counter 重启后归零，Prometheus 自动处理翻转（reset detection），但若手动 reset 或 mock 测试未模拟翻转，
rate()会出负值
如何在 Flask/FastAPI 中自动埋点？
别手写每个路由的 inc()，容易漏、难维护。用中间件统一拦截，按 status code 或 path label 分维度打点更实用。
Flask 示例（使用 prometheus_client）：
from prometheus_client import Counter
from flask import request, g
REQUESTS_TOTAL = Counter('http_requests_total', 'Total HTTP Requests', ['method', 'endpoint', 'status'])
@app.before_request
def before_request():
g.start_time = time.time()
@app.after_request
def after_request(response):
REQUESTS_TOTAL.labels(
method=request.method,
endpoint=request.endpoint or 'unknown',
status=str(response.status_code)
).inc()
return response
FastAPI 类似，用 BaseHTTPMiddleware；注意：不要在异常路径里漏掉计数，否则 5xx 请求会被漏统计。
- label 命名避免高基数：不用
request.args或request.url全路径，会撑爆 Prometheus 内存 - 如果用了反向代理（如 Nginx），确保
request.remote_addr不是内网 IP，否则 label 失效 - 异步框架（如 FastAPI）需确认 metrics registry 是全局单例，非每次请求新建
为什么 rate() 结果为 0 或 NaN？
典型现象：仪表盘上 QPS 曲线长期为 0，或部分时间点显示 Nan，多数和采样窗口、抓取频率、数据完整性有关。
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rate(http_requests_total[1m])要求至少 2 个样本落在 1 分钟窗口内；若 scrape_interval 设为 30s，那 1m 窗口最多覆盖 2~3 个样本——样本太少时 rate 可能为 0 - Prometheus 默认抓取间隔是 1m，若你的服务 QPS 极低（比如每 5 分钟才一个请求），
[1m]窗口很可能无增量，改用[5m]更稳 - 如果服务启动后没触发任何请求，Counter 值一直为 0，
rate()返回 0 —— 这不是 bug，是预期行为 -
NaN通常出现在 Counter 刚重置（如服务重启）后的首个 scrape 周期，Prometheus 需要至少两个连续样本才能计算斜率
暴露 /metrics 端点要注意什么？
默认 prometheus_client 提供 start_http_server()，但生产环境别直接开新端口，应复用 Web 框架的路由。
- Flask：用
make_wsgi_app()挂到子路径，如@app.route('/metrics')+generate_latest() - FastAPI：注册
MetricsMiddleware并暴露/metrics，避免多进程下 metrics 冲突（需用multiprocess_mode='live'或共享文件存储） - 务必加基础鉴权（哪怕只限内网），
/metrics泄露可能暴露业务路径、错误码分布等敏感维度 - 不要把 debug 信息（如 traceback）打到 metrics 标签里，会污染指标 cardinality
QPS 监控真正难的不是埋点，而是 label 设计是否收敛、rate 窗口是否匹配真实业务节奏、以及低流量场景下的采样可靠性——这些不调优，指标看着有，其实没法用。
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