Metrics 的核心概念是「用可聚合數值描述系統行為的時間序列」。常見指標包括 request count、error rate、latency、queue depth、consumer lag、CPU、memory、connection pool 使用量與 cache hit rate。

概念位置

Metrics 是趨勢觀測跟 alert 的基礎。跟 log（事件明細）跟 trace（跨服務路徑）互補：log 適合查單一事件的細節，trace 適合看一次 request 的路徑，metrics 適合回答「服務是否在變慢、錯誤是否在增加、容量是否接近上限」。

Metrics 有三種基本型別：counter（累積計數、只增不減）、gauge（瞬間值、可增可減）、histogram（分布、支援 percentile 計算）。選錯型別會讓後面的 SLI、dashboard 跟 alert 建立在錯誤訊號上。

使用情境

系統需要 metrics 的訊號是團隊需要在使用者回報前知道服務異常。Checkout p95 latency 上升、Redis timeout 增加、broker lag 擴大，都應先從 metrics 看見。

設計責任

Metrics 設計要選擇正確的型別（latency 用 histogram、request count 用 counter、connection pool size 用 gauge）跟有界的 label（service、method、status_code，排除 user_id / request_id）。重要指標要能對應 SLI / SLO 跟 runbook；高 cardinality label 會推高儲存跟查詢成本。Metrics 的聚合查詢跟 recording rule 設計見 4.2 metrics basics。