| P50 | 一半请求快于该值，代表普遍体验 |
|---|---|
| P95/P99 | 尾部体验，更贴近用户投诉对应的信号 |
| 注意 | 分位数不能跨实例直接平均，先聚合桶再计算 |
P50/P95/P99 与超时占比
P50/P95/P99 与超时占比
histogram_quantile(0.50, sum by (le) (rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])))
histogram_quantile(0.95, sum by (le) (rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])))
histogram_quantile(0.99, sum by (le) (rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])))
# 超过 1 秒的请求占比（桶相减，注意 +Inf 桶）
(sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket{le="+Inf"}[5m]))
- sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket{le="1.0"}[5m])))
/ sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket{le="+Inf"}[5m]))分位值适合看趋势与 SLO，桶相减得到的超时占比更适合直接做阈值告警。