1.50_quantile_query_latency：50分位查询延迟
2.75_quantile_query_latency：75分位查询延迟
3.90_quantile_query_latency：90分位查询延迟
4.95_quantile_query_latency：95分位查询延迟
5.999_quantile_query_latency：999分位查询延迟
6.99_quantile_query_latency：99分位查询延迟
7.be_all_be_max_compaction_score（fe_max_tablet_compaction_score）：fe中汇总的所有be上最大的compaction score（compaction score可以理解为待合并的版本数）
8.be_report_queue_size：fe_report_queue_size|fe report队列的大小（所有BE上报给FE的一些信息，包括磁盘等信息）
9.be_request_count（fe_request_total）：通过mysql协议发起的请求总量
10.be_routine_load_rows_per_second（routine_load_rows）：通过routine load导入至SR的行数11.be_scheduled_tablet_num（fe_scheduled_tablet_num）：正在调度的tablet数量，修复或者均衡
12.be_tablet_num|tablet_num：所有的be上tablet数量之和
13.be_txn_failed_requests（fe_txn_failed_requests）：事务失败数量
14.be_txn_rejected_requests（fe_txn_reject_requests）：被拒绝事务数量
15.be_txn_running_requests（fe_txn_begin_requests）：事务运行中的数量事务总量（包括失败和成功的，不包括被拒绝的）
16.be_txn_succeed_requests（fe_txn_success）：事务成功的数量
17.fe_analyze_replay_pool_active_thread_num：analyze采集申请池（查询收集统计信息）活动线程数
18.fe_analyze_replay_pool_pool_size：analyze采集申请池（查询收集统计信息）大小
19.fe_analyze_replay_pool_task_in_queue：analyze采集申请池（查询收集统计信息）等待队列中的任务数
20.fe_cancelled_broker_load_job：处于cancelled状态的broker load的任务数
21.fe_cancelled_delete_load_job：处于cancelled状态的delete load的任务数22.fe_cancelled_hadoop_load_job：处于cancelled状态的hadoop load的任务数
23.fe_cancelled_insert_load_job：处于cancelled状态的insert load的任务数
24.fe_cancelled_spark_load_job：处于cancelled状态的spark load的任务数
25.fe_checkpoint_push_per_second（fe_image_push）：master给所有非master节点推送image，完全成功的次数
26.fe_checkpoint_write_per_second（fe_image_write）：master节点生成image的次数
27.fe_committed_broker_load_job：处于committed状态的broker load的任务数
28.fe_committed_delete_load_job：处于committed状态的delete load的任务数
29.fe_committed_hadoop_load_job：处于committed状态的hadoop load的任务数
30.fe_committed_insert_load_job：处于committed状态的insert load的任务数
31.fe_committed_spark_load_job：处于committed状态的spark load的任务数
32.fe_connec_scheduler_check_timer_active_thread_num：检查查询超时的活动线程数33.fe_connec_scheduler_check_timer_pool_size：检查查询超时的线程池大小
34.fe_connec_scheduler_check_timer_task_in_queue：检查查询超时线程池的等待队列中的任务数
35.fe_connect_thread_pool_active_num（fe_connect_scheduler_pool_active_thread_num）：处理mysql查询活动线程数
36.fe_connect_thread_pool_size（fe_connect_scheduler_pool_pool_size）：连接线程池大小
37.fe_connect_thread_pool_task（fe_connect_scheduler_pool_task_in_queue）：连接线程池等待队列中的任务数
38.fe_connection_total：当前连接FE的总数
39.fe_edit_log_read：fe从bdb读取log的总数
40.fe_edit_log_size_bytes：fe写入bdb数据size的总数
41.fe_edit_log_write：fe写入向bdb写log的总数
42.fe_etl_broker_load_job：处于etl状态的broker load任务数
43.fe_etl_delete_load_job：处于etl状态的delete load任务数
44.fe_etl_hadoop_load_job：处于etl状态的hadoop load任务数
45.fe_etl_insert_load_job：处于etl状态的insert load任务数
46.fe_etl_spark_load_job：处于etl状态的spark load任务数
47.fe_export_exporting_job_pool_active_thread_num：处理exporting状态的活跃线程数（负责执行的线程）
48.fe_export_exporting_job_pool_pool_size：处理exporting状态的活跃线程池大小（负责执行的线程）
49.fe_export_exporting_job_pool_task_in_queue：处理exporting状态线程池的等待队列中的任务数（负责执行的线程）
50.fe_export_exporting_job_scheduler_thread_pool_active_thread_num：处理exporting状态的活跃线程数（负责调度的线程）
51.fe_export_exporting_job_scheduler_thread_pool_pool_size：处理exporting状态的活跃线程池大小（负责调度的线程）
52.fe_export_exporting_job_scheduler_thread_pool_task_in_queue：处理exporting状态线程池的等待队列中的任务数（负责调度的线程）
53.fe_export_exporting_sub_task_pool_active_thread_num：处理exporting状态的子任务的活跃线程数（负责执行的线程）
54.fe_export_exporting_sub_task_pool_pool_size：处理exporting状态的子任务的线程池大小（负责执行的线程）
55.fe_export_exporting_sub_task_pool_task_in_queue：处理exporting状态线程池的子任务的等待队列中的任务数（负责执行的线程）
56.fe_export_exporting_sub_task_scheduler_thread_pool_active_thread_num：处理exporting状态的子任务的活跃线程数（负责调度的线程）
57.fe_export_exporting_sub_task_scheduler_thread_pool_pool_size：处理exporting状态的子任务的线程池大小（负责调度的线程）
58.fe_export_exporting_sub_task_scheduler_thread_pool_task_in_queue：处理exporting状态线程池的子任务的等待队列中的任务数（负责调度的线程）
59.fe_export_pending_job_pool_active_thread_num：处理pending状态的活跃线程数（负责执行的线程）
60.fe_export_pending_job_pool_pool_size：处理pending状态的线程池大小（负责执行的线程）
61.fe_export_pending_job_pool_task_in_queue：处理pending状态线程池的等待队列中的任务数（负责执行的线程）
62.fe_export_pending_job_scheduler_thread_pool_active_thread_num：处理pending状态的活跃线程数（负责调度的线程）
63.fe_export_pending_job_scheduler_thread_pool_pool_size：处理pending状态线程池的等待队列中的任务数（负责调度的线程）
64fe_export_pending_job_scheduler_thread_pool_task_in_queue：处理pending状态线程池的等待队列中的任务数（负责调度的线程）
65.fe_finished_broker_load_job：处于finished状态的broker load任务数
66.fe_finished_delete_load_job：处于finished状态的delete load任务数
67.fe_finished_hadoop_load_job：处于finished状态的hadoop load任务数
68.fe_finished_insert_load_job：处于finished状态的insert load任务数
69.fe_finished_spark_load_job：处于finished状态的的spark load任务数
70.fe_heartbeat_thread_active_num（fe_heartbeat_mgr_pool_active_thread_num）：管理心跳的活跃线程数
71.fe_heartbeat_thread_pool_size（fe_heartbeat_mgr_pool_pool_size）：管理心跳的线程池大小
72.fe_heartbeat_thread_pool_tasks（fe_heartbeat_mgr_pool_task_in_queue）：管理心跳的线程池的等待队列中的任务数
73.fe_hive_meta_concurrency_pool_active_thread_num：处理hive meta活跃线程数
74.fe_hive_meta_concurrency_pool_pool_size：处理hive meta的线程池大小
75.fe_hive_meta_concurrency_pool_task_in_queue：处理hive meta线程池的等待队列中的任务数
76.fe_load_add_delta（fe_load_add）：发起导入的总数
77.fe_load_finished：完成（成功的）导入的总数
78.fe_loading_broker_load_job：处于loading状态的broker load任务数
79.fe_loading_delete_load_job：处于loading状态的delete load任务数
80.fe_loading_hadoop_load_job：处于loading状态的hadoop load任务数
81.fe_loading_insert_load_job：处于loading状态的insert load任务数
82.fe_loading_load_task_scheduler_pool_active_thread_num：处理处于loading状态的load 任务的活跃线程数（执行的线程）
83.fe_loading_load_task_scheduler_pool_pool_size：处理处于loading状态的load 任务线程池大小（执行的线程）
84.fe_loading_load_task_scheduler_pool_task_in_queue：处理处于loading状态的load 任务线程池等待队列中的任务数（执行的线程）
85.fe_loading_load_task_scheduler_scheduler_thread_pool_active_thread_num：处理处于loading状态的load 任务的活跃线程数（调度的线程）
86.fe_loading_load_task_scheduler_scheduler_thread_pool_pool_size：处理处于loading状态的load 任务线程池大小（调度的线程）
87.fe_loading_load_task_scheduler_scheduler_thread_pool_task_in_queue：处理处于loading状态的load 任务线程池等待队列中的任务数（调度的线程）
88.fe_loading_spark_load_job：处于loading状态的spark load任务
89.fe_max_journal_id：bdb的最大log号
90.fe_metric_timer_pool_active_thread_num：处理监控信息的线程池活跃线程数
91.fe_metric_timer_pool_pool_size：处理监控信息的线程池大小
92.fe_metric_timer_pool_task_in_queue：处理监控信息的线程池的等待队列中的任务数
93.fe_pending_broker_load_job：处于pending状态 broker load任务数
94.fe_pending_delete_load_job：处于pending状态 delete load任务数
95.fe_pending_hadoop_load_job：处于pending状态 hadoop load任务数
96.fe_pending_insert_load_job|：处于pending状态 insert load任务数
97.fe_pending_load_task_scheduler_pool_active_thread_num：处于pending状态的load task scheduler线程池的活跃线程数（执行的线程）
98.fe_pending_load_task_scheduler_pool_pool_size：处于pending状态的load task scheduler线程池大小（执行的线程）
99.fe_pending_load_task_scheduler_pool_task_in_queue：处于pending状态的load task scheduler线程池的等待队列中的任务数（执行的线程）
100.fe_pending_load_task_scheduler_scheduler_thread_pool_active_thread_num：处于pending状态的load task scheduler线程池的活跃线程数（调度的线程）
101.fe_pending_load_task_scheduler_scheduler_thread_pool_pool_size：处于pending状态的load task scheduler线程池大小（调度的线程）
102.fe_pending_load_task_scheduler_scheduler_thread_pool_task_in_queue：处于pending状态的load task scheduler线程池的等待队列中的任务数（调度的线程）
103.fe_pending_spark_load_job：处于pending状态的spark load任务数
104.fe_rollup_running_alter_job：正在更新rollup的任务数
105.fe_routine_load_cancelled_jobs：fe中cancelled过的routine load总数（label_keep_max_second之内，默认是3天）
106.fe_routine_load_error_rows：routine load导入数据中的错误行数
107.fe_routine_load_need_schedule_jobs：待调度的routine load任务总数
108.fe_routine_load_paused：处于paused状态的routine load数量
109.fe_routine_load_receive_bytes：routine load导入接收的字节数
110.fe_routine_load_running_jobs：当前running状态的routine load任务数量
111.fe_routine_load_stopped_jobs：处于stop状态的routine load总数（label_keep_max_second之内，默认是3天）
112.fe_schema_change_running_job：正在做schema change的任务数
113.fe_snmp_tcp_in_errs：linux tcp部分的内容，用户自己监控
114.fe_snmp_tcp_in_segs：linux tcp部分的内容，用户自己监控
115.fe_snmp_tcp_out_segs：linux tcp部分的内容，用户自己监控
116.fe_snmp_tcp_retrans_segs：linux tcp部分的内容，用户自己监控
117.fe_starrocks_nio_thread_pool_active_num（fe_starrocks_mysql_nio_pool_active_thread_num）：处理nio线程池活跃线程数（执行的线程）
118.fe_starrocks_nio_thread_pool_size（fe_starrocks_mysql_nio_pool_pool_size）：处理nio线程池活跃线程池大小（执行的线程）
119.fe_starrocks_nio_thread_pool_tasks（fe_starrocks_mysql_nio_pool_task_in_queue）：处理nio线程池活跃线程池的等待队列中的任务数（执行的线程）
120.fe_thrift_thread_pool_active_num（fe_thrift_server_pool_active_thread_num）：thrift线程池活跃线程数
121.fe_thrift_thread_pool_size（fe_thrift_server_pool_pool_size）：thrift线程池大小
122.fe_thrift_thread_pool_task（fe_thrift_server_pool_task_in_queue）：thrift线程池的等待队列中的任务数
123.fe_unknown_broker_load_job：unknown状态的broker load 任务数
124.fe_unknown_delete_job：unknown状态的delete load 任务数
125.fe_unknown_hadoop_load_job：unknown状态的hadoop load 任务数
126.fe_unknown_insert_load_job：unknown状态的insert load 任务数
127.fe_unknown_spark_load_job：unknown状态的spark load 任务数
128.jvm_old_gc_count：jvm old gc数量
129.jvm_old_gc_time：jvm old gc时间
130.jvm_size_percent_old：老年代占用内存比例
131.jvm_size_percent_perm：年轻代占用内存比例
132.jvm_young_gc_count：jvm young gc数量
133.jvm_young_gc_time：jvm young gc时间
134.mean_query_latency：查询延时中位数（50）
135.meta_log_count：未做checkpoint的log数
136.qps：query每秒查询速率
137.query_err：query错误数量
138.query_err_rate：query错误的比例（错误的占所有的）
139.query_success：query成功数量
140.query_timeout：query查询超时数量
141.query_total：总的query数量
142.rps：每秒的总请求数
143.slow_query：慢查询query数量
注：括号内的监控项是新版的命名
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