Kubernetes v1.37 将原生直方图（Native Histograms）支持升级为 Beta，并默认启用。该特性此前在 v1.36 以 Alpha 引入（KEP-5808），通过采用 Prometheus 原生直方图，Kubernetes 组件能以更高精度暴露延迟与耗时指标，同时显著降低遥测存储与抓取开销。
经典直方图要求指标作者预定义静态累积桶边界（le 标签），存在三大问题：桶边界靠猜，延迟分布变化后失去可见性；每个桶边界单独导出为一条时间序列，推高基数与 TSDB 存储成本；histogram_quantile() 依赖静态桶间线性插值，桶跨度大时分位数误差明显。
原生直方图以动态指数桶替代静态用户定义桶，单条时间序列内包含正负跨度、零阈值与指数缩放因子。优势包括：自动适配纳秒到小时级任意值域；时间序列数量最多减少 90%；默认设置下分位数计算最坏相对误差约 5%。
实现位于共享指标子系统 k8s.io/component-base/metrics，采用双暴露机制：经典桶与原生跨度同时输出，现有 Prometheus、仪表盘与告警规则无需改动。默认指数配置为 BucketFactor 1.1、MaxBucketNumber 160。kube-apiserver、kube-scheduler、kubelet、kube-controller-manager 与 kube-proxy 均自动继承支持。
抓取配置按 Prometheus 版本区分：3.0+ 推荐在 scrape_configs 中设置 scrape_native_histograms: true 与 always_scrape_classic_histograms: true；2.40–2.x 需以 --enable-feature=native-histograms 全局启用。迁移建议分四步：双格式采集、查询迁移至原生直方图语法、在预发/生产验证、确认无误后关闭经典格式抓取，时间序列数量可减少约 90%。回滚灵活，采集端设 scrape_native_histograms: false 即可，组件端可用 --feature-gates=NativeHistograms=false 关闭。
原生直方图正朝 GA 推进，SIG Instrumentation 将持续评估生态就绪度与性能表现，并规划经典静态桶的长期弃用路径。
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