第三十五章 metrics（3）- codahale-metrics基本使用

         <!-- metrics -->
         <dependency>
             <groupId>io.dropwizard.metrics</groupId>
             <artifactId>metrics-core</artifactId>
         </dependency>

这里，依托于springboot，版本号是3.1.2

一、meter类metrics

作用：统计最近1分钟(m1)，5分钟(m5)，15分钟(m15)，还有全部时间的速率（速率就是平均值）

例如：qps

线程安全：mark()方法中的四个操作都是基于CAS实现，统计线程安全。

 package com.xxx.secondboot.metrics;

 import java.util.concurrent.TimeUnit;

 import com.codahale.metrics.ConsoleReporter;
 import com.codahale.metrics.Meter;
 import com.codahale.metrics.MetricRegistry;

 /**
  * Meter
  * 作用：度量速率(例如，tps)
  * Meters会统计最近1分钟(m1)，5分钟(m5)，15分钟(m15)，还有全部时间的速率（速率就是平均值）。
  */
 public class TestMeter {
     public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
         final MetricRegistry registry = new MetricRegistry();//其实就是一个metrics容器，因为该类的一个属性final ConcurrentMap<String, Metric> metrics，在实际使用中做成单例就好
         ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(registry)
                                   .convertRatesTo(TimeUnit.SECONDS)
                                   .convertDurationsTo(TimeUnit.MILLISECONDS)
                                   .build();
         reporter.start(1, TimeUnit.SECONDS);//从启动后的1s后开始（所以通常第一个计数都是不准的，从第二个开始会越来越准），每隔一秒从MetricRegistry钟poll一次数据
         Meter meterTps = registry.meter(MetricRegistry.name(TestMeter.class, "request", "tps"));//将该Meter类型的指定name的metric加入到MetricsRegistry中去

         System.out.println("执行与业务逻辑");

         while(true){
             meterTps.mark();//总数以及m1,m5,m15的数据都+1
             Thread.sleep(500);
         }
     }
 }

注意：

• MetricRegistry是一个所有metrics的容器（通常设为单例）
• ConsoleReporter根据指定的打印速率（在start方法中指定）将metrics打印到console
• metrics name需要指定，这对于在statsd的统计部分以及聚合函数的选择都有用，上边的name()方法实际上是将类的全类名与后续的不定参数以"."拼接而成，这里metric name就是"com.xxx.secondboot.metrics.TestMeter.request.tps"
• mark方法：总数count和m1，m5，m15的数据都+1

report.start()方法源码：

     public void start(long period, TimeUnit unit) {
         executor.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
             @Override
             public void run() {
                 try {
                     report();
                 } catch (RuntimeException ex) {
                     LOG.error("RuntimeException thrown from {}#report. Exception was suppressed.", ScheduledReporter.this.getClass().getSimpleName(), ex);
                 }
             }
         }, period, period, unit);
     }

scheduleAtFixedRate(Runnable command, long initialDelay, long period, TimeUnit unit)

方法含义：

• 在服务启动的initialDelay unit（这里就是1s）后开始每隔period unit执行一次command（所以，通常第一次统计都不准确，从第二次开始变得准确）
• reporter值主动从MetricRegistry中poll数据的
• 真正的report是被synchronized块包起来的（也就是线程安全的），而report的内部逻辑随着report的类型不同而不同（例如，ConsoleReporter就是将四种数据打印到console）

启动服务，输出：（从系统时间开始输出，该例子正好是在01s开始输出的）

16-10-3 20:23:07 ===============================================================

-- Meters ----------------------------------------------------------------------
com.xxx.secondboot.metrics.TestMeter.request.tps
             count = 14
         mean rate = 2.00 events/second
     1-minute rate = 2.00 events/second
     5-minute rate = 2.00 events/second
    15-minute rate = 2.00 events/second

7s内输出14，每秒count+2，符合程序！！！

二、gauge类metrics

作用：返回一个瞬时值（就是一个具体值）

例如：某一时刻的队列size

线程安全：只是做读操作，线程安全

 package com.xxx.secondboot.metrics;

 import java.time.LocalDateTime;
 import java.util.LinkedList;
 import java.util.Queue;
 import java.util.concurrent.TimeUnit;

 import com.codahale.metrics.ConsoleReporter;
 import com.codahale.metrics.Gauge;
 import com.codahale.metrics.MetricRegistry;

 /**
  * Gauge
  * 作用：只返回一个简单值（一个瞬时值）
  * eg：返回队列的size
  */
 public class TestGauge {

     public static Queue<String> queue = new LinkedList<>();//队列

     public static void main(String[] args) {
         MetricRegistry registry = new MetricRegistry();
         ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(registry)
                 .convertRatesTo(TimeUnit.SECONDS)
                 .convertDurationsTo(TimeUnit.MILLISECONDS)
                 .build();
         reporter.start(1, TimeUnit.SECONDS);

         registry.register(MetricRegistry.name(TestGauge.class, "queue", "size"), new Gauge<Integer>() {
             public Integer getValue() {
                 return queue.size();
             }
         });

         while (true) {
             try {
                 Thread.sleep(1000);
                 queue.add("job - " + LocalDateTime.now());
             } catch (InterruptedException e) {
                 e.printStackTrace();
             }
         }
     }
 }

注意：

• 在registry()的时候，可以直接将一个类型的Metric直接注入到容器中，其name就是registry()的第一个参数

输出：

16-10-3 20:57:27 ===============================================================

-- Gauges ----------------------------------------------------------------------
com.xxx.secondboot.metrics.TestGauge.queue.size
             value = 1

三、counter类metrics

作用：gauge的AtomicLong实例（Counter 只是用 Gauge 封装了 AtomicLong），可用于加（inc()）减（dec()）

例如：获得队列长度（此处的获取要比使用gauge通过size()方法获取高效很多，后者size()方法的获取大多数是O(n)），方法执行成功失败次数（这个就是gauge无法做的）

作用：AtomicLong基于CAS，线程安全

 package com.xxx.secondboot.metrics;

 import java.util.Queue;
 import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
 import java.util.concurrent.TimeUnit;

 import com.codahale.metrics.ConsoleReporter;
 import com.codahale.metrics.Counter;
 import com.codahale.metrics.MetricRegistry;

 /**
  * counter:
  * 作用：计数器（用gauge封装了AtomicLong）
  */
 public class TestCounters {
     public static Queue<String> queue = new LinkedBlockingQueue<>();
     public static Counter       counter;//计算queue的大小

     public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
         MetricRegistry registry = new MetricRegistry();
         ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(registry)
                 .convertRatesTo(TimeUnit.SECONDS)
                 .convertDurationsTo(TimeUnit.MILLISECONDS)
                 .build();
         reporter.start(1, TimeUnit.SECONDS);
         counter = registry.counter(MetricRegistry.name(TestCounters.class, "queue", "size"));

         int num = 0;
         while (true) {
             if (num < 10) {
                 queue.add("job - " + num);
                 counter.inc();
             } else if (num > 10 && num < 16) {
                 queue.poll();
                 counter.dec();
             } else {
                 queue.add("job - " + num);
                 counter.inc();
             }
             num++;
             Thread.sleep(500);
         }
     }
 }

输出：

16-10-3 21:15:17 ===============================================================

-- Counters --------------------------------------------------------------------
com.xxx.secondboot.metrics.TestCounters.queue.size
             count = 4

四、histogram类metrics（使用较少）

作用：计算执行次数count、最小值min，最大值max，平均值mean，方差stddev，中位数median，75百分位, 90百分位, 95百分位, 98百分位, 99百分位, 和 99.9百分位的值

例如：统计某个函数的执行耗时，以上这些值通常会是执行时间，如min是最短执行时间等

线程：update的操作需要获取锁，操作之后释放锁。线程安全。

 package com.xxx.secondboot.metrics;

 import java.util.Random;
 import java.util.concurrent.TimeUnit;

 import com.codahale.metrics.ConsoleReporter;
 import com.codahale.metrics.ExponentiallyDecayingReservoir;
 import com.codahale.metrics.Histogram;
 import com.codahale.metrics.MetricRegistry;

 /**
  * Histogram
  * 作用：计算执行次数count、最小值min，最大值max，平均值mean，方差stddev，中位数median，75百分位, 90百分位, 95百分位, 98百分位, 99百分位, 和 99.9百分位的值
  */
 public class TestHistogram {
     public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
         MetricRegistry registry = new MetricRegistry();
         ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(registry)
                 .convertRatesTo(TimeUnit.SECONDS)
                 .convertDurationsTo(TimeUnit.MILLISECONDS)
                 .build();
         reporter.start(1, TimeUnit.SECONDS);

         Histogram histogram = new Histogram(new ExponentiallyDecayingReservoir());//95%
         registry.register(MetricRegistry.name(TestHistogram.class, "request","histogram"), histogram);

         Random random = new Random();
         while(true){
             Thread.sleep(1000);
             histogram.update(random.nextInt(10000));
         }
     }
 }

输出：

 16-10-3 21:26:05 ===============================================================

 -- Histograms ------------------------------------------------------------------
 com.xxx.secondboot.metrics.TestHistogram.request.histogram
              count = 3
                min = 685
                max = 6754
               mean = 3149.05
             stddev = 2584.36
             median = 2078.00
               75% <= 6754.00
               95% <= 6754.00
               98% <= 6754.00
               99% <= 6754.00
             99.9% <= 6754.00

五、timer类metrics

作用：meter和histogram的组合体

例如：统计某个函数的qps和执行耗时。

线程安全：meter和histogram都安全，所以也线程安全

 package com.xxx.secondboot.metrics;

 import java.util.concurrent.TimeUnit;

 import com.codahale.metrics.ConsoleReporter;
 import com.codahale.metrics.MetricRegistry;
 import com.codahale.metrics.Timer;

 /**
  * Timers
  * 作用：histogram和meter的组合体
  */
 public class TestTimer {
     public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
         MetricRegistry registry = new MetricRegistry();
         ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(registry).build();
         reporter.start(1, TimeUnit.SECONDS);

         Timer timer = registry.timer(MetricRegistry.name(TestTimer.class, "get-latency"));
         Timer.Context ctx = timer.time();

         try{
             Thread.sleep(2000);
         }finally{
             ctx.stop();
         }
     }
 }

输出：

 -- Timers ----------------------------------------------------------------------
 com.xxx.secondboot.metrics.TestTimer.get-latency
              count = 0
          mean rate = 0.00 calls/second
      1-minute rate = 0.00 calls/second
      5-minute rate = 0.00 calls/second
     15-minute rate = 0.00 calls/second
                min = 0.00 milliseconds
                max = 0.00 milliseconds
               mean = 0.00 milliseconds
             stddev = 0.00 milliseconds
             median = 0.00 milliseconds
               75% <= 0.00 milliseconds
               95% <= 0.00 milliseconds
               98% <= 0.00 milliseconds
               99% <= 0.00 milliseconds
             99.9% <= 0.00 milliseconds

总结：

• 统计某个函数被调用的频率（TPS），使用Meters。
• 统计某个方法的耗时，使用Histograms。--注意时间是以纳秒为单位的
• 既要统计某个方法的TPS又要统计其耗时时，使用Timers。--注意时间是以纳秒为单位的
• counter用于计数
• gauge只用于记录瞬时值

counter与gauge：

• 在某些时候，只能用gauge，比如说这个值是在第三方包提供的，例如guava cache的cache size（而恰好我们将该cache集成在spring cache中，通过注解来使用了），无法用哪个counter来测量
• 在某些时候，只能用counter，比如说一个方法的执行成功与失败次数

histogram：

在统计中位数以及95%这样的数据的时候，通常需要把所有的数据拿出来，然后进行运算（在大量的数据下该方法失效，所以采用了水库采集法--reservoir sampling，通过维护一个小的、可管理的水库来代表全部统计数据），具体采集法有以下几种：

• Uniform Reservoirs：随机选择具有线性递减概率的储层的值，仅用于长时间的测量。测量统计数据最近是不是发生了变化，不要使用这个（使用下边的指数衰减水库）。
• Exponentially Decaying Reservoirs（指数衰减水库）：该水库采集的数据可以代表大约最后5分钟的全部数据。该水库也是Times 类metrics使用histogram的默认选择水库。
• Sliding Window Reservoirs：代表过去n次测量的数据
• Sliding Time Window Reservoirs：严格的代表过去n秒内的数据（注意与指数衰减库的区别，该方法严格的记录过去的每一秒的数据（而指数衰减其实还是在最后5min进行抽样），所以在高频下可能需要更多内存，而且也是最慢的水库类型）

参考：

http://metrics.dropwizard.io/3.1.0/getting-started/

http://wuchong.me/blog/2015/08/01/getting-started-with-metrics/