在应用程序中,通常会记录日志以便事后分析,在很多情况下是产生了问题之后,再去查看日志,是一种事后的静态分析。在很多时候,我们可能需要了解整个系统在当前,或者某一时刻运行的情况,比如一个系统后台服务,我们可能需要了解一些实时监控的数据例如

1、每秒钟的请求数是多少(TPS)?

2、平均每个请求处理的时间?

3、请求处理的最长耗时?

4.请求处理的响应的直方图?

5、请求处理正确响应率?

6、等待处理的请求队列长度?

7、查看整个系统的的CPU使用率、内存占用、jvm运行情况;以及系统运行出错率等等一系列的实时数据采集时,最简单的方法就是在系统的入口、出口和关键位置设置埋点,然后将采集到的信息发送到实时监控平台或者存入到缓存和DB中做进一步的分析和展示。

Metrics作为一款监控指标的度量类库,提供了许多工具帮助开发者来完成各项数据的监控。

详见官方文档:https://metrics.dropwizard.io/3.1.0/manual/core/

一.Metrics 工具类库的介绍

  Metrics提供5种基本的度量类型:Meters Gauges  Counters   Histograms   Timers

  1.设置maven依赖 

<dependencies>
<dependency>
<groupId>io.dropwizard.metrics</groupId>
<artifactId>metrics-core</artifactId>
<version>3.2.6</version>
</dependency> <dependency>
<groupId>io.dropwizard.metrics</groupId>
<artifactId>metrics-healthchecks</artifactId>
<version>3.2.6</version>
</dependency>
</dependencies>

         2.Meters 的介绍与使用

//Meter(测量)是一种只能自增的计数器,通常用来度量一系列事件发生的概率。它提供了平均速率,以及指数平滑平均速率,以及采样后的1分钟,5分钟,15分钟的样例。
public class MetricsExample { //创建注册表
private final static MetricRegistry registry = new MetricRegistry(); //创建tps测量表
private final static Meter requestMeter = registry.meter("tps"); //创建异常测量表
private final static Meter errorMeter = registry.meter("err_request"); public static void main(String[] args) { //数据生成报告(按每分钟来统计)
ConsoleReporter report = ConsoleReporter.forRegistry(registry)
.convertRatesTo(TimeUnit.MINUTES)
.convertDurationsTo(TimeUnit.MINUTES)
.build();
report.start(10, TimeUnit.SECONDS); //每10秒将数据打印到控制台上 for(;;){   //模拟一直调用请求
getAsk();  //发送请求
randomSleep(); //间隔的发送请求
}
}
//处理请求方法
public static void getAsk(){
try {
requestMeter.mark();
randomSleep();
int x = 10/ThreadLocalRandom.current().nextInt(6);
} catch (Exception e) {
System.out.println("Error");
errorMeter.mark();
}
} //模拟处理请求耗时
public static void randomSleep(){
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(ThreadLocalRandom.current().nextInt(10)); //随机休眠时间
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
//打印结果如下

19-6-4 16:38:47 ================================================================

-- Meters ----------------------------------------------------------------------
err_request
count = 1
mean rate = 1.50 events/minute
1-minute rate = 0.75 events/minute
5-minute rate = 0.19 events/minute
15-minute rate = 0.07 events/minute
tps
count = 4
mean rate = 5.99 events/minute
1-minute rate = 8.85 events/minute
5-minute rate = 11.24 events/minute
15-minute rate = 11.74 events/minute

3.gauge的介绍与使用

  3.1 gauge的使用

/**
* @des gauge的使用
* @author zhao
* @date 2019年6月14日上午12:08:02
* Gauge是一个最简单的计量,一般用来统计瞬时状态的数据信息
* 例:某一时刻的集合中的大小
*/
public class GaugeExample {   //定义度量中心
  private static MetricRegistry registry = new MetricRegistry();
  
  //定义队列
  private static Queue<Integer> queue = new LinkedBlockingQueue<>();
  
  public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    //将信息展示到控制台上
    ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(registry).build();
    reporter.start(3, TimeUnit.SECONDS);
    Gauge<Integer> gauge = new Gauge<Integer>() {
      @Override
      public Integer getValue() {
        return queue.size();
      }
    };
  //将定义过的gauge 注册到注册中心
  registry.register(MetricRegistry.name(GaugeExample.class, "queue-size"), gauge);
//模拟queue队列中的数据
  for (int i = 0; i < 100; i++) {
    queue.add(i); TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
  }
  Thread.currentThread().join();
  }
}
// 打印结果
19-6-14 0:39:17 ================================================================ -- Gauges ----------------------------------------------------------------------
com.zpb.gauge.GaugeExample.queue-size
value = 31 19-6-14 0:39:20 ================================================================ -- Gauges ----------------------------------------------------------------------
com.zpb.gauge.GaugeExample.queue-size
value = 60 19-6-14 0:39:23 ================================================================ -- Gauges ----------------------------------------------------------------------
com.zpb.gauge.GaugeExample.queue-size
value = 90

  3.2RatioGauge 的使用

    作用:度量事件成功率的计算。  例:度量缓存命中率、接口调用率等等。

public class RatioGaugeExample {

    private static MetricRegistry registry = new MetricRegistry();
private static Meter totalMeter = registry.meter("totalCount");
private static Meter succMeter = registry.meter("succCount"); public static void main(String[] args) {
ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(registry).build();
reporter.start(5, TimeUnit.SECONDS); //每5秒发送一次到控制台 registry.gauge("succ-ratio", ()-> new RatioGauge() {
@Override
protected Ratio getRatio() {
return Ratio.of(succMeter.getCount(),totalMeter.getCount()); //第一个参数:分子 第二个参数:分母
}
}); //调用
for(;;){
processHandle();
}
}
public static void processHandle(){
//total count
totalMeter.mark();
try {
int x = 10/ThreadLocalRandom.current().nextInt(10);
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
//succ count
succMeter.mark();
} catch (Exception e) {
System.out.println("================ err");
}
}
}
//打印结果

19-6-17 9:28:13 ================================================================


-- Gauges ----------------------------------------------------------------------
succ-ratio
value = 0.9607843137254902


-- Meters ----------------------------------------------------------------------
succCount
count = 49
mean rate = 9.52 events/second
1-minute rate = 9.60 events/second
5-minute rate = 9.60 events/second
15-minute rate = 9.60 events/second
totalCount
count = 51
mean rate = 9.90 events/second
1-minute rate = 10.00 events/second
5-minute rate = 10.00 events/second
15-minute rate = 10.00 events/second


19-6-17 9:28:18 ================================================================


-- Gauges ----------------------------------------------------------------------
succ-ratio
value = 0.9423076923076923


-- Meters ----------------------------------------------------------------------
succCount
count = 98
mean rate = 9.71 events/second
1-minute rate = 9.63 events/second
5-minute rate = 9.61 events/second
15-minute rate = 9.60 events/second
totalCount
count = 104
mean rate = 10.31 events/second
1-minute rate = 10.06 events/second
5-minute rate = 10.01 events/second
15-minute rate = 10.00 events/second

4.Counter 的使用

  作用:Counter是Gauge的一个特例,维护一个计数器,可以通过inc()和dec()方法对计数器做修改。使用步骤与Gauge基本类似,在MetricRegistry中提供了静态方法可以直接实例化一个Counter。可以用来度量生产者和消费者之间的关系

public class CounterExample {

    private static final Logger  LOG = LoggerFactory.getLogger(CounterExample.class);

    //度量注册中心
private static final MetricRegistry registry = new MetricRegistry(); //度量计数器
private static final Counter counter = registry.counter(MetricRegistry.name(CounterExample.class, "")); private static final ConsoleReporter report = ConsoleReporter.forRegistry(registry)
.convertRatesTo(TimeUnit.MINUTES)
.convertDurationsTo(TimeUnit.MINUTES)
.build();
private static Queue<String> queue = new LinkedList<String>(); public static void main(String[] args) throws Exception { report.start(5, TimeUnit.SECONDS); //每5秒将数据打印到控制台上 new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
production("abc");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}).start(); new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
consume();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}).start();;
Thread.currentThread().join();
} public static void production(String s) throws InterruptedException{ for(int i = 0; i < 100;i++){
counter.inc();
queue.offer(s);
}
}
public static void consume() throws InterruptedException{
while(queue.size() != 0){
queue.poll(); //删除第1个元素
counter.dec(); }
}
}

5.Histograms直方图

  作用:主要使用来统计数据的分布情况, 最大值、最小值、平均值、中位数,百分比(75%、90%、95%、98%、99%和99.9%)。

  例如,需要统计某个页面的请求、接口方法请求的响应时间

public class HistogramsExample {

    private static final MetricRegistry registry = new MetricRegistry();

    private static ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(registry).build();

    //实例化一个Histograms
private static final Histogram histogram = registry.histogram(MetricRegistry.name(HistogramsExample.class,"histogram"));
public static void main(String[] args) throws InterruptedException { reporter.start(5, TimeUnit.SECONDS);
Random r = new Random();
while(true){
processHandle(r.nextDouble());
Thread.sleep(100);
}
} private static void processHandle(Double d){
histogram.update((int) (d*100)); //在应用中,需要统计的位置调用Histogram的update()方法。
} }

6.Timer的使用

  作用:统计请求的速率和处理时间

  例如:某接口的总在一定时间内的请求总数,平均处理时间

public class TimerExample {

    //创建度量中心
private static final MetricRegistry registry = new MetricRegistry(); //输出到控制台
private static final ConsoleReporter report = ConsoleReporter.forRegistry(registry).build(); //实例化timer
private static final Timer timer = registry.timer("request"); public static void main(String[] args) {
report.start(5, TimeUnit.SECONDS);
while(true){
handleRequest();
}
}
private static void handleRequest(){
Context time = timer.time();try {
Thread.sleep(500);       //模拟处理请求时间
} catch (Exception e) {
System.out.println("err");
}finally {
time.stop();            //每次执行完都会关闭
System.out.println("==== timer 已关闭");
}
}
}
// 打印结果
19-6-17 11:25:27 =============================================================== -- Histograms ------------------------------------------------------------------
com.zpb.histograms.HistogramsExample.histogram
count = 50              #总请求数
min = 0
max = 98              
mean = 53.14            #平均值
stddev = 27.04            #标准差
median = 50.00            #中间值
75% <= 78.00
95% <= 92.00
98% <= 94.00
99% <= 98.00
99.9% <= 98.00

7.HealthChecks 

  作用:健康检查,用于对系统应用、子模块、关联模块的运行是否正常做检测

  实现过程:

    类A:继承 HealthCheck ,并重写check()方法 ,在check()中调用类B中的被检测方法

    类B:定义一个方法,返回结果是boolean类型。(类B也可以是其它系统中的一个类)

  

public class HealthChecksExample extends HealthCheck{

    private DataBase database;

    public HealthChecksExample(DataBase database) {
this.database = database;
} @Override
protected Result check() throws Exception {
if (database.ping()) {
return Result.healthy();
}
return Result.unhealthy("Can't ping database.");
} static class DataBase{
//模拟ping方法
public boolean ping(){
Random r = new Random();
return r.nextBoolean();
}
} public static void main(String[] args) {
//创建健康检查注册中心
HealthCheckRegistry registry = new HealthCheckRegistry();
//将被检查的类注册到中心
     registry.register("database1",new HealthChecksExample(new DataBase()));
registry.register("database2", new HealthChecksExample(new DataBase()));
     //从运行的健康检查注册中心获取被检测的结果
Set<Entry<String, Result>> entrySet = registry.runHealthChecks().entrySet();
while(true){
for(Entry<String, Result> entry : entrySet){
if(entry.getValue().isHealthy()){
System.out.println(entry.getKey()+": OK");
}else{
System.err.println(entry.getKey()+"FAIL:error message: "+entry.getValue().getMessage());
final Throwable e = entry.getValue().getError();
if(e !=null){
e.printStackTrace();
}
}
}
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
} }
} //打印结果

database1FAIL:error message: Can't ping database.
database2: OK
database1FAIL:error message: Can't ping database.
database2: OK
database1FAIL:error message: Can't ping database.
database2: OK

二.report 报告

  如上例子所示,我们拿到了很多类型的数据,但我们不能展示到控制台上,因此我们需要将数据导出,做成可展示的报告,在官网上有很多种类型的report,这里只介绍在工作中经常使用到的。

  将数据写到log日志中

  将日志通过logback写入到日志中,具体使用配置过程详见:loback的介绍与配置-(通俗易通)

  1.Timer 将数据写入log中
  

public class TimerExample {

    //创建度量中心
private static final MetricRegistry registry = new MetricRegistry(); //输出到日志文件中
private static final Slf4jReporter report = Slf4jReporter.forRegistry(registry)
.outputTo(LoggerFactory.getLogger("com.metrics.timer")) //定义该日志写到哪个包,这个你可以随意定义,但要与logback.xml中的logger中name一致即可
.convertRatesTo(TimeUnit.SECONDS)
.convertDurationsTo(TimeUnit.SECONDS)
.build();
//实例化timer
private static final Timer timer = registry.timer("request"); public static void main(String[] args) {
report.start(5, TimeUnit.SECONDS);
while(true){
handleRequest();
}
}
private static void handleRequest(){
Context time = timer.time();
try {
Thread.sleep(500);;         //模拟处理请求时间
} catch (Exception e) {
System.out.println("err ="+e);
}finally {
time.stop(); //一定要写finally,每次执行完都会关闭
System.out.println("==== timer 已关闭");
}
}
}

2.Counter将数据写入到日志中

public class CounterExample {

    private static final Logger  LOG = LoggerFactory.getLogger(CounterExample.class);

    //度量注册中心
private static final MetricRegistry registry = new MetricRegistry(); //度量计数器
private static final Counter counter = registry.counter(MetricRegistry.name(CounterExample.class, "")); //通过logback打印到日志文件上
private static final Slf4jReporter reporter = Slf4jReporter.forRegistry(registry)
.outputTo(LoggerFactory.getLogger("com.metrics"))
.convertRatesTo(TimeUnit.SECONDS)
.convertDurationsTo(TimeUnit.SECONDS)
.build();
private static Queue<String> queue = new LinkedList<String>(); public static void main(String[] args) throws Exception { reporter.start(5, TimeUnit.SECONDS);   //每5秒钟写一次日志

     new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
production("abc");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}).start(); new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
consume();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}).start();;
Thread.currentThread().join();
} public static void production(String s) throws InterruptedException{ for(int i = 0; i < 100;i++){
counter.inc();
queue.offer(s);
System.out.println("------- 生产 ----------->"+queue.size());
}
}
public static void consume() throws InterruptedException{
while(queue.size() != 0){
queue.poll(); //删除第1个元素
counter.dec();
System.err.println("<------- 消费 ----------- "+queue.size());
}
}
}

metrics for spring https://blog.csdn.net/woshibigsail/article/details/95341831

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