随着系统越来越大,越来越复杂,我们需要在业务方面加上一些监控服务.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自定义的监控工作. 使用Metrics 使用Metrics,只需要在pom文件里面加入一下依赖: <dependency> <groupId>io.dropwizard.metrics</groupId> <artifactId>metrics-core</artifactId> <version>

graphite 定时向Graphite中写入指标项数据,指标项模拟个数3000个 使用的类库 官方文档   dropwizard的github地址 Metric官方文档 metrics.dropwizard的GitHub地址 <dependency> <groupId>io.dropwizard.metrics</groupId> <artifactId>metrics-core</artifactId> <version>${dr

之前在healthcheck中介绍了怎样通过metrics lib往系统中增加一些简单的健康侦測.如今讲讲dropwizard metrics更重要的部分.记录系统的度量信息. dropwizard提供了多种度量方式:最简单记数counter,复杂点的实用于计算时间分布的histogram,用于计算速率的meter,以及同一时候有histogram和meter功能的timer.有兴趣能够去看看实现细节,类非常少,非常easy读懂. Metrics的报告方式和healthcheck非常相似.库自生

Metrics是一个提供服务性能检测工具的Java类库,它提供了功能强大的性能指标工具库用于度量生产环境中的各关键组件性能. 度量类型 Metrics提供了以下几种基本的度量类型: Gauge:用于提供自定义度量. Counter:计数器,本质是一个java.util.concurrent.atomic.LongAdder. Histogram:直方图数据. Meter:统计系统中某一事件的响应速率,如TPS.QPS.该项指标值直接反应系统当前的处理能力 Timer:计时器,是Meter和His

将metrics report给graphite(carbon-relay) 一.代码 1.pom.xml <!-- metrics-graphite --> <dependency> <groupId>io.dropwizard.metrics</groupId> <artifactId>metrics-graphite</artifactId> </dependency> 依托于springboot1.3.0,版本号还

<!-- 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

Java Metrics Java Metrics是一个功能比較强大的java统计库,它的输出组件也非常强大,帮我们做好了: 输出到Ganglia 输出到控制台 输出到JMX 输出Json 具体见:dropwizard.github.io/metrics/ 依赖 加入�依赖,如gradle: compile "io.dropwizard.metrics:metrics-core:3.1.0" compile "io.dropwizard.metrics:metrics-gan

这里主要介绍metrics与spring集成的使用方式. 1  添加maven依赖 <dependency> <groupId>com.ryantenney.metrics</groupId> <artifactId>metrics-spring</artifactId> <version>3.1.2</version> </dependency> <dependency> <groupId&

系统开发到一定的阶段,线上的机器越来越多,就需要一些监控了,除了服务器的监控,业务方面也需要一些监控服务.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自定义的监控工作. 举个例子,一个图片压缩服务: 每秒钟的请求数是多少(TPS)? 平均每个请求处理的时间? 请求处理的最长耗时? 等待处理的请求队列长度? 又或者一个缓存服务: 缓存的命中率? 平均查询缓存的时间? 基本上每一个服务.应用都需要做一个监控系统,这需要尽量以少量的代码,实现统计某类数据的功能. 以Java

将metrics report给graphite(carbon-relay) 一.代码 1.pom.xml <!-- metrics-graphite --> <dependency> <groupId>io.dropwizard.metrics</groupId> <artifactId>metrics-graphite</artifactId> </dependency> 依托于springboot1.3.0,版本号还

<!-- 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

系统开发到一定的阶段,线上的机器越来越多,就需要一些监控了,除了服务器的监控,业务方面也需要一些监控服务.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自定义的监控工作. 使用Metrics 通过构建一个Spring Boot的基本应用来演示Metrics的工作方式. 在Maven的pom.xml中引入Metrics: <dependency> <groupId>io.dropwizard.metrics</groupId> <artif

目录 简介 快速入门 Maven配置 MetricRegistry Gauge Meter Counter Histgram Timer Reporter 更多用法 参考资料 简介 Metric是一个第三方包,用来帮助我们对应用程序的性能进行度量.曾有友商基于这个包编写的程序还申请了专利,总之这是一个使用方便的组件.我们日常进行应用程序性能度量时,最常用的方法是打日志记录每个交易的一些耗时数据,有了这些原始数据,自己再进行统计分析.通过使用Metrics这个包,我们可以很方便的定义一些度量值,抓

概念 Metrics是一个给JAVA服务的各项指标提供度量工具的包,在JAVA代码中嵌入Metrics代码,可以方便的对业务代码的各个指标进行监控 目前最为流行的 metrics 库是来自 Coda Hale 的 dropwizard/metrics,该库被广泛地应用于各个知名的开源项目中.例如 Hadoop,Kafka,Spark,JStorm 中. 有一些优点: 提供了对Ehcache.Apache HttpClient.JDBI.Jersey.Jetty.Log4J.Logback.JVM

前言:对于任意一个系统而言,做好监控都是非常重要的,HBase也不例外.经常,我们会从JMX中获取相关指标来做展示.对HBase进行监控,那这些指标是怎么生成的呢?如果你想自定义自己的监控指标又该怎么做呢?基于好奇之心和学习的目的,最近打算学习一下HBase监控相关原理及实现,今天先简单捋一捋思路. 1. 如何下手? 我一向比较喜欢先看项目所依赖的pom文件,打开HBase源码,有两个非常相关的模块: hbase-metrics-api hbase-metrics 分别打开两个子项目的pom文件

Metrics是一个提供服务性能检测工具的Java类库,它提供了功能强大的性能指标工具库用于度量生产环境中的各关键组件性能. 度量类型 Metrics提供了以下几种基本的度量类型: Gauge:用于提供自定义度量. Counter:计数器,本质是一个java.util.concurrent.atomic.LongAdder. Histogram:直方图数据. Meter:统计系统中某一事件的响应速率,如TPS.QPS.该项指标值直接反应系统当前的处理能力 Timer:计时器,是Meter和His

<Apache kafka实战>读书笔记-kafka集群监控工具 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 如官网所述,Kafka使用基于yammer metrics的监控指标体系来统计broker端和clinets端的各种监控指标(metric).说到yammer metrics,其官网过出了这样的一句话: yammer metrics是一个java库,它使得你能够对生产环境代码所做之事具有无与伦比的洞察力. 当然,虽然该项目已经进化到3.x版本,但即使最新版本的ka

前言 本文主要给出Spark创建空的DataFrame的代码示例,这里讲的空的DataFrame主要指有列名(可以自己随意指定),但是没有行的DataFrame,因为自己在开发过程中有这个需求,之前并不知道怎么创建,就查了一下,发现资料并不多,不知道因为太简单还是用的人少,至于具体什么需求就不阐述了,主要给有这方面需求的小伙伴参考一下.还有另一种空的DataFrame就是没有任何行任何列的DataFrame,不知道有什么用,反正贴在代码里,万一有人用呢 1.代码 代码较简单,如下 import

跑一下这个结果 参考代码 package com.spark.test import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Test { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark= SparkSession .builder .master("local[2]") .appName(&q

我们选择在线安装 这个是windows下的scala,直接双击安装就可以了 安装好之后可以验证一下 这个是我本地的jdk1.8安装包,直接双击安装 安装完成后可以验证一下 https://archive.apache.org/dist/maven/maven-3/3.3.9/binaries/ 解压 我的本地是win10系统 配置好环境变量我们可以验证一下 修改这个文件 这个是默认的 改成这样子 把本地的maven配置进来 接下来就是等待自动把相应的架包下载下来 把scala添加进来了 接下来我