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为例，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。
本文就结合范例来主要介绍下 dropwizard/metrics 的概念和用法。
Maven 配置
我们需要在pom.xml中依赖 metrics-core 包：
<dependencies>
<dependency>
<groupId>io.dropwizard.metrics</groupId>
<artifactId>metrics-core</artifactId>
<version>${metrics.version}</version>
</dependency>
</dependencies>
注：在POM文件中需要声明 ${metrics.version} 的具体版本号，如 3.1.0
Metric Registries
MetricRegistry类是Metrics的核心，它是存放应用中所有metrics的容器。也是我们使用 Metrics 库的起点。
MetricRegistry registry = new MetricRegistry();
每一个 metric 都有它独一无二的名字，Metrics 中使用句点名字，如 com.example.Queue.size。当你在 com.example.Queue 下有两个 metric 实例，可以指定地更具体：com.example.Queue.requests.size 和 com.example.Queue.response.size 。使用MetricRegistry类，可以非常方便地生成名字。
MetricRegistry.name(Queue.class, "requests", "size")
MetricRegistry.name(Queue.class, "responses", "size")
Metrics 数据展示
Metircs 提供了 Report 接口，用于展示 metrics 获取到的统计数据。metrics-core中主要实现了四种 reporter： JMX, console, SLF4J, 和 CSV。 在本文的例子中，我们使用 ConsoleReporter 。
五种 Metrics 类型
Gauges
最简单的度量指标，只有一个简单的返回值，例如，我们想衡量一个待处理队列中任务的个数，代码如下：
public class GaugeTest {
public static Queue<String> q = new LinkedList<String>();
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
MetricRegistry registry = new MetricRegistry();
ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(registry).build();
reporter.start(1, TimeUnit.SECONDS);
registry.register(MetricRegistry.name(GaugeTest.class, "queue", "size"),
new Gauge<Integer>() {
public Integer getValue() {
return q.size();
}
});
while(true){
Thread.sleep(1000);
q.add("Job-xxx");
}
}
}
运行之后的结果如下：
-- Gauges ------------------------------------------------
com.alibaba.wuchong.metrics.GaugeTest.queue.size
value = 6
其中第7行和第8行添加了ConsoleReporter，可以每秒钟将度量指标打印在屏幕上，理解起来会更清楚。
但是对于大多数队列数据结构，我们并不想简单地返回queue.size()，因为java.util和java.util.concurrent中实现的#size()方法很多都是 O(n) 的复杂度，这会影响 Gauge 的性能。
Counters
Counter 就是计数器，Counter 只是用 Gauge 封装了 AtomicLong 。我们可以使用如下的方法，使得获得队列大小更加高效。
public class CounterTest {
public static Queue<String> q = new LinkedBlockingQueue<String>();
public static Counter pendingJobs;
public static Random random = new Random();
public static void addJob(String job) {
pendingJobs.inc();
q.offer(job);
}
public static String takeJob() {
pendingJobs.dec();
return q.poll();
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
MetricRegistry registry = new MetricRegistry();
ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(registry).build();
reporter.start(1, TimeUnit.SECONDS);
pendingJobs = registry.counter(MetricRegistry.name(Queue.class,"pending-jobs","size"));
int num = 1;
while(true){
Thread.sleep(200);
if (random.nextDouble() > 0.7){
String job = takeJob();
System.out.println("take job : "+job);
}else{
String job = "Job-"+num;
addJob(job);
System.out.println("add job : "+job);
}
num++;
}
}
}
运行之后的结果大致如下：
add job : Job-15
add job : Job-16
take job : Job-8
take job : Job-10
add job : Job-19
15-8-1 16:11:31 ============================================
-- Counters ----------------------------------------------
java.util.Queue.pending-jobs.size
count = 5
Meters
Meter度量一系列事件发生的速率(rate)，例如TPS。Meters会统计最近1分钟，5分钟，15分钟，还有全部时间的速率。
public class MeterTest {
public static Random random = new Random();
public static void request(Meter meter){
System.out.println("request");
meter.mark();
}
public static void request(Meter meter, int n){
while(n > 0){
request(meter);
n--;
}
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
MetricRegistry registry = new MetricRegistry();
ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(registry).build();
reporter.start(1, TimeUnit.SECONDS);
Meter meterTps = registry.meter(MetricRegistry.name(MeterTest.class,"request","tps"));
while(true){
request(meterTps,random.nextInt(5));
Thread.sleep(1000);
}
}
}
运行结果大致如下：
request
15-8-1 16:23:25 ============================================
-- Meters ------------------------------------------------
com.alibaba.wuchong.metrics.MeterTest.request.tps
count = 134
mean rate = 2.13 events/second
1-minute rate = 2.52 events/second
5-minute rate = 3.16 events/second
15-minute rate = 3.32 events/second
注：非常像 Unix 系统中 uptime 和 top 中的 load。
Histograms
Histogram统计数据的分布情况。比如最小值，最大值，中间值，还有中位数，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(percentiles)。
比如request的大小的分布：
public class HistogramTest {
public static Random random = new Random();
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
MetricRegistry registry = new MetricRegistry();
ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(registry).build();
reporter.start(1, TimeUnit.SECONDS);
Histogram histogram = new Histogram(new ExponentiallyDecayingReservoir());
registry.register(MetricRegistry.name(HistogramTest.class, "request", "histogram"), histogram);
while(true){
Thread.sleep(1000);
histogram.update(random.nextInt(100000));
}
}
}
运行之后结果大致如下：
-- Histograms --------------------------------------------
java.util.Queue.queue.histogram
count = 56
min = 1122
max = 99650
mean = 48735.12
stddev = 28609.02
median = 49493.00
75% <= 72323.00
95% <= 90773.00
98% <= 94011.00
99% <= 99650.00
99.9% <= 99650.00
Timers
Timer其实是 Histogram 和 Meter 的结合， histogram 某部分代码/调用的耗时， meter统计TPS。
public class TimerTest {
public static Random random = new Random();
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(TimerTest.class,"get-latency"));
Timer.Context ctx;
while(true){
ctx = timer.time();
Thread.sleep(random.nextInt(1000));
ctx.stop();
}
}
}
运行之后结果如下：
-- Timers ------------------------------------------------
com.alibaba.wuchong.metrics.TimerTest.get-latency
count = 38
mean rate = 1.90 calls/second
1-minute rate = 1.66 calls/second
5-minute rate = 1.61 calls/second
15-minute rate = 1.60 calls/second
min = 13.90 milliseconds
max = 988.71 milliseconds
mean = 519.21 milliseconds
stddev = 286.23 milliseconds
median = 553.84 milliseconds
75% <= 763.64 milliseconds
95% <= 943.27 milliseconds
98% <= 988.71 milliseconds
99% <= 988.71 milliseconds
99.9% <= 988.71 milliseconds
其他
初次之外，Metrics还提供了HealthCheck 用来检测某个某个系统是否健康，例如数据库连接是否正常。还有Metrics Annotation，可以很方便地实现统计某个方法，某个值的数据。感兴趣的可以点进链接看看。
使用经验总结
一般情况下，当我们需要统计某个函数被调用的频率（TPS），会使用Meters。当我们需要统计某个函数的执行耗时时，会使用Histograms。当我们既要统计TPS又要统计耗时时，我们会使用Timers。
参考资料
Metrics Core
[Metrics Getting Started](Metrics Getting Started)