Metrics应用监控详细介绍与使用说明

题前：做过虚拟化级别、系统级别、容器级别监控；应用级别监控有哪些方法可以做？Metrics是个很好的选择。java、python、go均可支持。

Metrics可以为你的代码的运行提供无与伦比的洞察力。作为一款监控指标的度量类库，它提供了很多模块可以为第三方库或者应用提供辅助统计信息， 比如Jetty, Logback, Log4j, Apache HttpClient, Ehcache, JDBI, Jersey, 它还可以将度量数据发送给Ganglia和Graphite以提供图形化的监控。

Metrics提供了Gauge、Counter、Meter、Histogram、Timer等度量工具类以及Health Check功能。

引用Metric库

将metrics-core加入到maven pom.xml中：

 
     
        com.codahale.metrics 
        metrics-core 
        ${metrics.version} 
     

将metrics.version 设置为metrics最新的版本。
现在你可以在你的程序代码中加入一些度量了。

Registry

Metric的中心部件是MetricRegistry。 它是程序中所有度量metric的容器。让我们接着在代码中加入一行：

final MetricRegistry metrics = new MetricRegistry();

Gauge (仪表)

Gauge代表一个度量的即时值。 当你开汽车的时候， 当前速度是Gauge值。 你测体温的时候， 体温计的刻度是一个Gauge值。 当你的程序运行的时候， 内存使用量和CPU占用率都可以通过Gauge值来度量。
比如我们可以查看一个队列当前的size。

public class QueueManager { 
    private final Queue queue; 
    public QueueManager(MetricRegistry metrics, String name) { 
        this.queue = new Queue();
        metrics.register(MetricRegistry.name(QueueManager.class, name, "size"), 
            new Gauge() { 
                @Override 
                public Integer getValue() { 
                    return queue.size(); 
                } 
            }
        ); 
    } 
}

 

registry 中每一个metric都有唯一的名字。 它可以是以.连接的字符串。 如"things.count" 和 "com.colobu.Thing.latency"。 MetricRegistry 提供了一个静态的辅助方法用来生成这个名字：

MetricRegistry.name(QueueManager.class, "jobs", "size")

生成的name为com.colobu.QueueManager.jobs.size。

实际编程中对于队列或者类似队列的数据结构，你不会简单的度量queue.size()， 因为在java.util和java.util.concurrent包中大部分的queue的#size是O(n)，这意味的调用此方法会有性能的问题， 更深一步，可能会有lock的问题。

RatioGauge可以计算两个Gauge的比值。 Meter和Timer可以参考下面的代码创建。下面的代码用来计算计算命中率 (hit/call)。

public class CacheHitRatio extends RatioGauge { 
    private final Meter hits; 
    private final Timer calls; 
    public CacheHitRatio(Meter hits, Timer calls) { 
        this.hits = hits; this.calls = calls; 
    } 
    @Override 
    public Ratio getValue() { 
        return Ratio.of(hits.oneMinuteRate(), calls.oneMinuteRate()); 
    } 
}

CachedGauge可以缓存耗时的测量。DerivativeGauge可以引用另外一个Gauage。

Counter (计数器)

Counter是一个AtomicLong实例， 可以增加或者减少值。 例如，可以用它来计数队列中加入的Job的总数。

private final Counter pendingJobs 
    = metrics.counter(name(QueueManager.class, "pending-jobs"));
 
public void addJob(Job job) { 
    pendingJobs.inc(); 
    queue.offer(job); 
} 
public Job takeJob() { 
    pendingJobs.dec(); 
    return queue.take(); 
}

和上面Gauage不同，这里我们使用的是metrics.counter方法而不是metrics.register方法。 使用metrics.counter更简单。

Meter ()

Meter用来计算事件的速率。 例如 request per second。 还可以提供1分钟，5分钟，15分钟不断更新的平均速率。

private final Meter requests = metrics.meter(name(RequestHandler.class, "requests")); 
public void handleRequest(Request request, Response response) { 
    requests.mark(); // etc 
}

Histogram (直方图)

Histogram可以为数据流提供统计数据。 除了最大值，最小值，平均值外，它还可以测量 中值(median)，百分比比如XX%这样的Quantile数据 。

private final Histogram responseSizes 
    = metrics.histogram(name(RequestHandler.class, "response-sizes"); 

public void handleRequest(Request request, Response response) { 
    // etc 
    responseSizes.update(response.getContent().length); 
}

这个例子用来统计response的字节数。
Metrics提供了一批的Reservoir实现，非常有用。例如SlidingTimeWindowReservoir 用来统计最新N个秒(或其它时间单元）的数据。

Timer (计时器)

Timer用来测量一段代码被调用的速率和用时。

private final Timer responses = metrics.timer(name(RequestHandler.class, "responses")); 
public String handleRequest(Request request, Response response) { 
    final Timer.Context context = responses.time(); 
    try { 
        // etc; 
        return "OK"; 
    } finally { 
        context.stop(); 
    } 
}

这段代码用来计算中间的代码用时以及request的速率。

Health Check (健康检查)

Metric还提供了服务健康检查能力， 由metrics-healthchecks模块提供。
先创建一个HealthCheckRegistry实例。

final HealthCheckRegistry healthChecks = new HealthCheckRegistry();

再实现一个HealthCheck子类， 用来检查数据库的状态。

public class DatabaseHealthCheck extends HealthCheck { 
    private final Database database; 
    public DatabaseHealthCheck(Database database) { 
        this.database = database; 
    } 
    @Override 
    public HealthCheck.Result check() throws Exception { 
        if (database.isConnected()) { 
            return HealthCheck.Result.healthy(); 
        } else { 
            return HealthCheck.Result.unhealthy("Cannot connect to " +    
                database.getUrl()); 
        } 
    } 
}

注册一下。

healthChecks.register("mysql", new DatabaseHealthCheck(database));

最后运行健康检查并查看检查结果。

final Map results = healthChecks.runHealthChecks(); 
for (Entry entry : results.entrySet()) { 
    if (entry.getValue().isHealthy()) { 
        System.out.println(entry.getKey() + " is healthy"); 
    } else { 
        System.err.println(entry.getKey() + " is UNHEALTHY: " +     
            entry.getValue().getMessage()); 
    
        final Throwable e = entry.getValue().getError(); 
        if (e != null) { 
            e.printStackTrace(); 
        } 
    } 
}

Metric内置一个ThreadDeadlockHealthCheck， 它使用java内置的线程死锁检查方法来检查程序中是否有死锁。

JMX报表

通过JMX报告Metric。

final JmxReporter reporter = JmxReporter.forRegistry(registry).build(); 
reporter.start();

一旦启动， 所有registry中注册的metric都可以通过JConsole或者VisualVM查看 (通过MBean插件)。

HTTP报表

Metric也提供了一个servlet (AdminServlet)提供JSON风格的报表。它还提供了单一功能的servlet (MetricsServlet, HealthCheckServlet, ThreadDumpServlet, PingServlet)。
你需要在pom.xml加入metrics-servlets。

 
    com.codahale.metrics 
    metrics-servlets 
    ${metrics.version} 

其它报表

除了JMX和HTTP, metric还提供其它报表。

• STDOUT, using ConsoleReporter from metrics-core

final ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(registry) 
                                    .convertRatesTo(TimeUnit.SECONDS) 
                                    .convertDurationsTo(TimeUnit.MILLISECONDS) 
                                    .build(); 

reporter.start(1, TimeUnit.MINUTES);

• CSV files, using CsvReporter from metrics-core

final CsvReporter reporter = CsvReporter.forRegistry(registry) 
                                .formatFor(Locale.US) 
                                .convertRatesTo(TimeUnit.SECONDS) 
                                .convertDurationsTo(TimeUnit.MILLISECONDS) 
                                .build(new File("~/projects/data/")); 
reporter.start(1, TimeUnit.SECONDS);

• SLF4J loggers, using Slf4jReporter from metrics-core

final Slf4jReporter reporter = Slf4jReporter.forRegistry(registry)             
                               .outputTo(LoggerFactory.getLogger("com.example.metrics"))     
                                .convertRatesTo(TimeUnit.SECONDS) 
                                .convertDurationsTo(TimeUnit.MILLISECONDS) 
                                .build(); 
reporter.start(1, TimeUnit.MINUTES);

• Ganglia, using GangliaReporter from metrics-ganglia

final GMetric ganglia = new GMetric("ganglia.example.com", 8649, UDPAddressingMode.MULTICAST, 1); 

final GangliaReporter reporter = GangliaReporter.forRegistry(registry)         
                                    .convertRatesTo(TimeUnit.SECONDS) 
                                    .convertDurationsTo(TimeUnit.MILLISECONDS) 
                                    .build(ganglia); 
reporter.start(1, TimeUnit.MINUTES);

• Graphite, using GraphiteReporter from metrics-graphite

MetricSet

可以将一组Metric组织成一组便于重用。

final Graphite graphite = new Graphite(new InetSocketAddress("graphite.example.com", 2003)); 
final GraphiteReporter reporter = GraphiteReporter.forRegistry(registry) 
                                    .prefixedWith("web1.example.com") 
                                    .convertRatesTo(TimeUnit.SECONDS)         
                                    .convertDurationsTo(TimeUnit.MILLISECONDS) 
                                    .filter(MetricFilter.ALL) 
                                    .build(graphite); 
reporter.start(1, TimeUnit.MINUTES);

 

一些模块

• • metrics-json提供了json格式的序列化。
    以及为其它库提供度量的能力
  • metrics-ehcache
  • metrics-httpclient
  • metrics-jdbi
  • metrics-jersey
  • metrics-jetty
  • metrics-log4j
  • metrics-logback
  • metrics-jvm
  • metrics-servlet 注意不是metrics-servlets

第三方库

• metrics-librato 提供Librato Metrics报表
• Metrics Spring Integration 提供了Spring的集成
• sematext-metrics-reporter 提供了SPM报表.
• wicket-metrics提供Wicket应用.
• metrics-guice 提供Guice集成.
• metrics-scala 提供了为Scala优化的API.

这里重点介绍一下Metrics for Spring

Metrics for Spring

这个库为Spring增加了Metric库， 提供基于XML或者注解方式。

• 可以使用注解创建metric和代理类。 @Timed, @Metered, @ExceptionMetered, @Counted
• 为注解了 @Gauge 和 @CachedGauge的bean注册Gauge
• 为@Metric注解的字段自动装配
• 注册HealthCheck
• 通过XML配置产生报表
• 通过XML注册metric和metric组

你需要在pom.xml加入

 
    com.ryantenney.metrics 
    metrics-spring 
    3.0.1 

基本用法

1. XML风格的配置

    2.java注解的方式

import java.util.concurrent.TimeUnit; 
import org.springframework.context.annotation.Configuration; 
import com.codahale.metrics.ConsoleReporter; 
import com.codahale.metrics.MetricRegistry; 
import com.codahale.metrics.SharedMetricRegistries; 
import com.ryantenney.metrics.spring.config.annotation.EnableMetrics; 
import com.ryantenney.metrics.spring.config.annotation.MetricsConfigurerAdapter; 

@Configuration 
@EnableMetrics 
public class SpringConfiguringClass extends MetricsConfigurerAdapter { 
    @Override 
    public void configureReporters(MetricRegistry metricRegistry) { 
    ConsoleReporter.forRegistry(metricRegistry).build().start(1, TimeUnit.MINUTES); 
    } 
}

注： go Metrics使用： https://blog.csdn.net/tianlongtc/article/details/81158506