在应用在线上运行时,经常需要处理大量的数据。在业务代码中,我们通常会非常关注某些方法的调用次数和响应时间等信息。这种场景通常需要使用metrics统计来实现。为了实现这样的功能,我们可以使用现有的度量工具库,而不必自己编写度量插件。其中,一个常用的度量工具库是Dropwizard Metrics。
Dropwizard Metrics是一个用于度量、聚合和报告应用程序性能指标的开源库。它提供了一组简单而强大的API,用于收集各种指标数据,并且支持将这些数据进行聚合和报告。
使用Dropwizard Metrics可以轻松地在业务代码中添加度量统计,从而了解方法的调用次数、响应时间等关键指标,并通过定制的报告机制进行监控和分析。
多种度量类型:Dropwizard Metrics提供了多种度量类型,包括计数器(Counter)、计时器(Timer)、直方图(Histogram)和仪表盘(Gauge)。这些度量类型可以用来统计方法的调用次数、响应时间、数据分布等。
可插拔的报告:Dropwizard Metrics支持将统计数据以不同的方式进行报告,包括控制台输出、日志文件、JMX,以及集成到其他监控系统(如Graphite、InfluxDB等)。
线程安全性:Dropwizard Metrics的API设计考虑了多线程环境下的并发访问,确保在统计数据收集过程中的线程安全性。
可扩展性:Dropwizard Metrics提供了插件机制,可以自定义度量器、报告器和过滤器,以满足特定的需求。
注意:在使用度量统计工具时,需要权衡好度量的粒度和对性能的影响,避免过度统计和监控导致性能问题。同时,也要注意保护用户隐私和数据安全,避免统计敏感信息。
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Metrics是一个Java类库,提供了服务性能检测工具。它包含了功能强大的性能指标工具库,用于度量生产环境中各个关键组件的性能。
通过本篇文章将介绍Metrics提供的各种测量工具,以及如何使用这些工具以及它们何时派上用场的详细信息。
为了使用Metrics库,您需要添加metrics-core库的依赖。
<dependency>
<groupId>io.dropwizard.metricsgroupId>
<artifactId>metrics-coreartifactId>
<version>4.2.25version>
dependency>
以下是一些常用的度量指标类型:
计量器用于测量事件随时间变化的速率,例如"每秒请求数"。除了平均速率之外,流量计还可以跟踪1分钟、5分钟和15分钟的移动平均值。
以下是使用Meter组件的开发步骤,您可以按照以下步骤逐个进行开发和实现:
Metrics的核心是MetricRegistry类,它是应用程序的所有指标的容器。
首先,我们需要定义并创建一个核心注册组件服务,用于管理和注册Metric度量组件。创建Metric度量组件实例:使用适当的构造函数或工厂方法创建Metric度量组件的实例。
/**
* 1. 度量核心注册管理组件
*/
public final MetricRegistry metricRegistry = new MetricRegistry();
您可能希望将其集成到应用程序的生命周期中(也许使用您的依赖项注入框架),但静态字段就可以了。
为了实现服务应的采样控制机制,我们可以使用Meter对象。
/**
* 2. 构建对应的Meter指标对象
*/
private final Meter requests = metricRegistry.meter("demoMeter");
请求标记采样是一种在服务应用程序中进行采样的技术,用于记录特定类型的请求。
/**
* 3. 请求标记采样
* @param requestDelta
*/
public void requestMark(Long requestDelta){
if(Objects.isNull(requestDelta)){
requests.mark();
}
requests.mark(requestDelta);
}
在这里,我们调用了requestMark操作来进行Meter的采样,并使用Thread.sleep方法来模拟业务操作的耗时。
当然,未来我们可以采用框架来处理这些操作,可以结合AOP(面向切面编程)来更方便地控制采样,同时也能减少对业务代码的侵入性。
/**
* 4. 业务方法控制
*/
public void businessMethod(){
System.out.println("business method execute start");
try {
requestMark(100L);
Thread.sleep(300);
System.out.println("business method execute stop");
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
使用AOP可以将采样逻辑与业务逻辑分离,通过在切面中定义采样逻辑,可以更灵活地控制采样的时机和方式。这样可以使代码更加清晰和可维护,并且可以在不修改业务代码的情况下进行采样操作。
Metric的报告器的作用是将度量指标的数据输出到不同的目标,以便进行监控、分析和可视化。报告器可以将度量指标的数据以不同的形式进行报告,例如输出到控制台、写入日志文件、发送到远程监控系统等。报告器可以根据配置的频率或触发条件定期或实时地生成报告。
当然,您也可以自己实现一个定制化的报告器,以满足特定的需求并实现自定义的可视化效果。在我们接下来的案例中,为了方便演示,我们使用了ConsoleReporter作为示例报告器。ConsoleReporter将度量指标的数据输出到控制台,提供了简单而直观的可视化效果。
ConsoleReporter是Metrics库提供的一个报告器,用于将度量指标输出到控制台。在这个方法中,我们使用forRegistry方法创建一个ConsoleReporter对象。
定义了一个名为consolePrint的方法。该方法的功能是创建一个ConsoleReporter对象,并使用metricRegistry作为其注册表。
void consolePrint() {
ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(metricRegistry)
.convertRatesTo(TimeUnit.SECONDS)
.convertDurationsTo(TimeUnit.MILLISECONDS)
.build();
reporter.start(1, TimeUnit.SECONDS);
}
通过convertRatesTo和convertDurationsTo方法将度量指标的速率单位设置为秒和间隔时间单位设置为毫秒。
它的继承关系如下所示:
此外i,还有其他的继承实现类,例如:Slf4jReporter和CsvReporter,后面我会单独出一篇文章进行分析和介绍说明。
public class MeterDemo {
/**
* 1. 度量核心注册管理组件
*/
public final MetricRegistry metricRegistry = new MetricRegistry();
/**
* 2. 构建对应的Meter指标对象
*/
private final Meter requests = metricRegistry.meter("demoMeter");
/**
* 3. 请求标记采样
* @param requestDelta
*/
public void requestMark(Long requestDelta){
if(Objects.isNull(requestDelta)){
requests.mark();
}
requests.mark(requestDelta);
}
/**
* 4. 业务方法控制
*/
public void businessMethod(){
System.out.println("business method execute start");
try {
for(int i = 0; i < 10; i++){