作者：拔剑少年
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Metrics 是一个Java库，它让您对代码在生产中所做的事情有了无与伦比的洞察力。
Metrics 提供了一种强大的工具集用于度量生产环境中关键组件的行为。
对于常见的库，如Jetty、Logback、Log4j、Apache HttpClient、Ehcache、JDBI、Jersey和像Ganglia和Graphite等报告后端，Metrics 提供了全栈的可见性。
metric核心：
主要类：Metric registries.
Metrics 主要有五种度量类型 ：Gauges, Counters,Histograms, Meters, and Timers.
汇报方式：JMX, theconsole, CSV files, andSLF4J loggers.
首先，我们通过在现有程序中添加Metrics的方式来认识和学会使用Metrics。
添加Maven 依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>io.dropwizard.metrics</groupId>
<artifactId>metrics-core</artifactId>
<version>${metrics.version}</version>
</dependency>
</dependencies>
注：metrics.version 填写最新版本。当前版本3.2.3
Meters
Meter用来测量事件的速率（比如每秒的请求等），除了平均速率，Meters也可以追踪1-5-15分钟的移(或流、滑)动平均数
private final MetricRegistry metrics = new MetricRegistry();
private final Meter requests = metrics.meter("requests");
public void handleRequest(Request request, Response response) {
requests.mark();
// etc
}
Meters 将会测量每秒请求的速率。
Console Reporter
Console Reporter 顾名思义是用来汇报到控制台的。下面的示例将会每秒打印一次
ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(metrics)
.convertRatesTo(TimeUnit.SECONDS)
.convertDurationsTo(TimeUnit.MILLISECONDS)
.build();
reporter.start(1, TimeUnit.SECONDS);
完整代码：
package sample;
import com.codahale.metrics.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class GetStarted {
static final MetricRegistry metrics = new MetricRegistry();
public static void main(String args[]) {
startReport();
Meter requests = metrics.meter("requests");
requests.mark();
wait5Seconds();
}
static void startReport() {
ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(metrics)
.convertRatesTo(TimeUnit.SECONDS)
.convertDurationsTo(TimeUnit.MILLISECONDS)
.build();
reporter.start(1, TimeUnit.SECONDS);
}
static void wait5Seconds() {
try {
Thread.sleep(5*1000);
}
catch(InterruptedException e) {}
}
}
Registry
Metrics的中心是MetricRegistry 类，它是你程序中所有metric的容器。所以程序一开始就创建了一个
static final MetricRegistry metrics = new MetricRegistry();
Gauges
gauge可一用来实时测量一个值。举个例子，我们可能想要测量一个阻塞队列的大小。
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<Integer>() {
@Override
public Integer getValue() {
return queue.size();
}
});
}
}
当这个gauge被测量的时候将会返回队列的大小。
注：对于大多数队列或类似队列的数据结构来说，你可能不会想简单的返回queue.size().因为这个方法的大多数实现都是O(n)的，哪可能会导致gague变得非常慢（可能还会有锁问题）
每个注册的metric都有一个唯一的名称，仅仅是一个分隔的字符串像是“things.count”或“com.example.Thing.latency”。MetriRegistry提供了一个静态方法来生成这些名称。
MetricRegistry.name(QueueManager.class, "jobs", "size")
它会返回一个类似“com.example.QueueManager.jobs.size”的字符串。
Counters
counter 是gauge的原子级别实现
Histograms
hostogram 度量数据流中的值的统计分布。除了最小值、最大值、平均值等，它还测量了中位数、75、90、95、98、99和99.9%。
private final Histogram responseSizes = metrics.histogram(name(RequestHandler.class, "response-sizes"));
public void handleRequest(Request request, Response response) {
// etc
responseSizes.update(response.getContent().length);
}
上面的histograms 将会度量响应的字节长度。
Timers
timer 度量特定代码段的速率和其持续时间的分布。
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();
}
}
这个timer 将会度量每个请求的执行时间并且提供每秒请求的速率。
Health Checks
metrics 也可以通过metrics-healthchecks模块集中检测服务的健康状况
首先，创建一个新的HealthCheckRegistry实例：
final HealthCheckRegistry healthChecks = new HealthCheckRegistry();
第二步，实现一个healthcheck子类
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());
}
}
}
然后注册一个实例到之前创建的healthChecks 上。
healthChecks.register("postgres", new DatabaseHealthCheck(database));
运行所有已注册的健康检查：
final Map<String, HealthCheck.Result> results = healthChecks.runHealthChecks();
for (Entry<String, HealthCheck.Result> 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();
}
}
}
Metrics 附带一个预先构建的健康检查:ThreadDeadlockHealthCheck，它使用Java的内置线程死锁检测来确定是否有任何线程处于死锁状态。
