Java Metrics 系统性能监控工具的五种类型

比如一个系统后天服务，我们可能需要了解一些下面的一些情况：

1、每秒钟的请求是多少(TPS)?

2、平均每个请求处理的时间？

3、请求处理最长耗时?

4、等待处理的请求队列的长度？

Metrics的五中类型：

1.Gauges   

一个比较简单的度量指标，用来统计瞬时状态，只是一个简单的返回值。例如我们想统计一个待处理队列中任务的个数

     public static Queue<String> q = new LinkedList<String>()     MetricRegistry metricRegistry = new MetricRegistry();
     ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(metricRegistry).build();
     reporter.start(1, TimeUnit.SECONDS);
     metricRegistry.register(MetricRegistry.name(GaugeTest.class, "queue", "size"),
                new Gauge<Integer>(){
                    @Override
                    public Integer getValue() {
                        return q.size();
                    }
     });

2.Counter 

Counter就是一个计数器，Counter只是用Guages封装了AtomicLong，维护了一个计数器，可以通过inc()和dec()方法对计数器进行修改

    /**
     * 实例化一个registry，最核心的一个模块，相当于一个应用程序的metrics系统的容器，维护一个Map
     */
    private static final MetricRegistry metrics = new MetricRegistry(); 
    /**
     * 实例化一个counter,同样可以通过如下方式进行实例化再注册进去
     * pendingJobs = new Counter();
     * metrics.register(MetricRegistry.name(TestCounter.class, "pending-jobs"), pendingJobs);
     */
    private static Counter pendingJobs = metrics.counter(name(TestCounter.class, "pedding-jobs"));  
    /**
     * 在控制台上打印输出
     */
    private static ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(metrics).build();
    reporter.start(3, TimeUnit.SECONDS);
    while(true){
        add("1");
        Thread.sleep(1000);
    }
    public static void add(String str) {
        pendingJobs.inc();
        queue.offer(str);
    }

3. Meters 

Meters用来度量一系列事件发生的速率(rate),某个时间段内的平均处理次数(TPS)，每1，5，15分钟和全部事件的的TPS。 比如一个service的请求数，通过mertic.meter()实例化一个meter之后，然后通过meter.mark()方法就能将本次的请求记录下来。统计结果有总的请求数，平均每秒的请求数，以及最近1，5，15分钟的平均TPS

     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);
     }     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--;
        }
     }

4.Histograms  统计数据的百分情况。比如最小值，最大值，中位数，75百分位，90百分位，95百分位，98百分位，99百分位，99.9百分位的值 

        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(HistogramsTest.class, "request", "histogram"), histogram);

        while (true)
        {
            Thread.sleep(1000);
            histogram.update(random.nextInt(100000));
        }

 5.Timer

Timer其实是Histogram和Meter的结合，historram统计某部分代码/调用的耗时,meter统计TPS

        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();
        }