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上期我們結合《SRE Google 運維解密》，對監控系統進行了一次脈絡梳理，知道一旦離開了監控系統，我們就沒法辨別一個服務是不是在正常提供服務，就如同線上的服務在隨風裸奔。
文章分享最後，我們把 Google 十餘年的監控實踐，也嘗試進行簡單梳理，對於後期落地實踐有一定參考意義。
不過，雖然對監控系統有了脈絡上的瞭解，但是我們也知道，如果沒有一套設計周全的監控指標體系，也就如同蒙著眼睛在狂奔，本期就好好說說：指標監控的類庫 Metrics。
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Metrics 是啥？簡單去說，Metrics 是一款監控指標的度量類庫，提供了一種功能強大的工具包，幫助開發者來完成自定義的監控工作。再通俗點，Metrics 類庫是搬磚黨的福音。
Metrics 的幾種度量類型 ？在看框架源碼時，時不時會看到一些 Meter、Guage、Counter、Histogram 等關鍵詞，到底這些詞說的都是啥？為了更好的熟讀源碼，就藉助 Metrics 定義的幾種度量類型，逐個進行解密。
Meter 主要用於統計系統中某一個事件的速率，可以反應系統當前的處理能力，幫助我們判斷資源是否已經不足。可以很方便幫助我們統計，每秒請求數（TPS）、每秒查詢數（QPS）、最近 1 分鐘平均每秒請求數、最近 5 分鐘平均每秒請求數、最近 15 分鐘平均每秒請求數等。
Guage 是最簡單的度量指標，只有一個簡單的返回值，通常用來記錄一些對象或者事物的瞬時值。通過 Gauge 可以完成自定義的度量類型，可以用於衡量一個待處理隊列中任務的個數，以及目前內存使用量等等場景。
Counter 是累計型的度量指標，內部用 Gauge 封裝了 AtomicLong。主要用它來統計隊列中 Job 的總數；錯誤出現次數；服務請求數等等場景。
Histogram 是統計數據的分佈情況的度量指標，提供了最小值，最大值，中間值，還有中位數，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。使用的場景，例如統計流量最大值、最小值、平均值、中位值等等。
Timer 本質是 Histogram 和 Meter 的結合，可以很方便的統計請求的速率和處理時間，例如磁盤讀延遲統計，以及接口調用的延遲等信息的統計等等場景。
Metrics 類庫中還有啥？
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說了那麼多 Metrics 類庫的概念，也說的那麼強大，不妨擼碼實踐，談談虛實。
3.1 Metrics 中基本度量類型的實踐
如腦圖所示，主要分兩步走，先引入相關依賴，然後寫代碼反覆進行體會。
Meter 代碼實踐（詳細看代碼唄）。
<code>import com.codahale.metrics.ConsoleReporter;import com.codahale.metrics.Meter;import com.codahale.metrics.MetricRegistry;import java.util.concurrent.TimeUnit;/** * Meters（TPS 計算器） * 示例: * 例如：每秒請求數（TPS） * 例如：最近 1 分鐘平均每秒請求數 * 例如：最近 5 分鐘平均每秒請求數 * 例如：最近 15分鐘平均每秒請求數 * * @author 一猿小講 */public class MeterApp { /** * MetricRegistry 是 Metrics 的核心，用於存放應用中所有 metrics 的容器 * 所有度量工具都要註冊到 MetricRegistry 實例中才可以使用 */ private final MetricRegistry metrics = new MetricRegistry(); /** * Meters 本身是一個自增計數器，統計系統中某一個事件的速率 */ private final Meter requests = metrics.meter("requests"); /** * 處理請求 */ public void handleRequest() { requests.mark(); // etc System.out.println("處理請求handleRequest"); } /** * 啟動指標報告 * （採用控制檯輸出的形式） */ public void startReport() { ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(metrics).build(); reporter.start(1, TimeUnit.SECONDS); } /** * 等待 2 分鐘 */ static void wait120Seconds() { try { Thread.sleep(120 * 1000); } catch (InterruptedException e) { } } /** * 程序入口 * * @param args */ public static void main(String[] args) { MeterApp meterApp = new MeterApp(); // 啟動監控指標報告展示 meterApp.startReport(); // 處理 20 筆請求，觀察指標 for (int i = 0; i < 20; i++) { meterApp.handleRequest(); } // 等待 120 秒 wait120Seconds(); }}/<code> 運行結果如下，體會 Meter 結果背後的概念。
Gauge 代碼實踐（詳細看代碼唄）。
<code>import com.codahale.metrics.ConsoleReporter;import com.codahale.metrics.Gauge;import com.codahale.metrics.MetricRegistry;import java.util.Queue;import java.util.Random;import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;import java.util.concurrent.TimeUnit;/** * Gauges 最簡單的度量指標 * 示例：衡量一個待處理隊列中任務的個數； * * @author 一猿小講 */public class GaugeApp { /** * MetricRegistry 是 Metrics 的核心，用於存放應用中所有 metrics 的容器 * 所有度量工具都要註冊到 MetricRegistry 實例中才可以使用 */ private final MetricRegistry metrics = new MetricRegistry(); /** * 任務隊列 */ private static final Queue jobQueue = new LinkedBlockingQueue(); /** * 處理 */ public void handle() { // 向 mertics 註冊 Gauge 指標監控 metrics.register(MetricRegistry.name(GaugeApp.class, "jobQueue", "size"), new Gauge<integer>() { public Integer getValue() { return jobQueue.size(); } }); // 模擬向隊列中放入任務 while (true) { try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } jobQueue.add(new Random().nextInt(10) + "-Job"); } } public static void main(String[] args) { GaugeApp gaugeApp = new GaugeApp(); // 啟動監控指標報告展示 gaugeApp.startReport(); // 註冊Gauge指標監控，並模擬添加任務到隊列 gaugeApp.handle(); } /** * 啟動指標報告 * （採用控制檯輸出的形式） */ void startReport() { ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(metrics).build(); reporter.start(1, TimeUnit.SECONDS); }}/<integer>/<code> 運行結果如下，體會 Gauge 結果背後的概念。
Counter 代碼實踐（詳細看代碼唄）。
<code>import com.codahale.metrics.ConsoleReporter;import com.codahale.metrics.Counter;import com.codahale.metrics.MetricRegistry;import java.util.Queue;import java.util.Random;import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;import java.util.concurrent.TimeUnit;/** * Counters 累計型的度量指標 * 示例：統計一個待處理隊列中任務的個數； * * @author 一猿小講 */public class CounterApp { /** * MetricRegistry 是 Metrics 的核心，用於存放應用中所有 metrics 的容器 * 所有度量工具都要註冊到 MetricRegistry 實例中才可以使用 */ private final MetricRegistry metrics = new MetricRegistry(); /** * 任務隊列 */ private static final Queue<string> jobQueue = new LinkedBlockingQueue<string>(); /** * 累計型的度量指標 */ private final Counter pendingJobs = metrics.counter("pending-jobs.size"); /** * 向隊列中添加任務 * * @param job */ public void addJob(String job) { pendingJobs.inc(); jobQueue.offer(job); } /** * 從隊列中取出任務 * * @return */ public String takeJob() { pendingJobs.dec(); return jobQueue.poll(); } /** * 處理 */ public void handle() { Random random = new Random(); // 模擬向隊列中放入任務 while (true) { try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } String jobId; if (random.nextInt(10) > 8) { jobId = takeJob(); System.out.println(String.format("取出的任務ID為%s", jobId)); } else { jobId = random.nextInt(100) + "-Job"; addJob(jobId); System.out.println(String.format("向隊列中加入任務，ID為%s", jobId)); } } } /** * 啟動指標報告 * （採用控制檯輸出的形式） */ void startReport() { ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(metrics).build(); reporter.start(1, TimeUnit.SECONDS); } /** * 程序入口 * @param args */ public static void main(String[] args) { CounterApp counterApp = new CounterApp(); // 啟動監控指標報告展示 counterApp.startReport(); // 並模擬生產/消費任務到隊列 counterApp.handle(); }}/<string>/<string>/<code> 運行結果如下，體會 Counter 結果背後的概念。
Histogram 代碼實踐（詳細看代碼唄）。
<code>import com.codahale.metrics.ConsoleReporter;import com.codahale.metrics.Histogram;import com.codahale.metrics.MetricRegistry;import java.util.Random;import java.util.concurrent.TimeUnit;/** * Histogram 統計數據的分佈情況 * 示例: 響應字節的最大值、最小值、平均值、中位值。 * * @author 一猿小講 */public class HistogramApp { /** * MetricRegistry 是 Metrics 的核心，用於存放應用中所有 metrics 的容器 * 所有度量工具都要註冊到 MetricRegistry 實例中才可以使用 */ private final MetricRegistry metrics = new MetricRegistry(); /** * Histogram 統計數據的分佈情況，向 metrics 註冊並獲取 Histogram 監控 */ private final Histogram responseSizes = metrics.histogram("response-sizes"); /** * 處理請求 */ public void handle() { while (true) { try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } // etc responseSizes.update(new Random().nextInt(100)); } } /** * 啟動指標報告 * （採用控制檯輸出的形式） */ public void startReport() { ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(metrics).build(); reporter.start(1, TimeUnit.SECONDS); } /** * 程序入口 * * @param args */ public static void main(String[] args) { HistogramApp histogramApp = new HistogramApp(); // 啟動監控指標報告展示 histogramApp.startReport(); // 處理請求，觀察指標 histogramApp.handle(); }}/<code> 運行結果如下，體會 Histogram 結果背後的概念。
Timer 代碼實踐（詳細看代碼唄）。
<code>import com.codahale.metrics.ConsoleReporter;import com.codahale.metrics.MetricRegistry;import com.codahale.metrics.Timer;import java.util.Random;import java.util.concurrent.TimeUnit;/** * Timer 是 Histogram 和 Meter 的結合，可以比較方便地統計請求的速率和處理時間。 * 應用場景: * 例如：磁盤讀延遲統計； * 例如：接口調用的延遲等信息的統計。 * * @author 一猿小講 */public class TimerApp { /** * MetricRegistry 是 Metrics 的核心，用於存放應用中所有 metrics 的容器 * 所有度量工具都要註冊到 MetricRegistry 實例中才可以使用 */ private final MetricRegistry metrics = new MetricRegistry(); /** * 向 metrics 註冊並獲取 Timer 監控 */ private final Timer responses = metrics.timer("responses"); /** * 處理請求 */ public void handle() { Timer.Context context; Random random = new Random(); while (true) { context = responses.time(); // 業務邏輯處理 etc try { Thread.sleep(random.nextInt(1000)); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } context.stop(); } } /** * 啟動指標報告 * （採用控制檯輸出的形式） */ void startReport() { ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(metrics).build(); reporter.start(1, TimeUnit.SECONDS); } /** * 等待 2 分鐘 */ static void wait120Seconds() { try { Thread.sleep(120 * 1000); } catch (InterruptedException e) { } } /** * 程序入口 * * @param args */ public static void main(String[] args) { TimerApp timerApp = new TimerApp(); // 啟動監控指標報告展示 timerApp.startReport(); // 處理請求，觀察指標 timerApp.handle(); // 等它 2 分鐘 wait120Seconds(); }}/<code> 運行結果如下，體會 Timer 結果背後的概念。
3.2 Metrics Reporter 代碼實踐
Metrics 提供了 Reporter 接口來展示獲取到的指標數據，可以通過 JMX、Console、CSV、SLF4J、HTTP、Graphite 等方式來報告展示指標值。
本次以 JMXReporter 為例，進行代碼實踐體驗。
<code>import com.codahale.metrics.Meter;import com.codahale.metrics.MetricRegistry;import com.codahale.metrics.jmx.JmxReporter;/** * JMXReporter 體驗 * * @author 一猿小講 */public class JMXReporterApp { /** * MetricRegistry 是 Metrics 的核心，用於存放應用中所有 metrics 的容器 * 所有度量工具都要註冊到 MetricRegistry 實例中才可以使用 */ static final MetricRegistry metrics = new MetricRegistry(); /** * 啟動 JMXReporter */ static void startReport() { JmxReporter reporter = JmxReporter.forRegistry(metrics).build(); reporter.start(); } /** * 等待 2 分鐘 */ static void wait120Seconds() { try { Thread.sleep(120 * 1000); } catch (InterruptedException e) { } } /** * 程序入口 * * @param args */ public static void main(String[] args) { // 啟動監控指標報告展示 startReport(); // Meters（TPS 計算器） Meter requests = metrics.meter("requests"); requests.mark(); // 等 2 分鐘 wait120Seconds(); }}/<code>代碼運行成功後，在控制檯輸入 jconsole，效果如下。
3.3 Metrics-healthchecks 代碼實踐
Metrics 提供了 metrics-healthchecks 模塊，可以對運行服務進行健康檢查。
<code>import com.codahale.metrics.health.HealthCheck;import com.codahale.metrics.health.HealthCheckRegistry;import java.util.Map;/** * 應用健康檢查初體驗 * * @author 一猿小講 */public class HealthCheckApp { public static void main(String[] args) { HealthCheckRegistry healthChecks = new HealthCheckRegistry(); healthChecks.register("MySQL", new DatabaseHealthCheck(new Database())); final Map<string> results = healthChecks.runHealthChecks(); for (Map.Entry<string> 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(); } } } }}class DatabaseHealthCheck extends HealthCheck { private final Database database; public DatabaseHealthCheck(Database database) { this.database = database; } @Override public HealthCheck.Result check() { if (database.isConnected()) { return HealthCheck.Result.healthy(); } else { return HealthCheck.Result.unhealthy("Cannot connect to " + database.getUrl()); } }}class Database { public boolean isConnected() { return false; } public String getUrl() { return "jdbc:localhost:3306"; }}/<string>/<string>/<code>運行程序，控制檯輸出如下。
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Metrics 類庫分享就到這裡，希望你能有所收穫。
鑑於線上跑的每一個應用，都需要配備一套監控系統，如果能借用 Metrics 類庫簡單實現監控，何樂而不為呢？
鑑於開源的監控輪子與日俱增，我們在設計相關監控系統的時候，如果能提前瞭解規範，並按照其規範設計，那麼與開源輪子將會無縫對接。
好了，本次的分享就到這裡，希望你們能夠喜歡。下期我們將鑽到框架源碼裡，去透徹分析 Metrics 的應用與展示，敬請期待。
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