Metrics：如何让线上应用更加透明？

1.

上期我们结合《SRE Google 运维解密》，对监控系统进行了一次脉络梳理，知道一旦离开了监控系统，我们就没法辨别一个服务是不是在正常提供服务，就如同线上的服务在随风裸奔。

文章分享最后，我们把 Google 十余年的监控实践，也尝试进行简单梳理，对于后期落地实践有一定参考意义。

不过，虽然对监控系统有了脉络上的了解，但是我们也知道，如果没有一套设计周全的监控指标体系，也就如同蒙着眼睛在狂奔，本期就好好说说：指标监控的类库 Metrics。

2.

Metrics 是啥？简单去说，Metrics 是一款监控指标的度量类库，提供了一种功能强大的工具包，帮助开发者来完成自定义的监控工作。再通俗点，Metrics 类库是搬砖党的福音。

Metrics 的几种度量类型？在看框架源码时，时不时会看到一些 Meter、Guage、Counter、Histogram 等关键词，到底这些词说的都是啥？为了更好的熟读源码，就借助 Metrics 定义的几种度量类型，逐个进行解密。

Meter 主要用于统计系统中某一个事件的速率，可以反应系统当前的处理能力，帮助我们判断资源是否已经不足。可以很方便帮助我们统计，每秒请求数（TPS）、每秒查询数（QPS）、最近 1 分钟平均每秒请求数、最近 5 分钟平均每秒请求数、最近 15 分钟平均每秒请求数等。

Guage 是最简单的度量指标，只有一个简单的返回值，通常用来记录一些对象或者事物的瞬时值。通过 Gauge 可以完成自定义的度量类型，可以用于衡量一个待处理队列中任务的个数，以及目前内存使用量等等场景。

Counter 是累计型的度量指标，内部用 Gauge 封装了 AtomicLong。主要用它来统计队列中 Job 的总数；错误出现次数；服务请求数等等场景。

Histogram 是统计数据的分布情况的度量指标，提供了最小值，最大值，中间值，还有中位数，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。使用的场景，例如统计流量最大值、最小值、平均值、中位值等等。

Timer 本质是 Histogram 和 Meter 的结合，可以很方便的统计请求的速率和处理时间，例如磁盘读延迟统计，以及接口调用的延迟等信息的统计等等场景。

Metrics 类库中还有啥？

3.

说了那么多 Metrics 类库的概念，也说的那么强大，不妨撸码实践，谈谈虚实。

Metrics 中基本度量类型的实践

如脑图所示，主要分两步走，先引入相关依赖，然后写代码反复进行体会。

Meter 代码实践（详细看代码呗）。

import com.codahale.metrics.ConsoleReporter;
import com.codahale.metrics.Meter;
import com.codahale.metrics.MetricRegistry;


import java.util.concurrent.TimeUnit;


/**
 * Meters（TPS 计算器）
 * 示例:
 * 例如：每秒请求数（TPS）
 * 例如：最近 1 分钟平均每秒请求数
 * 例如：最近 5 分钟平均每秒请求数
 * 例如：最近 15分钟平均每秒请求数
 *
 * @author 一猿小讲
 */
public class MeterApp {


    /**
     * MetricRegistry 是 Metrics 的核心，用于存放应用中所有 metrics 的容器
     * 所有度量工具都要注册到 MetricRegistry 实例中才可以使用
     */
    private final MetricRegistry metrics = new MetricRegistry();


    /**
     * Meters 本身是一个自增计数器，统计系统中某一个事件的速率
     */
    private final Meter requests = metrics.meter("requests");


    /**
     * 处理请求
     */
    public void handleRequest() {
        requests.mark();
        // etc
        System.out.println("处理请求handleRequest");
    }


    /**
     * 启动指标报告
     * （采用控制台输出的形式）
     */
    public void startReport() {
        ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(metrics).build();
        reporter.start(1, TimeUnit.SECONDS);
    }


    /**
     * 等待 2 分钟
     */
    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();
        // 启动监控指标报告展示
        meterApp.startReport();
        // 处理 20 笔请求，观察指标
        for (int i = 0; i < 20; i++) {
            meterApp.handleRequest();
        }
        // 等待 120 秒
        wait120Seconds();
    }
}

　　

运行结果如下，体会 Meter 结果背后的概念。

Gauge 代码实践（详细看代码呗）。

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 最简单的度量指标
 * 示例：衡量一个待处理队列中任务的个数；
 *
 * @author 一猿小讲
 */
public class GaugeApp {


    /**
     * MetricRegistry 是 Metrics 的核心，用于存放应用中所有 metrics 的容器
     * 所有度量工具都要注册到 MetricRegistry 实例中才可以使用
     */
    private final MetricRegistry metrics = new MetricRegistry();


    /**
     * 任务队列
     */
    private static final Queue jobQueue = new LinkedBlockingQueue();




    /**
     * 处理
     */
    public void handle() {
        // 向 mertics 注册 Gauge 指标监控
        metrics.register(MetricRegistry.name(GaugeApp.class, "jobQueue", "size"),
                new Gauge<Integer>() {
                    public Integer getValue() {
                        return jobQueue.size();
                    }
                });


        // 模拟向队列中放入任务
        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();
        // 启动监控指标报告展示
        gaugeApp.startReport();
        // 注册Gauge指标监控，并模拟添加任务到队列
        gaugeApp.handle();
    }


    /**
     * 启动指标报告
     * （采用控制台输出的形式）
     */
    void startReport() {
        ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(metrics).build();
        reporter.start(1, TimeUnit.SECONDS);
    }
}

　　

运行结果如下，体会 Gauge 结果背后的概念。

Counter 代码实践（详细看代码呗）。

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 累计型的度量指标
 * 示例：统计一个待处理队列中任务的个数；
 *
 * @author 一猿小讲
 */
public class CounterApp {


    /**
     * MetricRegistry 是 Metrics 的核心，用于存放应用中所有 metrics 的容器
     * 所有度量工具都要注册到 MetricRegistry 实例中才可以使用
     */
    private final MetricRegistry metrics = new MetricRegistry();


    /**
     * 任务队列
     */
    private static final Queue<String> jobQueue = new LinkedBlockingQueue<String>();


    /**
     * 累计型的度量指标
     */
    private final Counter pendingJobs = metrics.counter("pending-jobs.size");


    /**
     * 向队列中添加任务
     *
     * @param job
     */
    public void addJob(String job) {
        pendingJobs.inc();
        jobQueue.offer(job);
    }


    /**
     * 从队列中取出任务
     *
     * @return
     */
    public String takeJob() {
        pendingJobs.dec();
        return jobQueue.poll();
    }


    /**
     * 处理
     */
    public void handle() {
        Random random = new Random();
        // 模拟向队列中放入任务
        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("取出的任务ID为%s", jobId));
            } else {
                jobId = random.nextInt(100) + "-Job";
                addJob(jobId);
                System.out.println(String.format("向队列中加入任务，ID为%s", jobId));
            }
        }
    }


    /**
     * 启动指标报告
     * （采用控制台输出的形式）
     */
    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();
        // 启动监控指标报告展示
        counterApp.startReport();
        // 并模拟生产/消费任务到队列
        counterApp.handle();
    }
}

　　

运行结果如下，体会 Counter 结果背后的概念。

Histogram 代码实践（详细看代码呗）。

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 统计数据的分布情况
 * 示例: 响应字节的最大值、最小值、平均值、中位值。
 *
 * @author 一猿小讲
 */
public class HistogramApp {


    /**
     * MetricRegistry 是 Metrics 的核心，用于存放应用中所有 metrics 的容器
     * 所有度量工具都要注册到 MetricRegistry 实例中才可以使用
     */
    private final MetricRegistry metrics = new MetricRegistry();


    /**
     * Histogram 统计数据的分布情况，向 metrics 注册并获取 Histogram 监控
     */
    private final Histogram responseSizes = metrics.histogram("response-sizes");


    /**
     * 处理请求
     */
    public void handle() {
        while (true) {
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            // etc
            responseSizes.update(new Random().nextInt(100));
        }
    }


    /**
     * 启动指标报告
     * （采用控制台输出的形式）
     */
    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();
        // 启动监控指标报告展示
        histogramApp.startReport();
        // 处理请求，观察指标
        histogramApp.handle();
    }
}

　　

运行结果如下，体会 Histogram 结果背后的概念。

Timer 代码实践（详细看代码呗）。

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 的结合，可以比较方便地统计请求的速率和处理时间。
 * 应用场景:
 * 例如：磁盘读延迟统计；
 * 例如：接口调用的延迟等信息的统计。
 *
 * @author 一猿小讲
 */
public class TimerApp {


    /**
     * MetricRegistry 是 Metrics 的核心，用于存放应用中所有 metrics 的容器
     * 所有度量工具都要注册到 MetricRegistry 实例中才可以使用
     */
    private final MetricRegistry metrics = new MetricRegistry();


    /**
     * 向 metrics 注册并获取 Timer 监控
     */
    private final Timer responses = metrics.timer("responses");


    /**
     * 处理请求
     */
    public void handle() {


        Timer.Context context;
        Random random = new Random();


        while (true) {
            context = responses.time();
            // 业务逻辑处理 etc
            try {
                Thread.sleep(random.nextInt(1000));
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            context.stop();
        }
    }


    /**
     * 启动指标报告
     * （采用控制台输出的形式）
     */
    void startReport() {
        ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(metrics).build();
        reporter.start(1, TimeUnit.SECONDS);
    }


    /**
     * 等待 2 分钟
     */
    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();
        // 启动监控指标报告展示
        timerApp.startReport();
        // 处理请求，观察指标
        timerApp.handle();
        // 等它 2 分钟
        wait120Seconds();
    }
}

　　

运行结果如下，体会 Timer 结果背后的概念。

Metrics Reporter 代码实践

Metrics 提供了 Reporter 接口来展示获取到的指标数据，可以通过 JMX、Console、CSV、SLF4J、HTTP、Graphite 等方式来报告展示指标值。

本次以 JMXReporter 为例进行代码实践体验。

import com.codahale.metrics.Meter;
import com.codahale.metrics.MetricRegistry;
import com.codahale.metrics.jmx.JmxReporter;


/**
 * JMXReporter 体验
 *
 * @author 一猿小讲
 */
public class JMXReporterApp {


    /**
     * MetricRegistry 是 Metrics 的核心，用于存放应用中所有 metrics 的容器
     * 所有度量工具都要注册到 MetricRegistry 实例中才可以使用
     */
    static final MetricRegistry metrics = new MetricRegistry();


    /**
     * 启动 JMXReporter
     */
    static void startReport() {
        JmxReporter reporter = JmxReporter.forRegistry(metrics).build();
        reporter.start();
    }


    /**
     * 等待 2 分钟
     */
    static void wait120Seconds() {
        try {
            Thread.sleep(120 * 1000);
        } catch (InterruptedException e) {
        }
    }


    /**
     * 程序入口
     *
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) {
        // 启动监控指标报告展示
        startReport();


        // Meters（TPS 计算器）
        Meter requests = metrics.meter("requests");
        requests.mark();


        // 等 2 分钟
        wait120Seconds();
    }
}

　　

代码运行成功后，在控制台输入 jconsole，效果如下。

Metrics-healthchecks 代码实践

Metrics 提供了 metrics-healthchecks 模块，可以对运行服务进行健康检查。

import com.codahale.metrics.health.HealthCheck;
import com.codahale.metrics.health.HealthCheckRegistry;


import java.util.Map;


/**
 * 应用健康检查初体验
 *
 * @author 一猿小讲
 */
public class HealthCheckApp {


    public static void main(String[] args) {
        HealthCheckRegistry healthChecks = new HealthCheckRegistry();
        healthChecks.register("MySQL", new DatabaseHealthCheck(new Database()));
        final Map<String, HealthCheck.Result> results = healthChecks.runHealthChecks();
        for (Map.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();
                }
            }
        }
    }
}


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";
    }
}

　　

运行程序，控制台输出如下。

4.

Metrics 类库分享就到这里，希望你能有所收获。

鉴于线上跑的每一个应用，都需要配备一套监控系统，如果能借用 Metrics 类库简单实现监控，何乐而不为呢？

鉴于开源的监控轮子与日俱增，我们在设计相关监控系统的时候，如果能提前了解规范，并按照其规范设计，那么与开源轮子将会无缝对接。

好了，本次的分享就到这里，希望你们能够喜欢。下期我们将钻到框架源码里，去透彻分析 Metrics 的应用与展示，敬请期待。