io.dropwizard.metrics

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Metrics是一个给JAVA服务的各项指标提供度量工具的包，在JAVA代码中嵌入Metrics代码，可以方便的对业务代码的各个指标进行监控。作为一款监控指标的度量类库，它提供了很多模块可以为第三方库或者应用提供辅助统计信息，比如Jetty, Logback, Log4j, Apache HttpClient, Ehcache, JDBI, Jersey, 它还可以将度量数据发送给Ganglia和Graphite以提供图形化的监控。
Metrics提供了Gauge、Counter、Meter、Histogram、Timer等度量工具类以及Health Check功能。

Gauge (仪表)

Gauge代表一个度量的即时值，一般用来统计瞬时状态的数据信息。程序运行时的内存使用量和CPU占用率都可以通过Gauge值来度量。
比如可以查看一个队列当前的size。

package org.zero.metrics;import com.codahale.metrics.ConsoleReporter;import com.codahale.metrics.Gauge;import com.codahale.metrics.MetricRegistry;import java.util.Queue;import java.util.concurrent.LinkedBlockingDeque;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class MetricsDemo {    //实例化一个MetricRegistry，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();    //在控制台上打印输出    private static ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(metrics).build();    public static void main(String[] args) throws Exception {        gaugeTest();    }    static void gaugeTest() throws Exception {        reporter.start(3, TimeUnit.SECONDS); //每3秒report一次                Queue<String> queue = new LinkedBlockingDeque<>();        //实例化一个Gauge        Gauge<Integer> gauge = new Gauge<Integer>() {            @Override            public Integer getValue() {                return queue.size();            }        };        //注册到容器中        metrics.register(MetricRegistry.name(MetricsDemo.class, "queue", "size"), gauge);        for (int i = 0; i < 20; i++) {            queue.add("a");            Thread.sleep(1000);        }    }}

registry中的每一个metric都有唯一的名字，可以通过MetricRegistry.name来生成，上述示例生成的name为org.zero.metrics.MetricsDemo.queue.size。运行结果：

17-4-09 21:30:06 ===============================================================-- Gauges ----------------------------------------------------------------------org.zero.metrics.MetricsDemo.queue.size             value = 417-4-09 21:30:09 ===============================================================-- Gauges ----------------------------------------------------------------------org.zero.metrics.MetricsDemo.queue.size             value = 617-4-09 21:30:12 ===============================================================-- Gauges ----------------------------------------------------------------------org.zero.metrics.MetricsDemo.queue.size             value = 917-4-09 21:30:15 ===============================================================-- Gauges ----------------------------------------------------------------------org.zero.metrics.MetricsDemo.queue.size             value = 1217-4-09 21:30:18 ===============================================================-- Gauges ----------------------------------------------------------------------org.zero.metrics.MetricsDemo.queue.size             value = 1517-4-09 21:30:21 ===============================================================-- Gauges ----------------------------------------------------------------------org.zero.metrics.MetricsDemo.queue.size             value = 18

另外，Core包种还扩展了几种特定的Gauge：
JMX Gauges—提供给第三方库只通过JMX将指标暴露出来。
Ratio Gauges—简单地通过创建一个gauge计算两个数的比值。
Cached Gauges—对某些计量指标提供缓存。

Counter (计数器)

Counter是Gauge的一个特例，维护一个计数器，可以通过inc()和dec()方法对计数器做修改。使用步骤与Gauge基本类似，在MetricRegistry中提供了静态方法可以直接实例化一个Counter。

    static void counterTest() {        /**         * 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         *  Counter conunter = new Counter();         * metrics.register(MetricRegistry.name(MetricsDemo.class, "counter"), conunter);         **/        Counter conunter = metrics.counter(name(MetricsDemo.class, "counter"));        Queue<String> queue = new LinkedList<String>();        new Thread(() -> {            for (int i = 0; i < 20; i++) {                try {                    conunter.inc();//在具体业务代码中对conunter修改//                    conunter.dec();                    Thread.sleep(1000);                } catch (InterruptedException e) {                    e.printStackTrace();                }            }        }).start();        reporter.start(1, TimeUnit.SECONDS);    }

运行结果：

-- Counters --------------------------------------------------------------------org.zero.metrics.MetricsDemo.counter             count = 5

Meter

Meters用来度量某个时间段的平均处理次数（request per second），每1、5、15分钟的TPS。比如一个service的请求数，通过metrics.meter()实例化一个Meter之后，然后通过meter.mark()方法就能将本次请求记录下来。统计结果有总的请求数，平均每秒的请求数，以及最近的1、5、15分钟的平均QPS。

    static void metersTest() {        /** * 实例化一个Meter */        Meter requests = metrics.meter(MetricRegistry.name(MetricsDemo.class, "request"));        new Thread(() -> {            for (int i = 0; i < 2000; i++) {                try {                    requests.mark();// handleRequest                    Thread.sleep(10);                } catch (InterruptedException e) {                    e.printStackTrace();                }            }        }).start();        reporter.start(3, TimeUnit.SECONDS);    }

运行结果：

-- Meters ----------------------------------------------------------------------org.zero.metrics.MetricsDemo.request             count = 820         mean rate = 89.09 events/second     1-minute rate = 84.60 events/second     5-minute rate = 84.60 events/second    15-minute rate = 84.60 events/second

Histogram (直方图)

Histograms主要使用来统计数据的分布情况，最大值、最小值、平均值、中位数，百分比（75%、90%、95%、98%、99%和99.9%）。例如，需要统计某个页面的请求响应时间分布情况，可以使用该种类型的Metrics进行统计。具体的样例代码如下：

    static void histogramsTest() {        Histogram randomNums = metrics.histogram(MetricRegistry.name(MetricsDemo.class, "random"));        new Thread(() -> {            for (int i = 0; i < 2000; i++) {                try {                    randomNums.update(i * 100);                    Thread.sleep(10);                } catch (InterruptedException e) {                    e.printStackTrace();                }            }        }).start();        reporter.start(3, TimeUnit.SECONDS);    }

运行结果：

-- Histograms ------------------------------------------------------------------org.zero.metrics.MetricsDemo.random             count = 561               min = 0               max = 56000              mean = 28431.21            stddev = 16189.63            median = 28600.00              75% <= 42500.00              95% <= 53400.00              98% <= 55000.00              99% <= 55500.00            99.9% <= 56000.00

Timer (计时器)

Timers主要是用来统计某一块代码段的执行时间以及其分布情况，具体是基于Histograms和Meters来实现的。样例代码如下：

    static void timerTest(){        Timer requests = metrics.timer(MetricRegistry.name(MetricsDemo.class, "request"));        new Thread(() -> {            Random random = new Random();            for (int i = 0; i < 200; i++) {                Timer.Context context = requests.time();                try {                    Thread.sleep(random.nextInt(1000));                } catch (InterruptedException e) {                    e.printStackTrace();                }finally {                    context.stop();                }            }        }).start();        reporter.start(3, TimeUnit.SECONDS);    }

运行结果：

-- Timers ----------------------------------------------------------------------org.zero.metrics.MetricsDemo.request             count = 13         mean rate = 2.11 calls/second     1-minute rate = 2.00 calls/second     5-minute rate = 2.00 calls/second    15-minute rate = 2.00 calls/second               min = 95.38 milliseconds               max = 791.00 milliseconds              mean = 446.68 milliseconds            stddev = 219.70 milliseconds            median = 481.22 milliseconds              75% <= 577.06 milliseconds              95% <= 791.00 milliseconds              98% <= 791.00 milliseconds              99% <= 791.00 milliseconds            99.9% <= 791.00 milliseconds

Health Check (健康检查)

Metric还提供了服务健康检查能力，由metrics-healthchecks模块提供。

更多内容参考官网：http://metrics.dropwizard.io/，如果想将metrics的数据发送到influxdb或则其它地方，可以借鉴下github上metrics-influxdb的实现。

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