微服务监控之二：Metrics+influxdb+grafana构建监控平台

系统开发到一定的阶段，线上的机器越来越多，就需要一些监控了，除了服务器的监控，业务方面也需要一些监控服务。Metrics作为一款监控指标的度量类库，提供了许多工具帮助开发者来完成自定义的监控工作。

使用Metrics

通过构建一个Spring Boot的基本应用来演示Metrics的工作方式。

在Maven的pom.xml中引入Metrics：

<dependency> <groupId>io.dropwizard.metricsgroupId> <artifactId>metrics-coreartifactId> <version>${metrics.version}version> dependency> 

目前Metrics的最新版本是3.1.2。

Metrics的基本工具

Metrics提供了五个基本的度量类型：

1. Gauges（度量）
2. Counters（计数器）
3. Histograms（直方图数据）
4. Meters（TPS计算器）
5. Timers（计时器）

Metrics中MetricRegistry是中心容器，它是程序中所有度量的容器，所有新的度量工具都要注册到一个MetricRegistry实例中才可以使用，尽量在一个应用中保持让这个MetricRegistry实例保持单例。

MetricRegistry 容器

在代码中配置好这个MetricRegistry容器：

@Bean public MetricRegistry metrics() { return new MetricRegistry(); } 

Meters TPS计算器

TPS计算器这个名称并不准确，Meters工具会帮助我们统计系统中某一个事件的速率。比如每秒请求数（TPS），每秒查询数（QPS）等等。这个指标能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。Meters本身是一个自增计数器。

通过MetricRegistry可以获得一个Meter：

@Bean public Meter requestMeter(MetricRegistry metrics) { return metrics.meter("request"); } 

在请求中调用mark()方法，来增加计数，我们可以在不同的请求中添加不同的Meter，针对自己的系统完成定制的监控需求。

@RequestMapping("/hello") @ResponseBody public String helloWorld() { requestMeter.mark(); return "Hello World"; } 

应用运行的过程中，在console中反馈的信息：

-- Meters ----------------------------------------------------------------------
request
             count = 21055
         mean rate = 133.35 events/second
     1-minute rate = 121.66 events/second
     5-minute rate = 36.99 events/second
    15-minute rate = 13.33 events/second

从以上信息中可以看出Meter可以为我们提供平均速率，以及采样后的1分钟，5分钟，15分钟的速率。

Histogram 直方图数据

直方图是一种非常常见的统计图表，Metrics通过这个Histogram这个度量类型提供了一些方便实时绘制直方图的数据。

和之前的Meter相同，我们可以通过MetricRegistry来获得一个Histogram。

@Bean public Histogram responseSizes(MetricRegistry metrics) { return metrics.histogram("response-sizes"); } 

在应用中，需要统计的位置调用Histogram的update()方法。

responseSizes.update(new Random().nextInt(10)); 

比如我们需要统计某个方法的网络流量，通过Histogram就非常的方便。

在console中Histogram反馈的信息：

-- Histograms ------------------------------------------------------------------
response-sizes
             count = 21051 min = 0 max = 9 mean = 4.55 stddev = 2.88 median = 4.00 75% <= 7.00 95% <= 9.00 98% <= 9.00 99% <= 9.00 99.9% <= 9.00 

Histogram为我们提供了最大值，最小值和平均值等数据，利用这些数据，我们就可以开始绘制自定义的直方图了。

Counter 计数器

Counter的本质就是一个AtomicLong实例，可以增加或者减少值，可以用它来统计队列中Job的总数。

通过MetricRegistry也可以获得一个Counter实例。

@Bean public Counter pendingJobs(MetricRegistry metrics) { return metrics.counter("requestCount"); } 

在需要统计数据的位置调用inc()和dec()方法。

// 增加计数 pendingJobs.inc(); // 减去计数 pendingJobs.dec(); 

console的输出非常简单：

-- Counters --------------------------------------------------------------------
requestCount
             count = 21051

只是输出了当前度量的值。

Timer 计时器

Timer是一个Meter和Histogram的组合。这个度量单位可以比较方便地统计请求的速率和处理时间。对于接口中调用的延迟等信息的统计就比较方便了。如果发现一个方法的RPS（请求速率）很低，而且平均的处理时间很长，那么这个方法八成出问题了。

同样，通过MetricRegistry获取一个Timer的实例：

@Bean public Timer responses(MetricRegistry metrics) { return metrics.timer("executeTime"); } 

在需要统计信息的位置使用这样的代码：

final Timer.Context cOntext= responses.time(); try { // handle request } finally { context.stop(); } 

console中就会实时返回这个Timer的信息：

-- Timers ----------------------------------------------------------------------
executeTime
             count = 21061 mean rate = 133.39 calls/second 1-minute rate = 122.22 calls/second 5-minute rate = 37.11 calls/second 15-minute rate = 13.37 calls/second min = 0.00 milliseconds max = 0.01 milliseconds mean = 0.00 milliseconds stddev = 0.00 milliseconds median = 0.00 milliseconds 75% <= 0.00 milliseconds 95% <= 0.00 milliseconds 98% <= 0.00 milliseconds 99% <= 0.00 milliseconds 99.9% <= 0.01 milliseconds 

Gauges 度量

除了Metrics提供的几个度量类型，我们可以通过Gauges完成自定义的度量类型。比方说很简单的，我们想看我们缓存里面的数据大小，就可以自己定义一个Gauges。

metrics.register( MetricRegistry.name(ListManager.class, "cache", "size"), (Gauge<Integer>) () -> cache.size() ); 

这样Metrics就会一直监控Cache的大小。

除此之外有时候，我们需要计算自己定义的一直单位，比如消息队列里面消费者(consumers)消费的速率和生产者(producers)的生产速率的比例，这也是一个度量。

public class CompareRatio extends RatioGauge { private final Meter consumers; private final Meter producers; public CacheHitRatio(Meter consumers, Meter producers) { this.cOnsumers= consumers; this.producers = producers; } @Override protected Ratio getRatio() { return Ratio.of(consumers.getOneMinuteRate(), producers.getOneMinuteRate()); } } 

把这个类也注册到Metrics容器里面：

@Bean public CompareRatio cacheHitRatio(MetricRegistry metrics, Meter requestMeter, Meter producers) { CompareRatio compareRatio = new CompareRatio(consumers, producers); metrics.register("生产者消费者比率", compareRatio); return cacheHitRatio; } 

Reporter 报表

Metrics通过报表，将采集的数据展现到不同的位置,这里比如我们注册一个ConsoleReporter到MetricRegistry中，那么console中就会打印出对应的信息。

@Bean public ConsoleReporter consoleReporter(MetricRegistry metrics) { return ConsoleReporter.forRegistry(metrics) .convertRatesTo(TimeUnit.SECONDS) .convertDurationsTo(TimeUnit.MILLISECONDS) .build(); } 

除此之外Metrics还支持JMX、HTTP、Slf4j等等，可以访问 http://metrics.dropwizard.io/3.1.0/manual/core/#reporters 来查看Metrics提供的报表，如果还是不能满足自己的业务，也可以自己继承Metrics提供的ScheduledReporter类完成自定义的报表类。

完整的代码

这个demo是在一个很简单的spring boot下运行的，关键的几个类完整代码如下。

配置类MetricConfig.java

package demo.metrics.config; import com.codahale.metrics.*; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import java.util.concurrent.TimeUnit; @Configuration public class MetricConfig { @Bean public MetricRegistry metrics() { return new MetricRegistry(); } /** * Reporter 数据的展现位置 * * @param metrics * @return */ @Bean public ConsoleReporter consoleReporter(MetricRegistry metrics) { return ConsoleReporter.forRegistry(metrics) .convertRatesTo(TimeUnit.SECONDS) .convertDurationsTo(TimeUnit.MILLISECONDS) .build(); } @Bean public Slf4jReporter slf4jReporter(MetricRegistry metrics) { return Slf4jReporter.forRegistry(metrics) .outputTo(LoggerFactory.getLogger("demo.metrics")) .convertRatesTo(TimeUnit.SECONDS) .convertDurationsTo(TimeUnit.MILLISECONDS) .build(); } @Bean public JmxReporter jmxReporter(MetricRegistry metrics) { return JmxReporter.forRegistry(metrics).build(); } /** * 自定义单位 * * @param metrics * @return */ @Bean public ListManager listManager(MetricRegistry metrics) { return new ListManager(metrics); } /** * TPS 计算器 * * @param metrics * @return */ @Bean public Meter requestMeter(MetricRegistry metrics) { return metrics.meter("request"); } /** * 直方图 * * @param metrics * @return */ @Bean public Histogram responseSizes(MetricRegistry metrics) { return metrics.histogram("response-sizes"); } /** * 计数器 * * @param metrics * @return */ @Bean public Counter pendingJobs(MetricRegistry metrics) { return metrics.counter("requestCount"); } /** * 计时器 * * @param metrics * @return */ @Bean public Timer responses(MetricRegistry metrics) { return metrics.timer("executeTime"); } } 

接收请求的类MainController.java

package demo.metrics.action; import com.codahale.metrics.Counter; import com.codahale.metrics.Histogram; import com.codahale.metrics.Meter; import com.codahale.metrics.Timer; import demo.metrics.config.ListManager; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Controller; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody; import java.util.Random; @Controller @RequestMapping("/") public class MainController { @Autowired private Meter requestMeter; @Autowired private Histogram responseSizes; @Autowired private Counter pendingJobs; @Autowired private Timer responses; @Autowired private ListManager listManager; @RequestMapping("/hello") @ResponseBody public String helloWorld() { requestMeter.mark(); pendingJobs.inc(); responseSizes.update(new Random().nextInt(10)); listManager.getList().add(1); final Timer.Context cOntext= responses.time(); try { return "Hello World"; } finally { context.stop(); } } } 

项目启动类DemoApplication.java：

package demo.metrics; import com.codahale.metrics.ConsoleReporter; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.context.ApplicationContext; import java.util.concurrent.TimeUnit; @SpringBootApplication public class DemoApplication { public static void main(String[] args) { ApplicationContext ctx = SpringApplication.run(DemoApplication.class, args); // 启动Reporter ConsoleReporter reporter = ctx.getBean(ConsoleReporter.class); reporter.start(1, TimeUnit.SECONDS); } }