metrics

metrics

一些关于metrics的文档,demo以及源码学习笔记.
metrics主要用于度量。

起因

在研究了rocketmq的benchmark之后,又研究了kafka的benchmark。研究到kafka的benchmark时发现其用到了metrics。然后思索了下,其实这个也可以用在我们的基础平台上,可以是我们度量这个维度更模块化一些。换句话说,可以借鉴metrics的一些优秀的地方改造与完善我们基础平台现有的度量体系。

能力维度

收集方面主要包括:

  • 计数 (提供了便捷的API mark())
  • 自定义度量逻辑
  • 柱状图统计
  • 耗时统计
  • 健康检查

输出方面主要包括:

  • 控制台输出
  • JMX输出(MBean)
  • http (需要metrics-servlet部件)

对第三方开源部件的现成的metrics:

  • EhCache
  • Jetty
    等等...

console的输出

17-2-2 11:32:15 ================================================================

-- Meters ----------------------------------------------------------------------
requests
             count = 2000
         mean rate = 8.66 events/second
     1-minute rate = 9.41 events/second
     5-minute rate = 188.95 events/second
    15-minute rate = 311.52 events/second
requests1
             count = 1000
         mean rate = 4.33 events/second
     1-minute rate = 4.70 events/second
     5-minute rate = 94.47 events/second
    15-minute rate = 155.76 events/second

JMX输出

截图如下:

题外话

metrics分层清晰
infoq上有一个twitter的监控系统分享,他们做的非常大: http://www.infoq.com/cn/presentations/how-twitter-monitoring-system-deal-with-billion-order-metrics?utm_campaign=rightbar_v2&utm_source=infoq&utm_medium=presentations_link&utm_content=link_text

时间: 2024-12-19 22:09:58

metrics的相关文章

aggregation 详解2(metrics aggregations)

概述 权值聚合类型从需要聚合的文档中取一个值(value)来计算文档的相应权值(比如该值在这些文档中的max.sum等). 用于计算的值(value)可以是文档的字段(field),也可以是脚本(script)生成的值. 数值权值聚合是特殊的权值聚合类型,因为它的输出权值也是数字. 数值权值聚合(注意分类只针对数值权值聚合,非数值的无此分类)输出单个权值的,叫做 single-value numeric metrics,其它生成多个权值(比如:stats)的被叫做 multi-value num

Storage Metrics

SharePoint站点在使用过程中,内容会越来越过,这会导致占用内容数据库,也会增加管理的复杂度,甚至会降低系统的响应时间.可以通过设定site quota来设定警告,这样管理员就会知道一些站点的内容过大了. 下一步就是要查找,站点里哪里占用了空间.显然通过手动浏览文档库和文件夹的方式是不现实的.而SharePoint提供的Storage Metrics 功能对管理员就很有帮助了. 进入到Site Settings, 在Site Collection Settings中找到Storage Me

第三十四章 metrics(2)- 搭建metrics平台

一.基本架构图 1.整个架构组件: java客户端 dropwizard-metrics:springboot.hystrix的metric体层使用了这个,所以我们需要自己封装向statsd发包的方法,来发送这些metrics给statsd java-statsd-client:直接进行计数并且非常方便的向statsd发送这些metrics(向statsd发包的方法已经封装好了) statsd graphite carbon carbon-relay carbon-cache whisper g

Getting Text Metrics in Firemonkey(delphiscience的博客)

Firemonkey’s abstract TCanvas class has been providing the dimensions of the bounding rectangle of some text on itself. On recent updates it has deprecated providing text rectangle directly in the canvas, in stead encouraged users to use TTextLayout

Machine learning system design---Error metrics for skewed(偏斜的) classes

skewed classes skewed classes: 一种类里面的数量远远高于(或低于)另一个类,即两个极端的情况. 预测cancer的分类模型,如果在test set上只有1%的分类误差的话,乍一看是一个很好的结果,实际上如果我们将所有的y都预测为0的话(即都不为cancer),分类误差为0.5%(因为cancer的比率为0.5%).error降低了,那这是对算法的一种改进吗?显然不是的.因为后面一种方法实际上什么也没有做(将所有的y=0),不是一种好的机器学习算法.所以这种error

timeSeries db之:使用Metrics监控应用程序的性能 (zz)

在编写应用程序的时候,通常会记录日志以便事后分析,在很多情况下是产生了问题之后,再去查看日志,是一种事后的静态分析.在很多时候,我们可能需要了解整个系统在当前,或者某一时刻运行的情况,比如当前系统中对外提供了多少次服务,这些服务的响应时间是多少,随时间变化的情况是什么样的,系统出错的频率是多少.这些动态的准实时信息对于监控整个系统的运行健康状况来说很重要. 一些应用程序,比如对外提供接口或者服务的WebService,对整个系统的实时运行情况进行监控显得尤为重要,着就像我们操作系统里面的资源管理

如何设置Samza的metrics

参考这个里边对API的调用 http://samza.incubator.apache.org/learn/documentation/0.7.0/container/metrics.html 参考这里列出的可用配置 http://samza.incubator.apache.org/learn/documentation/0.7.0/jobs/configuration-table.html 在正常的配置之外,需要额外添加的配置.添加这些配置以后,就可以在StreamTask里使用metric

dropwizard metrics - 基本使用介绍

之前在healthcheck中介绍了怎样通过metrics lib往系统中增加一些简单的健康侦測.如今讲讲dropwizard metrics更重要的部分.记录系统的度量信息. dropwizard提供了多种度量方式:最简单记数counter,复杂点的实用于计算时间分布的histogram,用于计算速率的meter,以及同一时候有histogram和meter功能的timer.有兴趣能够去看看实现细节,类非常少,非常easy读懂. Metrics的报告方式和healthcheck非常相似.库自生

Metrics.NET

Metrics.NET 项目 Metrics.NET(https://github.com/etishor/Metrics.NET)是一个给CLR 提供度量工具的包,它是移植自Java的metrics,在c#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, 提供5种度量的类型:Gauges, Counters, Histograms, Meters,Timers:

使用Metrics监控应用程序的性能

在编写应用程序的时候,通常会记录日志以便事后分析,在很多情况下是产生了问题之后,再去查看日志,是一种事后的静态分析.在很多时候,我们可能需要了解整个系统在当前,或者某一时刻运行的情况,比如当前系统中对外提供了多少次服务,这些服务的响应时间是多少,随时间变化的情况是什么样的,系统出错的频率是多少.这些动态的准实时信息对于监控整个系统的运行健康状况来说很重要. 一些应用程序,比如对外提供接口或者服务的WebService,对整个系统的实时运行情况进行监控显得尤为重要,着就像我们操作系统里面的资源管理