Java程序监控---Metrics

概念

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

目前最为流行的 metrics 库是来自 Coda Hale 的 dropwizard/metrics，该库被广泛地应用于各个知名的开源项目中。例如 Hadoop，Kafka，Spark，JStorm 中。

有一些优点：

  • 提供了对Ehcache、Apache HttpClient、JDBI、Jersey、Jetty、Log4J、Logback、JVM等的集成
  • 支持多种Metric指标：Gauges、Counters、Meters、Histograms和Timers
  • 支持多种Reporter发布指标
    • JMX、Console，CSV文件和SLF4J loggers
    • Ganglia、Graphite，用于图形化展示

MetricRegistry

MetricRegistry类是Metrics的核心，它是存放应用中所有metrics的容器。也是我们使用 Metrics 库的起点。其中maven依赖添加在文末。

1

static final MetricRegistry metrics = new MetricRegistry();

Reporter

指标获取之后需要上传到各种地方，就需要用到Reporter。

控制台

监控指标直接打印在控制台

1

2

3

4

5

6

7

pravite static void startReportConsole() {

ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(metrics)

.convertRatesTo(TimeUnit.SECONDS)

.convertDurationsTo(TimeUnit.MILLISECONDS)

.build();

reporter.start(1, TimeUnit.SECONDS);

}

JMX

将监控指标上报到JMX中，后续可以通过其他的开源工具上传到Graphite等供图形化展示。从Jconsole中MBean中能看到。

1

2

3

4

pravite static void startReportJmx(){

JmxReporter reporterJmx = JmxReporter.forRegistry(metrics).build();

reporterJmx.start();

}

Graphite

将监控指标上传到Graphite，从Graphite-web中能看到上传的监控指标。

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

pravite static void startReportGraphite(){

Graphite graphite = new Graphite(new InetSocketAddress("graphite.xxx.com", 2003));

GraphiteReporter reporter = GraphiteReporter.forRegistry(metrics)

.prefixedWith("test.metrics")

.convertRatesTo(TimeUnit.SECONDS)

.convertDurationsTo(TimeUnit.MILLISECONDS)

.filter(MetricFilter.ALL)

.build(graphite);

reporter.start(1, TimeUnit.MINUTES);

}

封装各种Reporter

调用方式MetricCommon.getMetricAndStartReport();

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

public class MetricCommon {

private static final MetricRegistry metricRegistry = new MetricRegistry();

public static MetricRegistry getMetricAndStartReport(){

startReportConsole();

startReportJmx();

startReportGraphite();

return metricRegistry;

}

pravite static void startReportConsole() {...}

pravite static void startReportJmx(){...}

pravite static void startReportGraphite(){...}

}

Metics指标

Metrics 有如下监控指标：

  • Gauges：记录一个瞬时值。例如一个待处理队列的长度。
  • Histograms：统计单个数据的分布情况，最大值、最小值、平均值、中位数，百分比（75%、90%、95%、98%、99%和99.9%）
  • Meters：统计调用的频率（TPS），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TPS
  • Timers：当我们既要统计TPS又要统计耗时分布情况，Timer基于Histograms和Meters来实现
  • Counter：计数器，自带inc()和dec()方法计数，初始为0。
  • Health Checks：用于对Application、其子模块或者关联模块的运行是否正常做检测

Gauges

最简单的度量指标，只有一个简单的返回值，例如，我们想衡量一个待处理队列中任务的个数

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

public class GaugeTest {

private static final MetricRegistry registry = MetricCommon.getMetricAndStartReport();

private static final Random random = new Random();

@Test

public void testOneGuage() throws InterruptedException {

Queue queue= new LinkedList<String>();

registry.register(MetricRegistry.name(GaugeTest.class, "testGauges-queue-size", "size"),

(Gauge<Integer>) () -> queue.size());

while(true){

Thread.sleep(1000);

queue.add("Job-xxx");

}

}

@Test

public void testMultiGuage() throws InterruptedException {

Map<Integer, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();

while(true){

int i = random.nextInt(100);

int j = i % 10;

if(!map.containsKey(j)){

map.put(j,i);

registry.register(MetricRegistry.name(GaugeTest.class, "testGauges-number", String.valueOf(j)),

(Gauge<Integer>) () -> map.get(j));

}else{

map.put(j,i);

}

Thread.sleep(1000);

}

}

}

第一个测试用例，是用一个guage记录队列的长度

1

2

3

-- Gauges ----------------------------------------------------------------------

GaugeTest.testGauges-queue-size.size

value = 4

第二个测试用例，每次产生一个100以内的随机数，将这些数以个位数的数字分组，guage记录每一组现在是什么数。

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

-- Gauges ----------------------------------------------------------------------

GaugeTest.testGauges-number.0

value = 60

GaugeTest.testGauges-number.1

value = 1

GaugeTest.testGauges-number.2

value = 82

GaugeTest.testGauges-number.3

value = 23

GaugeTest.testGauges-number.4

value = 74

GaugeTest.testGauges-number.5

value = 25

GaugeTest.testGauges-number.7

value = 17

GaugeTest.testGauges-number.8

value = 78

GaugeTest.testGauges-number.9

value = 69

Histogram

Histogram统计数据的分布情况。比如最小值，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(percentiles)。

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

public class HistogramTest {

private static final MetricRegistry registry = MetricCommon.getMetricAndStartReport();

public static Random random = new Random();

@Test

public void test() throws InterruptedException {

Histogram histogram = new Histogram(new ExponentiallyDecayingReservoir());

registry.register(MetricRegistry.name(HistogramTest.class, "request", "histogram"), histogram);

while(true){

Thread.sleep(1000);

histogram.update(random.nextInt(100000));

}

}

}

运行很长时间之后，相当于随机值取极限，会趋向于统计值，75%肯定是要<=75000,99.9%肯定是要<=999000。

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

-- Histograms ------------------------------------------------------------------

HistogramTest.request.histogram

count = 1336

min = 97

max = 99930

mean = 49816.49

stddev = 29435.27

median = 49368.00

75% <= 75803.00

95% <= 95340.00

98% <= 98096.00

99% <= 98724.00

99.9% <= 99930.00

Meters

Meter度量一系列事件发生的速率(rate)，例如TPS。Meters会统计最近1分钟，5分钟，15分钟，还有全部时间的速率。

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

public class MetersTest {

MetricRegistry registry = MetricCommon.getMetricAndStartAllReport("nc110x.corp.youdao.com","test.metrics");

public static Random random = new Random();

@Test

public void testOne() throws InterruptedException {

Meter meterTps = registry.meter(MetricRegistry.name(MetersTest.class,"request","tps"));

while(true){

meterTps.mark();

Thread.sleep(random.nextInt(1000));

}

}

@Test

public void testMulti() throws InterruptedException {

while(true){

int i = random.nextInt(100);

int j = i % 10;

Meter meterTps = registry.meter(MetricRegistry.name(MetersTest.class,"request","tps",String.valueOf(j)));

meterTps.mark();

Thread.sleep(10);

}

}

}

这里，多个注册多个meter与注册多个guage、Histograms用法会有不同，meter方法是getOrAdd

1

2

3

public Meter meter(String name) {

return (Meter)this.getOrAdd(name, MetricRegistry.MetricBuilder.METERS);

}

一个meter的测试用例，运行结果如下。可以看到随着次数的增多，各种rate无限趋近于2次。

1

2

3

4

5

6

7

-- Meters ------------------------------- 大专栏  Java程序监控---Metrics---------------------------------------

MetersTest.request.tps

count = 452

mean rate = 1.99 events/second

1-minute rate = 2.03 events/second

5-minute rate = 2.00 events/second

15-minute rate = 2.00 events/second

多个meter的测试用例，运行结果取了数字个位数为6/7/8的三个如下。最后都会无限趋近于10。sleep时间为10ms，每秒有100份，平均到尾数不同的，每组就有10份。

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

MetersTest.request.tps.6

count = 905

mean rate = 9.74 events/second

1-minute rate = 9.76 events/second

5-minute rate = 9.94 events/second

15-minute rate = 9.98 events/second

MetersTest.request.tps.7

count = 935

mean rate = 10.07 events/second

1-minute rate = 10.62 events/second

5-minute rate = 11.82 events/second

15-minute rate = 12.19 events/second

MetersTest.request.tps.8

count = 937

mean rate = 10.09 events/second

1-minute rate = 10.09 events/second

5-minute rate = 10.31 events/second

15-minute rate = 10.37 events/second

Timer

Timer其实是 Histogram 和 Meter 的结合， histogram 某部分代码/调用的耗时， meter统计TPS。

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

public class TimerTest {

public static Random random = new Random();

private static final MetricRegistry registry = MetricCommon.getMetricAndStartAllReport("nc110x.corp.youdao.com","test.metrics");

private static final Map<Integer,Timer> timerMap = new ConcurrentHashMap<>();

@Test

public void testOneTimer() throws InterruptedException {

Timer timer = registry.timer(MetricRegistry.name(TestTimer.class,"get-latency"));

Timer.Context ctx;

while(true){

ctx = timer.time();

Thread.sleep(random.nextInt(1000));

ctx.stop();

}

}

@Test

public void testMultiTimer() throws InterruptedException {

while(true){

int i = random.nextInt(100);

int j = i % 10;

Timer timer = registry.timer(MetricRegistry.name(TestTimer.class,"get-latency",String.valueOf(j)));

Timer.Context ctx;

ctx = timer.time();

Thread.sleep(random.nextInt(1000));

ctx.stop();

Thread.sleep(1000);

}

}

}

测试用例1是单个timer，结果如下。最后的时间都趋近于统计值。

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

-- Timers ----------------------------------------------------------------------

com.testmetrics.TestTimer.get-latency

count = 657

mean rate = 2.05 calls/second

1-minute rate = 1.98 calls/second

5-minute rate = 2.02 calls/second

15-minute rate = 2.01 calls/second

min = 4.98 milliseconds

max = 998.93 milliseconds

mean = 496.79 milliseconds

stddev = 297.46 milliseconds

median = 501.02 milliseconds

75% <= 765.09 milliseconds

95% <= 952.03 milliseconds

98% <= 974.12 milliseconds

99% <= 989.02 milliseconds

99.9% <= 998.93 milliseconds

Counters

Counter 就是计数器，Counter 只是用 Gauge 封装了 AtomicLong 。我们可以使用如下的方法，使得获得队列大小更加高效。

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

public class CounterTest {

private static final MetricRegistry registry = MetricCommon.getMetricAndStartReport();

public static Queue<String> q = new LinkedBlockingQueue<String>();

public static Counter pendingJobs;

public static Random random = new Random();

public static void addJob(String job) {

pendingJobs.inc();

q.offer(job);

}

public static String takeJob() {

pendingJobs.dec();

return q.poll();

}

@Test

public void test() throws InterruptedException {

pendingJobs = registry.counter(MetricRegistry.name(Queue.class,"pending-jobs","size"));

int num = 1;

while(true){

Thread.sleep(200);

if (random.nextDouble() > 0.7){

String job = takeJob();

System.out.println("take job : "+job);

}else{

String job = "Job-"+num;

addJob(job);

System.out.println("add job : "+job);

}

num++;

}

}

}

job会越来越多，因为每次取走只取一个job，但是加入job是加入num个，num会一直增加，而概率是7:3。

1

2

3

-- Counters --------------------------------------------------------------------

java.util.Queue.pending-jobs.size

count = 36

HeathChecks

Metrics提供了一个独立的模块：Health Checks，用于对Application、其子模块或者关联模块的运行是否正常做检测。该模块是独立metrics-core模块的，使用时则导入metrics-healthchecks包。

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

public class HeathChecksTest extends HealthCheck {

@Override

protected Result check() throws Exception {

Random random = new Random();

if(random.nextInt(10)!=9){

return Result.healthy();

}else{

return Result.unhealthy("oh,unhealthy");

}

}

@Test

public void test() throws InterruptedException {

HealthCheckRegistry registry = new HealthCheckRegistry();

registry.register("check1",new HeathChecksTest());

registry.register("check2", new HeathChecksTest());

while (true) {

for (Map.Entry<String, Result> entry : registry.runHealthChecks().entrySet()) {

if (entry.getValue().isHealthy()) {

System.out.println(entry.getKey() + ": OK, message:"+entry.getValue());

} else {

System.err.println(entry.getKey() + ": FAIL, error message: " + entry.getValue());

}

}

Thread.sleep(1000);

}

}

}

注册两个HeathChecks，重写其check()方法为取随机数，只要不是9就为healthy，输出结果如下：

1

2

3

4

5

6

7

8

9

check1: OK, message:Result{isHealthy=true}

check2: FAIL, error message: Result{isHealthy=false, message=oh,unhealthy}

check1: OK, message:Result{isHealthy=true}

check2: OK, message:Result{isHealthy=true}

check1: OK, message:Result{isHealthy=true}

check2: OK, message:Result{isHealthy=true}

check1: OK, message:Result{isHealthy=true}

check2: OK, message:Result{isHealthy=true}

check1: OK, message:Result{isHealthy=true}

maven依赖

  • metrics-core：必须添加
  • metrics-healthchecks：用到healthchecks时添加
  • metrics-graphite：用到graphite时添加
  • org.slf4j：不添加看不到metrics-graphite包出错的log
    1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

    <properties>

<metrics.version>3.1.0</metrics.version>

<sl4j.version>1.7.22</sl4j.version>

</properties>

<dependency>

<groupId>io.dropwizard.metrics</groupId>

<artifactId>metrics-core</artifactId>

<version>${metrics.version}</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>io.dropwizard.metrics</groupId>

<artifactId>metrics-healthchecks</artifactId>

<version>${metrics.version}</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>io.dropwizard.metrics</groupId>

<artifactId>metrics-graphite</artifactId>

<version>${metrics.version}</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>org.slf4j</groupId>

<artifactId>slf4j-api</artifactId>

<version>${sl4j.version}</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>org.slf4j</groupId>

<artifactId>slf4j-simple</artifactId>

<version>${sl4j.version}</version>

</dependency>

参考

http://metrics.dropwizard.io/3.1.0/getting-started/
http://www.cnblogs.com/nexiyi/p/metrics_sample_1.html
http://wuchong.me/blog/2015/08/01/getting-started-with-metrics/

原文地址：https://www.cnblogs.com/lijianming180/p/12259003.html

时间： 2024-10-11 19:39:16

Java程序监控---Metrics的相关文章

Java程序监控指标

监控指标: 1.CPU平均使用率 2.内存平均使用率 3.应用程序错误数 4.应用程序请求量 5.应用平均响应时间 6.硬件I/O指标 7.JMX 7.1.Full gc count 7.2.Full gc time 7.3.Young gc count 7.4.Young gc time 7.5.Heap memory used 7.6.threads 7.7.Eden,survivor 7.8.Old generation 原文地址:https://www.cnblogs.com/frank

如何使用JVisualVM远程监控和优化Tomcat和Java程序的内存和CPU

如何使用VisualVM远程监控和优化Tomcat和Java程序的内存和CPU JVisualVM 是Java 继 JConsole 之后有一款力作,是集成了诸多分析和优化Java程序的工具的工具. 我们可以用它来为优化Java程序的内存占用,找出内存泄漏,分析Java程序的CPU占用情况,根据JVisualVM获取到的数据优化JVM配置等.   总之是相当好了~~~~ JVisualVM 位于JAVA_HOME/bin目录下 . 直接运行可打开. 打开后界面如下: 由于JVisualVM 本身

（转）利用JConsole工具监控java程序内存和JVM

转自:http://www.cnblogs.com/luihengk/p/5446279.html 一.找到java应用程序对应的进程PI 性能测试应用程序访问地址:http://192.168.29.218:7070/training/ 部署的应用服务器为tomcat6.028 启动tomcat服务器后,任务管理器里可以看到多了java.exe进程,如图 PS:这里启动了多个其他程序 2.查询测试应用程序对应的进程PID号(根据端口号查找) 1)  Cmd命令:netstat  -aon|fi

转：visualvm监控远程机器上的Java程序

转自:http://hanwangkun.iteye.com/blog/1195526 JDK里面本身就带了很多的监控工具,如JConsole等.我们今天要讲的这款工具visualvm,就是其中的一款.但是这款工具是在JDK1.6.07及以上才有的.它能够对JAVA程序的JVM堆.线程.类加载情况.JVM GC情况进行监控,是一个很好的免费的监控工具. 监控范围:JDK1.4及以上版本的程序都能够监控. 它在JDK里面叫做: jvisualvm,当然我们可以到它的官方网站上去下载它的最新版本,当

visualvm 监控 远程 机器上的 Java 程序

JDK里面本身就带了很多的监控工具,如JConsole等. 我们今天要讲的这款工具visualvm,就是其中的一款.但是这款工具是在JDK1.6.07及以上才有的.它能够对JAVA程序的JVM堆.线程.类加载情况.JVM GC情况进行监控,是一个很好的免费的监控工具. 监控范围:JDK1.4及以上版本的程序都能够监控. 它在JDK里面叫做: jvisualvm,当然我们可以到它的官方网站上去下载它的最新版本,当前最新版本是: 1.3.2,如下所示: 在图中已经列出了它的官方网站地址: http:

JMX——以可视化形式管理与监控正在运行中的Java程序

简单理解: MBean:管理的最小单元,一个MBean就是一个可以被监控的JavaBean. MBeanServer:一个池子,各个MBean都会注册到该池子中,并且该池子提供一系列的管理.监控API. MBeanAgent:负责将MBean注册到MBeanServer中,并且定义JMXServiceURL和JMXConnectorServer,使得我们可以使用该url,通过web.RMI.Jconsole等各种形式进行远程监控和管理Java程序. 具体实现参考: https://blog.cs

利用jstat 自动发现监控java程序

利用jstat 自动发现监控java程序 这个项目搞了好几天,总结了一下原因: 对自动发现注册监控不了解原理,之前有遗留的脚本很多都不支持不能 用对脚本还不能够完全掌握,有时间还是要好好看看 还是思路问题,解决问题的方法千千万,不要吊死在一棵树上,多试试几种死法本人比较懒,之前打算使用jmx监控,发现公司使用的supervisorctl 管理jar包启动,自己也是第一次使用,这里不做赘述. 使用jstat 命令来获取参数,这里使用的是计划任务,之前放在脚本中,服务搞死了 哈哈哈 干货在这里直接上

jviisualvm监控远程主机java程序实战与问题排查

1．远程主机运行jstatd 首先新建文件 jstatd.all.policy ,内容如下 grant codebase "file:${java.home}/../lib/tools.jar" { permission java.security.AllPermission; }; 为了问题排查,我的版本稍微改了一下 grant codebase "file:/home/sakura/jdk8/lib/tools.jar" { permission java.se

普通Java程序员学习使用的6个JDK内建工具

与你的问题不同,我认为软件工程主要是用来解决问题的.有些博客认为“每个小孩都应该学习编程”,“你认为学数学只是玩玩而已?如果你有看过我的HTML5调试器的话,你会发现我是一个程序员,但我做的工作远不止数学这些”. 上面两者都同意一个观点,软件工程不只是用计算机语言写的一些只言片语.软件解决的问题诠释了程序员的价值. 解决问题的最终进展来自科学.强化清晰的头脑和我们一路以来使用的工具. 你有没有留意过那些 JDK 安装附带的工具?既然那些大牛同意把那些工具加到 JDK 里,应该是有用的. 因此,在