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这就是我们做的一个简单的仪表盘

这个不适合我们的counter，因为没有最大值 ，上限。
可以拖动调整大小。

折线图

一段时间内访问量的曲线，波动情况。启动我们这个测试类，以1秒10次的频率去访问我们的订单接口。

让测试类在后面跑着，然后我们加一个面板

选择数据源

rate是用的最多的一个函数，在采集到的数据之上去做计算。rate就是计算指定范围内每秒的数据量。

按照我这个代码来说的话，我1秒钟要发10次请求。

创建订单的请求，每秒的请求数

方括号里面写计算多长时间内的。做一个平均。因为是10秒抓一次数据。

保存这个图形。

summary

百分比的数据分布统计图。

监控某一个服务的服务响应时间。
我的请求99%的请求都在指定的时间内有响应，就表示我的服务是健康的，剩下1%的请求有问题。我认为是正常的。。
监控99%的请求的响应时间，然后到达 一个预值后，给我发报警。这就可以用Summary来实现。

首先要声明一个Summary

summary是一个数据分布统计图。要告诉它你想统计的数据分布的分类数是多少。你要定义一堆指标。说着说是百分比。
给我统计出一个50%的分位数。这个值我允许有5%的误差。这是两个参数的意义。

90%的分位数，允许有1%的的误差。

加入我有10 个请求，响应时间分别是10毫秒、20、30、40......100毫秒.
50%的请求可以在50毫秒内返回。
0.9的分位数，应该是在啊90毫秒。90%的请求是可以在90毫秒内返回的。

他就是统计50%的请求在多少毫秒内返回。
90%的请求可以在多少毫秒内返回。

用这个Summary来统计请求的响应时间

注入requestLatency，覆盖preHandler请求之前的方法，要在请求之前记录下时间，请求之后再记录下时间。这样就知道请求花了多长时间了。

记录了请求之前的时间

修改orderController的方法 ，休眠时间设置成一个随机数。先添加一个lang3的包

请求 休眠子啊100到1000毫秒之间

启动orderAPI

测试类也启动起来。测试类这里的休眠就不sleep了。因为controller里面的方法已经sleep了。

查看拿到的数据。

count：当前指标一共收到了多少请求。38次请求。

sum：38次请求一共花了20秒。50

50%的请求都在509毫秒响应了。90%的请求在921毫秒内响应。

grafana内增加仪表展示

在grafana里面加个面板展示出来这些数据就可以了。

90%的请求的响应时间是927毫秒。

结束

原文地址：https://www.cnblogs.com/wangjunwei/p/12010325.html