Metrics中怎么監控應用程序的性能

本篇文章為大家展示了Metrics中怎么監控應用程序的性能，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。

一 度量類型

Metrics提供5種基本的度量類型：Gauges, Counters, Histograms, Meters和 Timers

Gauge

Gauge是最簡單的度量類型，只有一個簡單的返回值，他用來記錄一些對象或者事物的瞬時值。

比如，我們類型為Gauge的計數器來記錄某個服務目前開通的城市個數

Metric.Gauge("Service Cities Count", () => Cities.Count, new Unit("個"));

Counters

Counter是一個簡單64位的計數器，他可以增加和減少。

比如我們可以定義兩個Counter類型的計數器，用來統計所有服務請求數目，和目前正在處理的請求總數。

/// <summary>
/// keep the total count of the requests/// </summary>private readonly Counter totalRequestsCounter = Metric.Counter("Requests", Unit.Requests);/// <summary>
/// count the current concurrent requests/// </summary>private readonly Counter concurrentRequestsCounter = Metric.Counter("SampleMetrics.ConcurrentRequests", Unit.Requests);

這樣，在我們請求處理開始的時候，同時將這兩個計數器自增。

this.concurrentRequestsCounter.Increment(); // increment concurrent requests counterthis.totalRequestsCounter.Increment(); // increment total requests counter

當某一個請求處理完成之后，將目前正在處理的請求減一

this.concurrentRequestsCounter.Decrement(); // decrement number of concurrent requests

這種計數器也可以用來統計諸如當前有多少人在線，或者服務器中有多少處于有效期內的session

Meters

Meter是一種只能自增的計數器，通常用來度量一系列事件發生的比率。他提供了平均速率，以及指數平滑平均速率，以及采樣后的1分鐘，5分鐘，15分鐘速率。

比如需要統計請求的速率，比如統計平均每分鐘內有多少次請求進來。只需要定義一個metric

/// <summary>
/// measure the rate at which requests come in/// </summary>private readonly Meter meter = Metric.Meter("Requests", Unit.Requests,TimeUnit.Seconds);

在處理請求的地方，調用Mark方法即可。

this.meter.Mark(); // signal a new request to the meter

再比如，要測量服務出錯的概率，比如每小時出錯多少次。可以定義一個metric。

/// <summary>
/// measure the rate of service exception/// </summary>private readonly Meter errorMeter = Metric.Meter("Error", Unit.Errors, TimeUnit.Hours);

這樣，在處理請求的時候，如果出現異常了，調用一下errorMeter的Mark方法即可。

this.errorMeter.Mark();// signal a new error to the meter

Histograms

Histrogram是用來度量流數據中Value的分布情況，Histrogram可以計算最大/小值、平均值，方差，分位數（如中位數，或者95th分位數），如75%,90%,98%,99%的數據在哪個范圍內。

比如，我們想度量，所有傳進來服務的請求參數的長度分布。那么，可以定義一個histogram。

/// <summary>
/// keep a histogram of the input data of our request method 
/// </summary>private readonly Histogram histogramOfData = Metric.Histogram("ResultsExample", Unit.Items);

然后在請求的地方，調用其Update方法來更新值。

this.histogramOfData.Update(request.length, methodName); // update the histogram with the input data

Timer

Timer是Histogram跟Meter的一個組合，比如要統計當前請求的速率和處理時間。

就可以定義一個Timer:

/// <summary>
/// measure the time rate and duration of requests/// </summary>private readonly Timer timer = Metric.Timer("Requests", Unit.Requests);

在使用的時候，調用timer的NewContext即可。

using (this.timer.NewContext(i.ToString())) // measure until disposed{
    ...
}

二 度量數據的輸出

收集了這么多數據之后，我們需要把數據時實的動態展示或者保存起來。Metric提供了多種的數據報告接口。包括自帶的Metrics.NET.FlotVisualization， 以及輸出到專業的系統監控Graphite，輸出到開源，分布式，時間序列的中InfluxDB，或者輸出到ElasticSearch中。配置起來也非常簡單。比如如果要直接在http頁面上展現，只需要在初始化的時候，設置合適的EndPoint即可:

Metric.Config
    .WithHttpEndpoint("http://localhost:1234/metrics/")
    .WithAllCounters()
    .WithInternalMetrics()
    .WithReporting(config => config
        .WithConsoleReport(TimeSpan.FromSeconds(30))

然后在瀏覽器中輸入 http://localhost:1234/metrics/，就可以看到各種采集的準實時各種度量信息：

上面自帶的性能DashBoard略顯簡陋。 通常，我們一般會將這些實時采集的數據存儲到分布式時序數據庫InfluxDB中，然后利用開源的圖表控件Grafana來實時展現這些數據，比如，可以制作想下面這樣的，動態的性能準實時監控系統：

上述內容就是Metrics中怎么監控應用程序的性能，你們學到知識或技能了嗎？如果還想學到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關注億速云行業資訊頻道。