Metrics中怎么监控应用程序的性能

本篇文章为大家展示了Metrics中怎么监控应用程序的性能，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

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一 度量类型

Metrics提供5种基本的度量类型：Gauges, Counters, Histograms, Meters和 Timers

Gauge

Gauge是最简单的度量类型，只有一个简单的返回值，他用来记录一些对象或者事物的瞬时值。

比如，我们类型为Gauge的计数器来记录某个服务目前开通的城市个数

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

Counters

Counter是一个简单64位的计数器，他可以增加和减少。

比如我们可以定义两个Counter类型的计数器，用来统计所有服务请求数目，和目前正在处理的请求总数。

/// 

/// keep the total count of the requests/// 
private readonly Counter totalRequestsCounter = Metric.Counter("Requests", Unit.Requests);/// 

/// count the current concurrent requests/// 
private readonly Counter concurrentRequestsCounter = Metric.Counter("SampleMetrics.ConcurrentRequests", Unit.Requests);

这样，在我们请求处理开始的时候，同时将这两个计数器自增。

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

当某一个请求处理完成之后，将目前正在处理的请求减一

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

这种计数器也可以用来统计诸如当前有多少人在线，或者服务器中有多少处于有效期内的session

Meters

Meter是一种只能自增的计数器，通常用来度量一系列事件发生的比率。他提供了平均速率，以及指数平滑平均速率，以及采样后的1分钟，5分钟，15分钟速率。

比如需要统计请求的速率，比如统计平均每分钟内有多少次请求进来。只需要定义一个metric

/// 

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

在处理请求的地方，调用Mark方法即可。

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

再比如，要测量服务出错的概率，比如每小时出错多少次。可以定义一个metric。

/// 

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

这样，在处理请求的时候，如果出现异常了，调用一下errorMeter的Mark方法即可。

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

Histograms

Histrogram是用来度量流数据中Value的分布情况，Histrogram可以计算最大/小值、平均值，方差，分位数（如中位数，或者95th分位数），如75%,90%,98%,99%的数据在哪个范围内。

比如，我们想度量，所有传进来服务的请求参数的长度分布。那么，可以定义一个histogram。

/// 

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

然后在请求的地方，调用其Update方法来更新值。

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

Timer

Timer是Histogram跟Meter的一个组合，比如要统计当前请求的速率和处理时间。

就可以定义一个Timer:

/// 

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

在使用的时候，调用timer的NewContext即可。

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

二 度量数据的输出

收集了这么多数据之后，我们需要把数据时实的动态展示或者保存起来。Metric提供了多种的数据报告接口。包括自带的Metrics.NET.FlotVisualization， 以及输出到专业的系统监控Graphite，输出到开源，分布式，时间序列的中InfluxDB，或者输出到ElasticSearch中。配置起来也非常简单。比如如果要直接在http页面上展现，只需要在初始化的时候，设置合适的EndPoint即可:

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

然后在浏览器中输入 http://localhost:1234/metrics/，就可以看到各种采集的准实时各种度量信息：

上面自带的性能DashBoard略显简陋。 通常，我们一般会将这些实时采集的数据存储到分布式时序数据库InfluxDB中，然后利用开源的图表控件Grafana来实时展现这些数据，比如，可以制作想下面这样的，动态的性能准实时监控系统：

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