系统监控

一、为什么监控，监控什么内容？

• 对系统的运行状态了如指掌，有问题及时发现，而不让用户先发现我们系统不能使用。
• 在应用程序中，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，我们可能需要知道我们服务的运行情况，例如：
  • 每秒钟的请求数是多少（TPS）？
  • 平均每个请求处理的时间？
  • 请求处理的最长耗时？
  • 请求处理正确响应率？
  • 等待处理的请求队列长度？
  • 查看整个系统的的CPU使用率、内存占用、jvm运行情况；以及系统运行出错率等

二、监控的目的

• 长期趋势分析：比如资源用量预测
• 对照分析：比如两个版本系统运行资源使用情况差异
• 告警：当系统出现或者即将出现故障时，监控系统需要迅速反应并通知管理员
• 故障分析与定位：通过对不同监控以及历史数据分析，能快速找到并解决根源问题
• 数据可视化：通过可视化仪表盘能直接获取系统运行情况、资源使用情况、以及服务运行状态等直观信息。

实时数据采集时，最简单的方法就是在系统的入口、出口和关键位置设置埋点，然后将采集到的信息发送到实时监控平台或者存入到缓存和DB中做进一步的分析和展示。

Metrics作为一款监控指标的度量类库，提供了许多工具帮助开发者来完成各项数据的监控。

详见官方文档：https://metrics.dropwizard.io/3.1.0/manual/core/

一、Metrics 工具类库的介绍

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

1.设置maven依赖

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>io.dropwizard.metrics</groupId>
            <artifactId>metrics-core</artifactId>
            <version>3.2.6</version>
        </dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>io.dropwizard.metrics</groupId>
            <artifactId>metrics-healthchecks</artifactId>
            <version>3.2.6</version>
        </dependency>
</dependencies>

2.Meters 的介绍与使用

//Meter(测量)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概率。它提供了平均速率，以及指数平滑平均速率，以及采样后的1分钟，5分钟，15分钟的样例。
public class MetricsExample {
    
    //创建注册表
    private final static MetricRegistry registry = new MetricRegistry();
    
    //创建tps测量表
    private final static Meter requestMeter = registry.meter("tps");
    
    //创建异常测量表
    private final static Meter errorMeter = registry.meter("err_request");
    
    public static void main(String[] args) {
        
        //数据生成报告(按每分钟来统计)
        ConsoleReporter report = ConsoleReporter.forRegistry(registry)
                                    .convertRatesTo(TimeUnit.MINUTES)
                                    .convertDurationsTo(TimeUnit.MINUTES)
                                    .build();
        report.start(10, TimeUnit.SECONDS);    //每10秒将数据打印到控制台上
        
        for(;;){                            　 //模拟一直调用请求
            getAsk();                        　//发送请求
            randomSleep();                     //间隔的发送请求
        }
    }
    //处理请求方法
    public static void getAsk(){
        try {
            requestMeter.mark();
            randomSleep();
            int x = 10/ThreadLocalRandom.current().nextInt(6);
        } catch (Exception e) {
            System.out.println("Error");
            errorMeter.mark();
        }
    }
    
    //模拟处理请求耗时
    public static void randomSleep(){
        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(ThreadLocalRandom.current().nextInt(10));    //随机休眠时间
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

//打印结果如下
-- Meters ----------------------------------------------------------------------
err_request
count = 1
mean rate = 1.50 events/minute
1-minute rate = 0.75 events/minute
5-minute rate = 0.19 events/minute
15-minute rate = 0.07 events/minute
tps
count = 4
mean rate = 5.99 events/minute
1-minute rate = 8.85 events/minute
5-minute rate = 11.24 events/minute
15-minute rate = 11.74 events/minute