Go语言metrics应用监控指标基本使用说明

Kita ·

更新时间:2024-09-21

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metrics是什么？

五种Metrics类型

metrics 是什么？

当我们需要为某个系统某个服务做监控、做统计，就需要用到Metrics

五种 Metrics 类型

Gauges ：最简单的度量指标，只有一个简单的返回值，或者叫瞬时状态

Counters：Counter 就是计数器，Counter 只是用 Gauge 封装了 AtomicLong

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。

Histograms：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)。

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。

接下来我们写代码实际使用一下这些功能就从最简单的Gauges 开始吧

package main
import (
"github.com/rcrowley/go-metrics"
"time"
"os"
"log"
)
func main(){
g := metrics.NewGauge()
metrics.Register("bar", g)
g.Update(1)
go metrics.Log(metrics.DefaultRegistry,
1 * time.Second,
log.New(os.Stdout, "metrics: ", log.Lmicroseconds))
var j int64
j = 1
for true {
time.Sleep(time.Second * 1)
g.Update(j)
j++
}
}

此时我们运行程序可以看到如下输出

在程序中我们在metrics.Log 中设置了 metrics 的输出频率为1s 同时指定了数据输出的目的为 log.New出来的Logger 设置为打印在标准输出

接下counters 与gauges 类似

只不过在操作上 gauges 是 update 而 counter 是 inc 做加法增加参数市值 dec 做减法

g := metrics.NewGauge()
metrics.Register("bar", g)
g.Update(1)
c := metrics.NewCounter()
metrics.Register("foo", c)
c.Inc(45)
c.Dec(3)

以上代码可以看到区别在New 的时候默认的时候数值都为0

package main
import (
"github.com/rcrowley/go-metrics"
"time"
"os"
"log"
)
func main(){
s := metrics.NewExpDecaySample(1024, 0.015) // or metrics.NewUniformSample(1028)
h := metrics.NewHistogram(s)
metrics.Register("baz", h)
h.Update(1)
go metrics.Log(metrics.DefaultRegistry,
1 * time.Second,
log.New(os.Stdout, "metrics: ", log.Lmicroseconds))
var j int64
j = 1
for true {
time.Sleep(time.Second * 1)
j++
h.Update(j)
}
}

metrics.NewExpDecaySample这函数的两个参数的含义：第一是内部存储数据的个数

第二个是指数后乘以的数值具体位置

下面来测试一下meters

package main
import (
"time"
"os"
"github.com/rcrowley/go-metrics"
"log"
)
func main(){
m := metrics.NewMeter()
metrics.Register("quux", m)
m.Mark(1)
go metrics.Log(metrics.DefaultRegistry,
1 * time.Second,
log.New(os.Stdout, "metrics: ", log.Lmicroseconds))
var j int64
j = 1
for true {
time.Sleep(time.Second * 1)
j++
m.Mark(j)
}
}

测试结果

输出到influxdb

influxdb的安装和基本使用这里不做介绍

使用下面工作

vrischmann/go-metrics-influxdb

package main
import (
"github.com/rcrowley/go-metrics"
"time"
"github.com/vrischmann/go-metrics-influxdb"
)
func main(){
m := metrics.NewMeter()
metrics.Register("quux", m)
m.Mark(1)
go influxdb.InfluxDB(metrics.DefaultRegistry,
time.Second * 5,
"http://192.168.150.74:8086",
"mydb",
"",
"")
var j int64
j = 1
for true {
time.Sleep(time.Second*1)
m.Mark(j)
j += 1
}
}

看以上的代码其他地方都不用改动只要改下输出的地方就可以了

在influx中使用设置的database 表名则自用生成使用是 metrics中register 设置的名字加上类型在这里例子中表名为quux.meter

就可以在influxdb 里面看到如下的一些数据：