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源：hengyunabc，
blog.csdn.net/hengyunabc/article/details/44072285
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想要实现的功能
-
应用可以用少量的代码，实现统计某类数据的功能
-
统计的数据可以很方便地展示
metrics
metrics，按字面意思是度量，指标。
举具体的例子来说，一个web服务器：
- 一分钟内请求多少次？
- 平均请求耗时多长？
- 最长请求时间？
- 某个方法的被调用次数，时长？
以缓存为例：
- 平均查询缓存时间？
- 缓存获取不命中的次数/比例？
以jvm为例：
- GC的次数？
- Old Space的大小？
在一个应用里，需要收集的metrics数据是多种多样的，需求也是各不同的。需要一个统一的metrics收集，统计，展示平台。
流行的metrics的库
https://github.com/dropwizard/metrics
Java实现，很多开源项目用到，比如Hadoop，kafka。下面称为dropwizard/metrics。
https://github.com/tumblr/colossus
Scala实现，把数据存到OpenTsdb上。
spring boot 项目里的metrics：
http://docs.spring.io/spring-boot/docs/current/reference/html/production-ready-metrics.html
spring boot里的metrics很多都是参考dropwizard/metrics的。
metrics的种类
dropwizard/metrics 里主要把metrics分为下面几大类：
https://dropwizard.github.io/metrics/3.1.0/getting-started/
Gauges
gauge用于测量一个数值。比如队列的长度：
public class QueueManager {
private final Queue queue;
public QueueManager(MetricRegistry metrics, String name) {
this.queue = new Queue();
metrics.register(MetricRegistry.name(QueueManager.class, name, "size"),
new Gauge
() {
@Override
public Integer getValue() {
return queue.size();
}
});
}
}
Counters
counter是AtomicLong类型的gauge。比如可以统计阻塞在队列里的job的数量：
private final Counter pendingJobs = metrics.counter(name(QueueManager.class, "pending-jobs"));
public void addJob(Job job) {
pendingJobs.inc();
queue.offer(job);
}
public Job takeJob() {
pendingJobs.dec();
return queue.take();
}
Histograms
histogram统计数据的分布。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, and 99.9百分位的值(percentiles)。
比如request的大小的分布：
private final Histogram responseSizes = metrics.histogram(name(RequestHandler.class, "response-sizes"));
public void handleRequest(Request request, Response response) {
// etc
responseSizes.update(response.getContent().length);
}
Timers
timer正如其名，统计的是某部分代码/调用的运行时间。比如统计response的耗时：
private final Timer responses = metrics.timer(name(RequestHandler.class, "responses"));
public String handleRequest(Request request, Response response) {
final Timer.Context context = responses.time();
try {
// etc;
return "OK";
} finally {
context.stop();
}
}
Health Checks
这个实际上不是统计数据。是接口让用户可以自己判断系统的健康状态。如判断数据库是否连接正常：
final HealthCheckRegistry healthChecks = new HealthCheckRegistry();
public class DatabaseHealthCheck extends HealthCheck {
private final Database database;
public DatabaseHealthCheck(Database database) {
this.database = database;
}
@Override
public HealthCheck.Result check() throws Exception {
if (database.isConnected()) {
return HealthCheck.Result.healthy();
} else {
return HealthCheck.Result.unhealthy("Cannot connect to " + database.getUrl());
}
}
}
Metrics Annotation
利用dropwizard/metrics 里的annotation，可以很简单的实现统计某个方法，某个值的数据。
如：
/**
* 统计调用的次数和时间
*/
@Timed
public void call() {
}
/**
* 统计登陆的次数
*/
@Counted
public void userLogin(){
}
想要详细了解各种metrics的实际效果，简单的运行下测试代码，用ConsoleReporter输出就可以知道了。
metrics数据的传输和展示
dropwizard/metrics 里提供了reporter的接口，用户可以自己实现如何处理metrics数据。
dropwizard/metrics有不少现成的reporter：
ConsoleReporter 输出到stdout
JmxReporter 转化为MBean
metrics-servlets 提供http接口，可以查询到metrics信息
CsvReporter 输出为CSV文件
Slf4jReporter 以log方式输出
GangliaReporter 上报到Ganglia
GraphiteReporter 上报到Graphite
上面的各种reporter中，Ganglia开源多年，但缺少一些监控的功能，图形展示也很简陋。Graphite已经停止开发了。
而公司所用的监控系统是zabbix，而dropwizard/metrics没有现成的zabbix reporter。
zabbix的限制
zabbix上报数据通常用zabbix agent或者zabbix trapper。
用户自己上报的数据通常用zabbix trapper来上报。
zabbix上收集数据的叫item，每个item都有自己的key，而这些item不会自动创建。zabbix有Low-level discovery，可以自动创建item，但是也相当麻烦，而且key的命名非常奇怪。不如直接用template了。
https://www.zabbix.com/documentation/2.4/manual/discovery/low_level_discovery
假定zabbix上不同的应用的key都是相对固定的，那么就可以通过模板的方式，比较方便地统一创建item, graph了。
另外想要实现自动创建item，比较好的办法是通过zabbix api了。
但目前Java版没有实现，于是实现了一个简单的：
https://github.com/hengyunabc/zabbix-api
dropwizard/metrics zabbix reporter
基于上面的template的思路，实现了一个dropwizard/metrics 的zabbix reporter。
原理是，通过zabbix sender，把metrics数据直接发送到zabbix server上。
