【深入浅出Java性能调优】「底层技术原理体系」详细分析探索Java服务器性能监控Metrics框架的实现原理分析（Dropwizard度量基础案例指南)

本文主要是介绍【深入浅出Java性能调优】「底层技术原理体系」详细分析探索Java服务器性能监控Metrics框架的实现原理分析（Dropwizard度量基础案例指南)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前提介绍

在应用在线上运行时，经常需要处理大量的数据。在业务代码中，我们通常会非常关注某些方法的调用次数和响应时间等信息。这种场景通常需要使用metrics统计来实现。为了实现这样的功能，我们可以使用现有的度量工具库，而不必自己编写度量插件。其中，一个常用的度量工具库是Dropwizard Metrics。

Dropwizard Metrics

Dropwizard Metrics是一个用于度量、聚合和报告应用程序性能指标的开源库。它提供了一组简单而强大的API，用于收集各种指标数据，并且支持将这些数据进行聚合和报告。

使用Dropwizard Metrics可以轻松地在业务代码中添加度量统计，从而了解方法的调用次数、响应时间等关键指标，并通过定制的报告机制进行监控和分析。

Dropwizard的特点

• 多种度量类型：Dropwizard Metrics提供了多种度量类型，包括计数器（Counter）、计时器（Timer）、直方图（Histogram）和仪表盘（Gauge）。这些度量类型可以用来统计方法的调用次数、响应时间、数据分布等。

• 可插拔的报告：Dropwizard Metrics支持将统计数据以不同的方式进行报告，包括控制台输出、日志文件、JMX，以及集成到其他监控系统（如Graphite、InfluxDB等）。

• 线程安全性：Dropwizard Metrics的API设计考虑了多线程环境下的并发访问，确保在统计数据收集过程中的线程安全性。

• 可扩展性：Dropwizard Metrics提供了插件机制，可以自定义度量器、报告器和过滤器，以满足特定的需求。

注意：在使用度量统计工具时，需要权衡好度量的粒度和对性能的影响，避免过度统计和监控导致性能问题。同时，也要注意保护用户隐私和数据安全，避免统计敏感信息。
.

Dropwizard的开发案例

Metrics是一个Java类库，提供了服务性能检测工具。它包含了功能强大的性能指标工具库，用于度量生产环境中各个关键组件的性能。

通过本篇文章将介绍Metrics提供的各种测量工具，以及如何使用这些工具以及它们何时派上用场的详细信息。

需要引入Maven依赖

为了使用Metrics库，您需要添加metrics-core库的依赖。

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/io.dropwizard.metrics/metrics-core -->
<dependency><groupId>io.dropwizard.metrics</groupId><artifactId>metrics-core</artifactId><version>4.2.25</version>
</dependency>

常用度量类型

以下是一些常用的度量指标类型：

• 【Meter（速率统计器）】：用于统计系统中某一事件的响应速率，例如每秒请求数（TPS）或每秒查询数（QPS）。该指标直接反映系统当前的处理能力。
• 【Gauge（计量器）】：Gauges用来统计某个指标的瞬时值。
• 【Counter（计数器）】：本质上是一个java.util.concurrent.atomic.LongAdder，用于计数。
• 【Histogram（直方图）】：用于收集数据并生成直方图，用于分析数据的分布情况。
• 【Timer（计时器）】：是Meter和Histogram的结合体，用于统计接口请求速率和响应时长。

Meter（每秒请求数为单位测量请求率）

计量器用于测量事件随时间变化的速率，例如"每秒请求数"。除了平均速率之外，流量计还可以跟踪1分钟、5分钟和15分钟的移动平均值。

以下是使用Meter组件的开发步骤，您可以按照以下步骤逐个进行开发和实现：

定义度量核心MetricRegistry

Metrics的核心是MetricRegistry类，它是应用程序的所有指标的容器。

首先，我们需要定义并创建一个核心注册组件服务，用于管理和注册Metric度量组件。创建Metric度量组件实例：使用适当的构造函数或工厂方法创建Metric度量组件的实例。

  	/*** 1. 度量核心注册管理组件*/public final MetricRegistry metricRegistry = new MetricRegistry();

您可能希望将其集成到应用程序的生命周期中(也许使用您的依赖项注入框架)，但静态字段就可以了。

构建对应的Meter指标对象

为了实现服务应的采样控制机制，我们可以使用Meter对象。

  	/*** 2. 构建对应的Meter指标对象*/private final Meter requests = metricRegistry.meter("demoMeter");

请求标记采样

请求标记采样是一种在服务应用程序中进行采样的技术，用于记录特定类型的请求。

 /*** 3. 请求标记采样* @param requestDelta*/public void requestMark(Long requestDelta){if(Objects.isNull(requestDelta)){requests.mark();}requests.mark(requestDelta);}

业务方法控制

在这里，我们调用了requestMark操作来进行Meter的采样，并使用Thread.sleep方法来模拟业务操作的耗时。
当然，未来我们可以采用框架来处理这些操作，可以结合AOP（面向切面编程）来更方便地控制采样，同时也能减少对业务代码的侵入性。

 /*** 4. 业务方法控制*/public void businessMethod(){System.out.println("business method execute start");try {requestMark(100L);Thread.sleep(300);System.out.println("business method execute stop");} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);}}

使用AOP可以将采样逻辑与业务逻辑分离，通过在切面中定义采样逻辑，可以更灵活地控制采样的时机和方式。这样可以使代码更加清晰和可维护，并且可以在不修改业务代码的情况下进行采样操作。

报告器

Metric的报告器的作用是将度量指标的数据输出到不同的目标，以便进行监控、分析和可视化。报告器可以将度量指标的数据以不同的形式进行报告，例如输出到控制台、写入日志文件、发送到远程监控系统等。报告器可以根据配置的频率或触发条件定期或实时地生成报告。

报告器的作用

• 监控和实时反馈：报告器可以将度量指标的数据输出到控制台或日志文件，使开发人员能够实时监控应用程序的性能和行为。
• 性能分析和优化：通过将度量指标的数据输出到报告器，可以对应用程序的性能进行分析和优化。开发人员可以根据报告器生成的报告，识别性能瓶颈和优化机会。
• 可视化和报表：报告器可以将度量指标的数据以图表或报表的形式进行展示，使数据更加直观和易于理解。这有助于团队成员和管理者对应用程序的性能和运行情

当然，您也可以自己实现一个定制化的报告器，以满足特定的需求并实现自定义的可视化效果。在我们接下来的案例中，为了方便演示，我们使用了ConsoleReporter作为示例报告器。ConsoleReporter将度量指标的数据输出到控制台，提供了简单而直观的可视化效果。

ConsoleReporter报告器

ConsoleReporter是Metrics库提供的一个报告器，用于将度量指标输出到控制台。在这个方法中，我们使用forRegistry方法创建一个ConsoleReporter对象。

定义输出控制组件

定义了一个名为consolePrint的方法。该方法的功能是创建一个ConsoleReporter对象，并使用metricRegistry作为其注册表。

   void consolePrint() {ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(metricRegistry).convertRatesTo(TimeUnit.SECONDS).convertDurationsTo(TimeUnit.MILLISECONDS).build();reporter.start(1, TimeUnit.SECONDS);}

通过convertRatesTo和convertDurationsTo方法将度量指标的速率单位设置为秒和间隔时间单位设置为毫秒。

它的继承关系如下所示：

此外i，还有其他的继承实现类，例如：Slf4jReporter和CsvReporter，后面我会单独出一篇文章进行分析和介绍说明。

实际案例

public class MeterDemo {/*** 1. 度量核心注册管理组件*/public final MetricRegistry metricRegistry = new MetricRegistry();/*** 2. 构建对应的Meter指标对象*/private final Meter requests = metricRegistry.meter("demoMeter");/*** 3. 请求标记采样* @param requestDelta*/public void requestMark(Long requestDelta){if(Objects.isNull(requestDelta)){requests.mark();}requests.mark(requestDelta);}/*** 4. 业务方法控制*/public void businessMethod(){System.out.println("business method execute start");try {for(int i = 0; i < 10; i++){

这篇关于【深入浅出Java性能调优】「底层技术原理体系」详细分析探索Java服务器性能监控Metrics框架的实现原理分析（Dropwizard度量基础案例指南)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---