新blog地址：http://hengyunabc.github.io/about-metrics/
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。
https://github.com/hengyunabc/zabbix-sender
https://github.com/hengyunabc/metrics-zabbix
dropwizard/metrics发送到kafka，再从kafka发到zabbix
上面的方案感觉还是不太理想：
- 没有实现自动化，还要手动为每一个应用配置template，不够灵活
- 所有的数据都发送到一个zabbix server上，担心性能有瓶颈
于是，新的思路是，把metrics数据发送到kafka上，然后再从kafka上消费，再把数据传到zabbix server上。
这样的好处是：
- kafka可以灵活扩容，不会有性能瓶颈
- 从kafka上消费metrics数据，可以灵活地用zabbix api来创建item, graph
于是实现了两个新项目：
- https://github.com/hengyunabc/metrics-kafka
- https://github.com/hengyunabc/kafka-zabbix
Java程序先把metrics数据上报到kafka，然后kafka consumer从metrics数据里，提取出host, key信息，再用zabbix-api在zabbix server上创建item，最后把metrics数据上报给zabbix server。
自动创建的zabbix item的效果图： 
在zabbix上显示的用户自定义的统计数据的图： 
数据的聚合
比如，统计接口的访问次数，而这个接口部署在多台服务器上，那么如何展示聚合的数据？
zabbix自带有聚合功能
metrics的实现的探讨
从dropwizard/metrics里，我们可以看到一种简单直观的实现：
- app内收集统计数据，计算好具体的key/value
- 定时上报
另外，用分布式调用追踪（dapper/zipkin）的办法，也可以实现部分metrics的功能。
比如某个方法的调用次数，缓存命中次数等。
当然，两者只是部分功能有重合。
dropwizard/metrics 是一种轻量级的手段，用户可以随意增加自己想要的统计数据，代码也很灵活。有些简单直观的统计数据如果用分布式调用追踪的方式来做，显然会比较吃力，得不偿失。
总结
本文提出并实现了，利用dropwizard/metrics做数据统计，kafka做数据传输，zabbix做数据展示的完整流程。
对于开发者来说，不需要关心具体的实现，只需要按dropwizard/metrics的文档做统计，再配置上metrics-kafka reporter即可。
