从用户的视角来感受一个开源项目的成长，是我们推出「开发者说」专栏的初衷，即在开发者进行开源项目选型时，提供更为立体的项目信息。专栏所有内容均来自作者原创/投稿，本文是「开发者说」的第9篇，作者郑扬勇，云粒智慧技术专家，开源爱好者，关注微服务、IOT领域技术，希望通过参与开源帮助别人的同时帮助自己。
Seata 0.7.0版本中将包含全新的特性 - Metrics，作为 APM（Application Performance Management & Monitoring）三大基石之一，通过它可以快速详尽的获取到TC、TM（规划中）和RM（规划中）中事务的活动状态以及时延等重要统计信息。
设计思路
- Seata 作为一个被集成的数据一致性框架，Metrics 模块将尽可能少的使用第三方依赖以降低发生冲突的风险；例如不使用 Spring Bean 机制，而是使用SPI(Service Provider Interface) 加载扩展。
- Metrics 模块将竭力争取更高的度量性能和更低的资源开销，尽可能降低开启后带来的副作用；
- 配置式，Metrics 是否激活、数据如何发布，取决于对应的配置；
- 开始仅在 TC 中完成核心 Transaction 相关指标的实现，之后结合社区的需求，逐步完善运维所需的其他指标。
模块说明
Seata Metrics 的模块全部在seata-metrics下，0.7版本包含：
由2个核心 API 模块 seata-metrics-api和seata-metrics-core，以及N个实现模块，例如：seata-metrics-registry-compact、seata-metrics-exporter-prometheus构成：
- seata-metrics-api 模块
此模块是 Metrics 的核心，将作为 Seata 基础架构的一部分被 TC、TM 和 RM 引用，它内部没有任何具体实现代码，仅包含接口定义，定义的内容包括：
1、Meter类接口：Gauge、Counter、Timer...
2、注册容器接口：Registry
3、Measurement 数据导出接口：Exporter
提示：Metrics 本身在开源领域也已有很多实现，例如 Netflix-Spectator、Dropwizard-Metrics、Dubbo-Metrics。它们有的轻而敏捷，有的重而强大，由于也是“实现”，因此不会纳入seata-metrics-api中，避免实现绑定。
- seata-metrics-core 模块
Metrics核心模块，根据配置组织（加载）1个Registry和N个Exporter； - seata-metrics-registry-compact 模块
这是我们提供的默认（内置）的Registry实现，不使用其它Metrics开源库，轻量级的实现了以下四种Meter：
| Meter类型 | 描述 | |
|---|---|---|
| CompactGauge | 单一最新值度量器 | |
| CompactCounter | 单一累加度量器，可增可减 | |
| CompactSummary | 多Measurement输出计数器，将输出total(合计)、count(计数)、max(最大)、average(合计/计数)和tps(合计/时间间隔)，无单位 | |
| CompactTimer | 多Measurement输出计数器，将输出total(合计)、count(计数)、max(最大)、average(合计/计数)，支持微秒为单位累计 | |
其中包含的 Registry，即CompactRegistry，它只有接受 measure() 方法调用的时候才计算度量值，因此计算窗口完全取决于Exporter的实现，故目前不太适合需要多Exporter 的场景使用（如何扩展请参见后文）。
说明：未来可能增加更丰富复杂的度量器例如Histogram，这是一种可以本地统计聚合75th, 90th, 95th, 98th, 99th,99.9th...的度量器，适合某些场合，但需要更多内存。所有的计量器都将继承自Meter，所有的计量器执行 measure() 方法后，都将归一化的生成1或N个 Measurement 结果。
- seata-metrics-exporter-prometheus模块
Prometheus 发布器PrometheusExporter，将度量数据同步给 Prometheus。
工作原理
TC中Metrics的初始化步骤和工作原理如下：
- Server 调用 MetricsManager.get().init() 启动 Metrics 的初始化；
- MetricsManager读取配置，通过SPI初始化对应的1个Registry和N个Exporter（分别通过RegistryFactory和ExporterFactory）；
- 如果初始化成功，代表用户启用了 Metrics 特性，初始化 MetricsSubscriber 并注册到 EventBus；
- DefaultCore 和 DefaultCoordinator 根据 Transaction 的状态变化触发对应状态的事件，MetricsSubscriber 根据状态，记录对应的 Metric 至 Registry；
- Exporter 定期从 Registry 中获取数据，发布到外部对接的监控系统。
可以看出，Metrics 定位为一个可选特性，如果不配置，事件订阅器 MetricsSubscriber并不会创建和注册，避免无谓的性能开销。
如何使用
如果需要开启 TC 的 Metrics，需要在其配置中增加配置项：
## metrics settings metrics { registry-type = "compact" # multi exporters use comma divided exporter-list = "prometheus" exporter-prometheus-port = 9898 }启动TC，即可在http://tc-server-ip:9898/metrics上获取到Metrics的文本格式数据。
提示：默认使用9898端口，Prometheus 已登记的端口列表在此，如果想更换端口，可通过metrics.exporter-prometheus-port配置修改。
下载并启动 Prometheus
下载完毕后，修改 Prometheus 的配置文件prometheus.yml，在scrape_configs中增加一项抓取 Seata 的度量数据：
scrape_configs: # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
- job_name: 'prometheus'
# metrics_path defaults to '/metrics'
# scheme defaults to 'http'.
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
- job_name: 'seata'
# metrics_path defaults to '/metrics'
# scheme defaults to 'http'.
static_configs:
- targets: ['tc-server-ip:9898']查看数据输出
推荐结合配置 Grafana 获得更好的查询效果，目前Seata导出的Metrics包括：
| Metrics | 描述 | |
|---|---|---|
| seata.transaction(role=tc,meter=counter,status=active/committed/rollback) | 当前活动中/已提交/已回滚的事务总数 | |
| seata.transaction(role=tc,meter=counter,status=active/committed/rollback) | 当前周期内提交/回滚的事务数 | |
| seata.transaction(role=tc,meter=summary,statistic=tps,status=committed/rollback) | 当前周期内提交/回滚的事务TPS(transaction per second) | |
| seata.transaction(role=tc,meter=timer,statistic=total,status=committed/rollback) | 当前周期内提交/回滚的事务耗时总和 | |
| seata.transaction(role=tc,meter=timer,statistic=count,status=committed/rollback) | 当前周期内提交/回滚的事务数 | |
| seata.transaction(role=tc,meter=timer,statistic=average,status=committed/rollback) | 当前周期内提交/回滚的事务平均耗时 | |
| seata.transaction(role=tc,meter=timer,statistic=max,status=committed/rollback) | 当前周期内提交/回滚的事务最大耗时 | |
提示：seata.transaction(role=tc,meter=summary,statistic=count,status=committed/rollback)和seata.transaction(role=tc,meter=timer,statistic=count,status=committed/rollback)的值可能相同，但它们来源于两个不同的度量器。
如何扩展
如果有下面几种情况：
1、您不是使用 Prometheus 作为运维监控系统，但希望能够将Seata的Metrics数据集成进 Dashboard 中；
您需要实现新的Exporter，例如如果需要对接Zabbix，创建seata-metrics-exporter-zabbix模块，然后在ExporterType中添加新的Exporter类型，最后在metrics.exporter-list中配置。
2、您需要更复杂强大的度量器类型，这些度量器在其他 Metrics 实现库中已有，希望集成这些第三方依赖直接使用；
您可以不使用内置的 CompactRegistry 的实现，完全扩展一个新的Registry库，例如希望使用 Netflix Spectator 的实现，扩展名为seata-metrics-registry-spectator的模块，然后在RegistryType中添加新的Registry类型，开发完成后，设置metrics.registry-type为对应的类型。
3、您需要改变默认 Metric 的 Measurement 输出，例如在 Timer 中增加一个min或sd(方差)；
您可以修改对应 Meter 的实现，包括measure()方法返回的 Measurement 列表。
未来发展
1. 为 TM 和 RM 追加 Metrics 特性：
TM：稍后实现，包括诸如：
seata.transaction(role=tm,name{GlobalTransactionalName},meter=counter,status=active/committed/rollback) : 以GlobalTransactionalName为维度区分不同Transactional的状态。
RM：稍后实现，包括诸如：
eata.transaction(role=rm,name{BranchTransactionalName},mode=at/mt,meter=counter,status=active/committed/rollback)：以BranchTransactionalName为维度以及AT/MT维度区分不同分支 Transactional 的状态。
2. 响应社区，扩展更多的 Registry 和 Exporter ，以及支持更丰富的 Meter。
结束语
文介绍的 Metrics 是一个侵入式特性，如果用户希望只使用无侵入的 Metrics，则可以使用 SkyWalking 在6.3版本中增加的与 Seata 集成的方案。
「开发者说」系列文章：
1st：《深度剖析开源分布式事务方案 Seata 的事务协调器》
2nd：《RocketMQ 消息发送的高可用设计》
3st：《消息队列 Kafka 和 RocketMQ 之我见》
4th：《如何参与定义一款 IDE 插件》
5th：《基于 Nacos 的网关灰度路由和服务权重灰度》
6th：《开发者说：Sentinel 流控功能在 SpringMVC/SpringBoot 上的实践》
7th：《深度解析 RocketMQ Topic 的创建机制》
8th：《这个注解一次搞定限流与熔断降级》
