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Go语言metrics应用监控指标基本使用说明

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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：

以上就是Go语言metrics应用监控指标基本使用说明的详细内容，更多关于go语言metrics使用的资料请关注悠悠之家其它相关文章！

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