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Go语言metrics应用监控指标基本使用说明_Golang_

2023-05-26 380人已围观

简介 Go语言metrics应用监控指标基本使用说明_Golang_

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：