package nsqd

import (
    "fmt"
    "math"
    "runtime"
    "sort"
    "time"

    "github.com/nsqio/nsq/internal/statsd"
)

type Uint64Slice []uint64

func (s Uint64Slice) Len() int {
    return len(s)
}

func (s Uint64Slice) Swap(i, j int) {
    s[i], s[j] = s[j], s[i]
}

func (s Uint64Slice) Less(i, j int) bool {
    return s[i] < s[j]
}

func (n *NSQD) statsdLoop() {
    var lastMemStats runtime.MemStats
    var lastStats []TopicStats
    ticker := time.NewTicker(n.getOpts().StatsdInterval)
    for {
        select {
        case <-n.exitChan:
            goto exit
        case <-ticker.C:
            client := statsd.NewClient(n.getOpts().StatsdAddress, n.getOpts().StatsdPrefix)
            err := client.CreateSocket()
            if err != nil {
                n.logf("ERROR: failed to create UDP socket to statsd(%s)", client)
                continue
            }

            n.logf("STATSD: pushing stats to %s", client)

            stats := n.GetStats()
            for _, topic := range stats {
                // try to find the topic in the last collection
                lastTopic := TopicStats{}
                for _, checkTopic := range lastStats {
                    if topic.TopicName == checkTopic.TopicName {
                        lastTopic = checkTopic
                        break
                    }
                }
                diff := topic.MessageCount - lastTopic.MessageCount
                stat := fmt.Sprintf("topic.%s.message_count", topic.TopicName)
                client.Incr(stat, int64(diff))

                stat = fmt.Sprintf("topic.%s.depth", topic.TopicName)
                client.Gauge(stat, topic.Depth)

                stat = fmt.Sprintf("topic.%s.backend_depth", topic.TopicName)
                client.Gauge(stat, topic.BackendDepth)

                for _, item := range topic.E2eProcessingLatency.Percentiles {
                    stat = fmt.Sprintf("topic.%s.e2e_processing_latency_%.0f", topic.TopicName, item["quantile"]*100.0)
                    // We can cast the value to int64 since a value of 1 is the
                    // minimum resolution we will have, so there is no loss of
                    // accuracy
                    client.Gauge(stat, int64(item["value"]))
                }

                for _, channel := range topic.Channels {
                    // try to find the channel in the last collection
                    lastChannel := ChannelStats{}
                    for _, checkChannel := range lastTopic.Channels {
                        if channel.ChannelName == checkChannel.ChannelName {
                            lastChannel = checkChannel
                            break
                        }
                    }
                    diff := channel.MessageCount - lastChannel.MessageCount
                    stat := fmt.Sprintf("topic.%s.channel.%s.message_count", topic.TopicName, channel.ChannelName)
                    client.Incr(stat, int64(diff))

                    stat = fmt.Sprintf("topic.%s.channel.%s.depth", topic.TopicName, channel.ChannelName)
                    client.Gauge(stat, channel.Depth)

                    stat = fmt.Sprintf("topic.%s.channel.%s.backend_depth", topic.TopicName, channel.ChannelName)
                    client.Gauge(stat, channel.BackendDepth)

                    stat = fmt.Sprintf("topic.%s.channel.%s.in_flight_count", topic.TopicName, channel.ChannelName)
                    client.Gauge(stat, int64(channel.InFlightCount))

                    stat = fmt.Sprintf("topic.%s.channel.%s.deferred_count", topic.TopicName, channel.ChannelName)
                    client.Gauge(stat, int64(channel.DeferredCount))

                    diff = channel.RequeueCount - lastChannel.RequeueCount
                    stat = fmt.Sprintf("topic.%s.channel.%s.requeue_count", topic.TopicName, channel.ChannelName)
                    client.Incr(stat, int64(diff))

                    diff = channel.TimeoutCount - lastChannel.TimeoutCount
                    stat = fmt.Sprintf("topic.%s.channel.%s.timeout_count", topic.TopicName, channel.ChannelName)
                    client.Incr(stat, int64(diff))

                    stat = fmt.Sprintf("topic.%s.channel.%s.clients", topic.TopicName, channel.ChannelName)
                    client.Gauge(stat, int64(len(channel.Clients)))

                    for _, item := range channel.E2eProcessingLatency.Percentiles {
                        stat = fmt.Sprintf("topic.%s.channel.%s.e2e_processing_latency_%.0f", topic.TopicName, channel.ChannelName, item["quantile"]*100.0)
                        client.Gauge(stat, int64(item["value"]))
                    }
                }
            }
            lastStats = stats

            if n.getOpts().StatsdMemStats {
                var memStats runtime.MemStats
                runtime.ReadMemStats(&memStats)

                // sort the GC pause array
                length := len(memStats.PauseNs)
                if int(memStats.NumGC) < length {
                    length = int(memStats.NumGC)
                }
                gcPauses := make(Uint64Slice, length)
                copy(gcPauses, memStats.PauseNs[:length])
                sort.Sort(gcPauses)

                client.Gauge("mem.heap_objects", int64(memStats.HeapObjects))
                client.Gauge("mem.heap_idle_bytes", int64(memStats.HeapIdle))
                client.Gauge("mem.heap_in_use_bytes", int64(memStats.HeapInuse))
                client.Gauge("mem.heap_released_bytes", int64(memStats.HeapReleased))
                client.Gauge("mem.gc_pause_usec_100", int64(percentile(100.0, gcPauses, len(gcPauses))/1000))
                client.Gauge("mem.gc_pause_usec_99", int64(percentile(99.0, gcPauses, len(gcPauses))/1000))
                client.Gauge("mem.gc_pause_usec_95", int64(percentile(95.0, gcPauses, len(gcPauses))/1000))
                client.Gauge("mem.next_gc_bytes", int64(memStats.NextGC))
                client.Incr("mem.gc_runs", int64(memStats.NumGC-lastMemStats.NumGC))

                lastMemStats = memStats
            }

            client.Close()
        }
    }

exit:
    ticker.Stop()
}

func percentile(perc float64, arr []uint64, length int) uint64 {
    if length == 0 {
        return 0
    }
    indexOfPerc := int(math.Floor(((perc / 100.0) * float64(length)) + 0.5))
    if indexOfPerc >= length {
        indexOfPerc = length - 1
    }
    return arr[indexOfPerc]
}

statsd.go的更多相关文章

  1. #研发解决方案介绍#基于StatsD+Graphite的智能监控解决方案

    郑昀 基于李丹和刘奎的文档 创建于2014/12/5 关键词:监控.dashboard.PHP.graphite.statsd.whisper.carbon.grafana.influxdb.Pyth ...

  2. statsd+graphite

    一些观点: Statsd:一个nodejs的客户端,用于向graphite的收集器发送数据,使用各类编程语言的客户端响起发送timer,counter等统计数据后,其通过udp定时向graphite发 ...

  3. 使用statsd+graphite+grafana构建业务及性能监控模块

    近些年随着DevOps概念越来越收到重视,除了传统的Splunk,Zabbix外在开源领域也有越来越多的软件可供使用.从数据收集,时序数据库,图形展示等主要方面有各类可扩展的软件用于搭建一个数据监控平 ...

  4. 第三十三章 metrics(1) - graphite搭建 + whisper存储模式 + 高精度向低精度聚合方式 + 集成StatsD + 集成grafana

    组件介绍: carbon:Carbon实际上是一系列守护进程,组成一个Graphite安装的存储后端.这些守护进程用一个名为Twisted的事件驱动网络引擎监听时间序列数据.Twisted框架让Car ...

  5. 如何深入理解 StatsD 与 Graphite ?

    众所周知,StatsD 负责收集并聚合测量值.之后,它会将数据传给 Graphite,后者以时间序列为依据存储数据,并绘制图表.但是,我们不知道,基于 http 访问的图表在展示时,是基于每秒钟的请求 ...

  6. StatsD!次世代系统监控的核心

    在互联网业务蒸蒸日上的今时今日,系统架构日渐复杂,随着软件产品和工程团队的变革,许多开源的监控工具应运而生,其中有一些相当出名,比如 Zabbix.Nagios 还有 StatsD.也有一些问题被大家 ...

  7. 聊聊 Statsd 和 Collectd 那点事!

    StatsD 是由 Etsy 开发并发布的汇总和总结应用指标的一个简单的守护进程,近些年来发展迅速,已经变成了一个用于收集应用性能指标的统一的协议. 关于 Statsd 的使用已经有很多文章介绍过,所 ...

  8. Cloud Insight!StatsD 系监控产品新宠!

    年关将至,Cloud Insight 正式版悄然上线了.没有大张旗鼓的宣传,也没有热热闹闹的庆祝,只是一群人在上线前踏踏实实的优化了两周,然后发版,就是这样一件简单的事. 然而就是这样一个低调的产品, ...

  9. Swift开放StatsD后上传数据的出现,出现退换货503的Bug

    转载请注明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/40781569 swift在版本号2.1.0之前假设各个服务的配置文件里打开下面配置后,且系统 ...

随机推荐

  1. Js 浅克隆详解

    浅克隆:不仅赋值,而且赋予了内存地址深度克隆:赋值,内存地址不同var a = [1,2,3]; var b = a; a = [4,5,6]; alert(b); //[1,2,3] 面试时被问到这 ...

  2. PyQt IDE 环境搭建

    Eric的安装 1.按照目前pyqt5的要求安装了python3的最新版 2 pip3 install PyQt5 3. pip3 install QScintilla 4.download eric ...

  3. es6(二):解构赋值

    ES中允许按照一定格式从数组,对象值提取值,对变量进行赋值,这就是解构(Destructuring) let [a,b,c]=[1,10,100] console.log(a,b,c)//1 10 1 ...

  4. erlang进程概述

    一.概述 与大多数的进程相反,Erlang中的并发很廉价,派生出一个进程就跟面向对象的语言中分配一个对象的开销差不多. 在启动一个复杂的运算时,启动运算.派生进程以及返回结果后,所有进程神奇的烟消云散 ...

  5. tomcat项目绑定到域名及运行内存配置

    一.tomcat中的项目绑定到域名通过域名访问 1.在tomcat下的conf/server.xml中找到Host修改(1.name为你的域名,2.配置Context中的path为空就是直接访问项目不 ...

  6. AE的空间分析(转载)

    1.1 ITopologicalOperator接口 1.1.1 ITopologicalOperator接口简介ITopologicalOperator接口用来通过对已存在的几何对象做空间拓扑运算以 ...

  7. MySQL远程链接

    当把本地数据库作为服务器的时候,如果你发现client无法链接到你的数据库服务器,那么有可能是: 1. 当前account没有远程链接权限,如何开通? GRANT ALL PRIVILEGES ON ...

  8. AndroidStudio 快捷键 Ctrl+Q查询过慢的问题

    Ctrl+Q快捷键的作用是快速查找文档注释   但是有时候会一直fetching   需要等很长时间这时候   打开本地文件 C:\Users\Adminastration\.AndroidStudi ...

  9. python笔试题(1)

            为了充实自己,小编决定上传自己见到的笔试题和面试题.可能要写好长时间,一时半会写不了多少,只能说遇到多少写多少吧,但是只要小编有时间,会持续上传(但是答案却不能保证,所以有看到错误的及 ...

  10. JVM GC-----垃圾回收算法

    说到Java,一定绕不开GC,尽管不是Java首创的,但Java一定是使用GC的代表.GC就是垃圾回收,更直接点说就是内存回收.是对内存进行整理,从而使内存的使用尽可能大的被复用. 一直想好好写一篇关 ...