Metrics是一个提供服务性能检测工具的Java类库,它提供了功能强大的性能指标工具库用于度量生产环境中的各关键组件性能. 度量类型 Metrics提供了以下几种基本的度量类型: Gauge:用于提供自定义度量. Counter:计数器,本质是一个java.util.concurrent.atomic.LongAdder. Histogram:直方图数据. Meter:统计系统中某一事件的响应速率,如TPS.QPS.该项指标值直接反应系统当前的处理能力 Timer:计时器,是Meter和His

graphite 定时向Graphite中写入指标项数据,指标项模拟个数3000个 使用的类库 官方文档   dropwizard的github地址 Metric官方文档 metrics.dropwizard的GitHub地址 <dependency> <groupId>io.dropwizard.metrics</groupId> <artifactId>metrics-core</artifactId> <version>${dr

之前在healthcheck中介绍了怎样通过metrics lib往系统中增加一些简单的健康侦測.如今讲讲dropwizard metrics更重要的部分.记录系统的度量信息. dropwizard提供了多种度量方式:最简单记数counter,复杂点的实用于计算时间分布的histogram,用于计算速率的meter,以及同一时候有histogram和meter功能的timer.有兴趣能够去看看实现细节,类非常少,非常easy读懂. Metrics的报告方式和healthcheck非常相似.库自生

将metrics report给graphite(carbon-relay) 一.代码 1.pom.xml <!-- metrics-graphite --> <dependency> <groupId>io.dropwizard.metrics</groupId> <artifactId>metrics-graphite</artifactId> </dependency> 依托于springboot1.3.0,版本号还

系统开发到一定的阶段,线上的机器越来越多,就需要一些监控了,除了服务器的监控,业务方面也需要一些监控服务.Metrics作为一款监控指标的度量类库,提供了许多工具帮助开发者来完成自定义的监控工作. 举个例子,一个图片压缩服务: 每秒钟的请求数是多少(TPS)? 平均每个请求处理的时间? 请求处理的最长耗时? 等待处理的请求队列长度? 又或者一个缓存服务: 缓存的命中率? 平均查询缓存的时间? 基本上每一个服务.应用都需要做一个监控系统,这需要尽量以少量的代码,实现统计某类数据的功能. 以Java

随着系统越来越大,越来越复杂,我们需要在业务方面加上一些监控服务.Metrics作为一款监控指标的度量类库,提供了许多工具帮助开发者来完成自定义的监控工作. 使用Metrics 使用Metrics,只需要在pom文件里面加入一下依赖: <dependency> <groupId>io.dropwizard.metrics</groupId> <artifactId>metrics-core</artifactId> <version>

将metrics report给graphite(carbon-relay) 一.代码 1.pom.xml <!-- metrics-graphite --> <dependency> <groupId>io.dropwizard.metrics</groupId> <artifactId>metrics-graphite</artifactId> </dependency> 依托于springboot1.3.0,版本号还

系统开发到一定的阶段,线上的机器越来越多,就需要一些监控了,除了服务器的监控,业务方面也需要一些监控服务.Metrics作为一款监控指标的度量类库,提供了许多工具帮助开发者来完成自定义的监控工作. 使用Metrics 通过构建一个Spring Boot的基本应用来演示Metrics的工作方式. 在Maven的pom.xml中引入Metrics: <dependency> <groupId>io.dropwizard.metrics</groupId> <artif

概念 Metrics是一个给JAVA服务的各项指标提供度量工具的包,在JAVA代码中嵌入Metrics代码,可以方便的对业务代码的各个指标进行监控 目前最为流行的 metrics 库是来自 Coda Hale 的 dropwizard/metrics,该库被广泛地应用于各个知名的开源项目中.例如 Hadoop,Kafka,Spark,JStorm 中. 有一些优点: 提供了对Ehcache.Apache HttpClient.JDBI.Jersey.Jetty.Log4J.Logback.JVM

前言:对于任意一个系统而言,做好监控都是非常重要的,HBase也不例外.经常,我们会从JMX中获取相关指标来做展示.对HBase进行监控,那这些指标是怎么生成的呢?如果你想自定义自己的监控指标又该怎么做呢?基于好奇之心和学习的目的,最近打算学习一下HBase监控相关原理及实现,今天先简单捋一捋思路. 1. 如何下手? 我一向比较喜欢先看项目所依赖的pom文件,打开HBase源码,有两个非常相关的模块: hbase-metrics-api hbase-metrics 分别打开两个子项目的pom文件

Metrics是一个提供服务性能检测工具的Java类库,它提供了功能强大的性能指标工具库用于度量生产环境中的各关键组件性能. 度量类型 Metrics提供了以下几种基本的度量类型: Gauge:用于提供自定义度量. Counter:计数器,本质是一个java.util.concurrent.atomic.LongAdder. Histogram:直方图数据. Meter:统计系统中某一事件的响应速率,如TPS.QPS.该项指标值直接反应系统当前的处理能力 Timer:计时器,是Meter和His

<!-- metrics --> <dependency> <groupId>io.dropwizard.metrics</groupId> <artifactId>metrics-core</artifactId> </dependency> 这里,依托于springboot,版本号是3.1.2 一.meter类metrics 作用:统计最近1分钟(m1),5分钟(m5),15分钟(m15),还有全部时间的速率(速率就是

Java Metrics Java Metrics是一个功能比較强大的java统计库,它的输出组件也非常强大,帮我们做好了: 输出到Ganglia 输出到控制台 输出到JMX 输出Json 具体见:dropwizard.github.io/metrics/ 依赖 加入�依赖,如gradle: compile "io.dropwizard.metrics:metrics-core:3.1.0" compile "io.dropwizard.metrics:metrics-gan

这里主要介绍metrics与spring集成的使用方式. 1  添加maven依赖 <dependency> <groupId>com.ryantenney.metrics</groupId> <artifactId>metrics-spring</artifactId> <version>3.1.2</version> </dependency> <dependency> <groupId&

在这篇文章中我们将讨论的Java轻量级框架Dropwizard和Spring Boot的相似性和差异. 首先,这是一个选择自由和速度需要,无论你在Dropwizard和Spring Boot选择哪个,这两个框架自身都显得有点固执己见,他们都坚信约定优于配置,那么是如何固执呢?你会发现,在我们进行比较以后,它们每个都混入了第三方库包,大部分并不是核心功能需要而是出于集成需要.这种牺牲的好处是获得好的性能.下面图中使用白色显示依赖包. Spring的依赖 Spring Boot聚焦于Spring应用

<!-- metrics --> <dependency> <groupId>io.dropwizard.metrics</groupId> <artifactId>metrics-core</artifactId> </dependency> 这里,依托于springboot,版本号是3.1.2 一.meter类metrics 作用:统计最近1分钟(m1),5分钟(m5),15分钟(m15),还有全部时间的速率(速率就是

起因:对应用的监控和测量是WEB应用的一个重要话题,尤其在监控错误率,并发量,以及框架库中的动态值.于是,在性能优化的时候找到了metrics.net. 简介 开始使用 度量 Gauges Counters Meters Histograms Timers 1. 簡介 項目主頁:https://github.com/etishor/Metrics.NET WIKI:https://github.com/etishor/Metrics.NET/wiki 可視化項目:https://github.c

在这篇文章中我们将讨论的Java轻量级框架Dropwizard和Spring Boot的相似性和差异. 首先,这是一个选择自由和速度需要,无论你在Dropwizard和Spring Boot选择哪个,这两个框架自身都显得有点固执己见,他们都坚信约定优于配置,那么是如何固执呢?你会发现,在我们进行比较以后,它们每个都混入了第三方库包,大部分并不是核心功能需要而是出于集成需要.这种牺牲的好处是获得好的性能.下面图中使用白色显示依赖包. Spring的依赖 Spring Boot聚焦于Spring应用

摘要 让微服务运行状态清晰可见. 嘉宾演讲视频回顾及PPT:http://t.cn/R8b6i85 Metrics是什么 直译是“度量”,不同的领域定义有所区别,在微服务领域中的定义: “对微服务的某个指标给予一个可量化程度的测量” Metrics应该具备的特性: Comparative(可对比):指标能够在不同的微服务或同一个微服务的多个实例之间比较: Understandable(易理解):指标所衡量的对象.计算方法和输出的结果值都是容易理解的: Ratio(理想的比例):理想结果可预见,可

在spark内部,rpc可以用来实现不同组件(Driver, executor,client)之间的远程交互.而在同一组件内,spark还有事件监听机制,如spark中各种指标的采集主要就是通过事件监听机制获取的.另外,本文也会spark中metrics的采集过程做一个简要分析. 1,spark事件监听机制 spark的事件监听主要是通过总线机制将不同的监听事件和 事件监听器连接起来的.总体设计如下图所示: SparkListenerEvent具体包含的事件很多,如SparkListenerSt