Go语言metrics应用监控指标基本使用说明
更新时间：2022年02月22日 10:27:29 作者：tianlongtc
这篇文章主要为大家介绍了Go语言metrics应用监控指标的基本使用说明，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步
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 AtomicLongMeters：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使用的资料请关注脚本之家其它相关文章！
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