Java实时监控类库Metrics
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：
io.dropwizard.metrics metrics-core 3.1.2 Metrics的基本工具Metrics提供了五个基本的度量类型：
1.Gauges（度量）
2.Counters（计数器）
3.Histograms（直方图数据）
4.Meters（TPS计算器）
5.Timers（计时器）
Metrics中MetricRegistry是中心容器，它是程序中所有度量的容器，所有新的度量工具都要注册到一个MetricRegistry实例中才可以使用，尽量在一个应用中保持让这个MetricRegistry实例保持单例。
MetricRegistry 容器
在代码中配置好这个MetricRegistry容器：
@Bean
public MetricRegistry metrics() {
return new MetricRegistry();
}
Meters TPS计算器
Meters工具会帮助我们统计系统中某一个事件的速率。比如每秒请求数（TPS），每秒查询数（QPS）等等。这个指标能反应系统当前的处理能力，帮助我们判断资源是否已经不足。Meters本身是一个自增计数器。
通过MetricRegistry可以获得一个Meter：
@Bean
public Meter requestMeter(MetricRegistry metrics) {
return metrics.meter(“request”);
}
在请求中调用mark()方法，来增加计数，我们可以在不同的请求中添加不同的Meter，针对自己的系统完成定制的监控需求。
复制代码
@RequestMapping("/hello")
@ResponseBody
public String helloWorld() {
requestMeter.mark();
return “Hello World”;
}
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Histogram 直方图数据
直方图是一种非常常见的统计图表，Metrics通过这个Histogram这个度量类型提供了一些方便实时绘制直方图的数据。比如我们需要统计某个方法的网络流量，通过Histogram就非常的方便。Histogram为我们提供了最大值，最小值和平均值等数据，利用这些数据，我们就可以开始绘制自定义的直方图了。
和之前的Meter相同，我们可以通过MetricRegistry来获得一个Histogram。
@Bean
public Histogram responseSizes(MetricRegistry metrics) {
return metrics.histogram(“response-sizes”);
}
在应用中，需要统计的位置调用Histogram的update()方法。
responseSizes.update(new Random().nextInt(10));
Counter 计数器
Counter的本质就是一个AtomicLong实例，可以增加或者减少值，可以用它来统计队列中Job的总数。通过MetricRegistry也可以获得一个Counter实例。
@Bean
public Counter pendingJobs(MetricRegistry metrics) {
return metrics.counter(“requestCount”);
}
在需要统计数据的位置调用inc()和dec()方法。
// 增加计数
pendingJobs.inc();
// 减去计数
pendingJobs.dec();
Timer 计时器
Timer是一个Meter和Histogram的组合。这个度量单位可以比较方便地统计请求的速率和处理时间。对于接口中调用的延迟等信息的统计就比较方便了。如果发现一个方法的RPS（请求速率）很低，而且平均的处理时间很长，那么这个方法八成出问题了。同样，通过MetricRegistry获取一个Timer的实例：
@Bean
public Timer responses(MetricRegistry metrics) {
return metrics.timer(“executeTime”);
}
在需要统计信息的位置使用这样的代码：
复制代码
final Timer.Context context = responses.time();
try {
// handle request
} finally {
context.stop();
}
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Gauges 度量
除了Metrics提供的几个度量类型，我们可以通过Gauges完成自定义的度量类型。比方说很简单的，我们想看我们缓存里面的数据大小，就可以自己定义一个Gauges。
metrics.register(
MetricRegistry.name(ListManager.class, “cache”, “size”),
(Gauge) () -> cache.size()
);
这样Metrics就会一直监控Cache的大小。
Reporter 报表
Metrics通过报表，将采集的数据展现到不同的位置,这里比如我们注册一个ConsoleReporter到MetricRegistry中，那么console中就会打印出对应的信息。
@Bean
public ConsoleReporter consoleReporter(MetricRegistry metrics) {
return ConsoleReporter.forRegistry(metrics) .convertRatesTo(TimeUnit.SECONDS) .convertDurationsTo(TimeUnit.MILLISECONDS) .build();
}
除此之外Metrics还支持JMX、HTTP、Slf4j等等，可以访问 http://metrics.dropwizard.io/3.1.0/manual/core/#reporters 来查看Metrics提供的报表，如果还是不能满足自己的业务，也可以自己继承Metrics提供的ScheduledReporter类完成自定义的报表类。