最近因為要在 Apache/dubbo-go（以下簡稱 dubbo-go ）里面實現類似的這個 metrics 功能，于是花了很多時間去了解現在 Dubbo 里面的 metrics 是怎么實現的。該部分，實際上是被放在一個獨立的項目里面，即?metrics?。

總體上來說，Dubbo 的 metrics 是一個從設計到實現都非常優秀的模塊，理論上來說，大部分的 Java 項目是可以直接使用 metrics 的。但也因為兼顧性能、擴展性等各種非功能特性，所以初看代碼會有種無從下手的感覺。

今天這篇文章將會從比較大的概念和抽象上討論一下 dubbo-go 中的 metrics 模塊的設計——實際上也就是 Dubbo 中的 metrics 的設計。因為我僅僅是將 Dubbo 里面的相關內容在 dubbo-go 中復制一份。

目前 dubbo-go 的 metrics 剛剛開始起步，第一個 PR ，點擊這里。

總體設計

Metric

要想理解 metrics 的設計，首先要理解，我們需要收集一些什么數據。我們可以輕易列舉出來在 RPC 領域里面我們所關心的各種指標，諸如每個服務的調用次數，響應時間；如果更加細致一點，還有各種響應時間的分布，平均響應時間，999線……

但是上面列舉的是從數據的內容上劃分的。 metrics 在抽象上，則是摒棄了這種劃分方式，而是結合了數據的特性和表現形式綜合劃分的。

從源碼里面很容易找到這種劃分的抽象。

metrics 設計了 Metric 接口作為所有數據的頂級抽象：

在 Dubbo 里面，其比較關鍵的子接口是：

為了大家理解，這里我抄一下這些接口的用途：

• Gauge: 一種實時數據的度量，反映的是瞬態的數據，不具有累加性，例如當前 JVM 的線程數；
• Counter: 計數器型指標，適用于記錄調用總量等類型的數據；
• Histogram : 直方分布指標，例如，可以用于統計某個接口的響應時間，可以展示 50%, 70%, 90% 的請求響應時間落在哪個區間內；
• Meter: 一種用于度量一段時間內吞吐率的計量器。例如，一分鐘內，五分鐘內，十五分鐘內的qps指標；
• Timer: Timer相當于Meter+Histogram的組合，同時統計一段代碼，一個方法的qps，以及執行時間的分布情況；

目前 dubbo-go 只實現了 FastCompass ，它也是 Metric 的子類：

這個接口功能很簡單，就是用于收集一段時間之內的 subCategory 執行的次數和響應時間。 subCategory 是一個比較寬泛的概念，無論是在 Dubbo 還是在 dubbo-go 里面，一個典型的 subCategory 就會是某個服務。

這里的設計要點在于，它是從什么角度上去做這些數據的抽象的。

很多人在開發這種采集數據的相關系統或者功能的時候，最容易陷入的就是從數據內容上做抽象，例如抽象一個接口，里面的方法就是獲得服務的調用次數或者平均響應時間等。

這種抽象并非不可以，尤其是在簡單系統里面，還非常好用。唯獨在通用性和擴展性上要差很多。

MetricManager

在我們定義了 Metric 之后，很容易就想到，我要有一個東西來管理這些 Metric 。這就是 MetricManager ——對應到 Dubbo 里面的 IMetricManager 接口。

MetricManager 接口目前在 dubbo-go 里面還很簡單：

本質上來說，我在前面提到的那些 Metric 的子類，都可以從這個 MetricManager 里面拿到。它是對外的唯一入口。

因此無論是上報采集的數據，還是某些功能要用這些采集的數據，最重要的就是獲得一個 MetricManager 的實例。例如我們最近正在開發的接入 Prometheus 就是拿到這個 MetriManger 實例，而后從里面拿到 FastCompass 的實例，而后采集這些數據：

MetricRegistry

MetricRegistry 是一個對 Metric 集合的抽象。 MetricManager 的默認實現里面，就是使用 MetricRegistry 來管理 Metric 的:

所以，本質上它就是提供了一些注冊 Metric 然后再從里面撈出來的方法。

于是，這就有一個問題了：為什么我在有了 MetricManager 之后，還有有一個MetricRegistry？似乎這兩個功能有些重疊？

答案大概是兩個方面：
1、除了管理所有的 Metric 之外，還承擔著額外的功能，這些功能典型的就是 IsEnabled 。而實際上，在未來我們會賦予它管理生命周期的責任，比如說在 Dubbo 里面，該接口就還有一個 clear 方法；
2、 metrics 里面還有一個 group 的概念，而這只能由 MetricManager 來進行管理，至少交給 MetricRegistry 是不合適的。

metrics 的 group 說起來也很簡單。比如在 Dubbo 框架里面采集的數據，都會歸屬于 Dubbo 這個 group 。也就是說，如果我想將非框架層面采集的數據——比如純粹的業務數據——分隔出來，就可以借用一個 business group 。又或者我采集到的機器自身的數據，可以將其歸類到 system 這個 group 下。

所以 MetricManger 和 MetricRegistry 的關系是：

Clock

Clock 抽象是一個初看沒什么用，再看會覺得其抽象的很好。Clock 里面就兩個方法：

一個是獲得時間戳，另外一個則是獲得時間周期(Tick)。比如通常采集數據可能是每一分鐘采集一次，所以你得知道現在處在哪個時間周期里面。Clock 就提供了這種抽象。

很多人在實現自己的這種 metrics 的框架的時候，大多數都是直接使用系統的時鐘，也就是系統的時間戳。于是所有的 Metic 在采集數據或者上報數據的時候，不得不自己去處理這種時鐘方面的問題。

這樣不同的 Metric 之間就很難做到時鐘的同步。比如說可能在某個 Metric1 里面，采集周期是當前這一分鐘，而 Metric2 是當前這一分鐘的第三十秒到下一分鐘的第三十秒。雖然它們都是一分鐘采集一次，但是這個周期就對不上了。

另外一個有意思的地方在于，Clock 提供的這種抽象，允許我們不必真的按照現實時間的時間戳來處理。比如說，可以考慮按照 CPU 的運行時間來設計 Clock 的實現。

例子

就用這一次 PR 的內容來展示一下這個設計。

在 dubbo-go 里面這次實現了 metricsFilter ，它主要就是收集調用次數和響應時間，其核心是：

report 其實就是把 metrics reports 給 MetricManager ：

所以，這里面可以看出來，如果我們要收集什么數據，也是要先獲得 MetricManager 的實例。

FastCompass 的實現里面會將這一次調用的服務及其響應時間保存下來。而后在需要的時候再取出來。

所謂的需要的時候，通常就是上報給監控系統的時候。比如前面的提到的上報給 Prometheus。

所以這個流程可以抽象表達為：

這是一個更加寬泛的抽象。也就是意味著，我們除了可以從這個 metricFilter 里面收集數據，也可以從自身的業務里面去收集數據。比如說統計某段代碼的執行時間，一樣可以使用 FastCompass 。

而除了 Prometheus ，如果用戶自己的公司里面有監控框架，那么他們可以自己實現自己的上報邏輯。而上報的數據則只需要拿到 MetricManager 實例就能拿到。

總結

本質上來說，整個 metrics 可以看做是一個巨大無比的 provider-conumer 模型。

不同的數據會在不同的地方和不同時間點上被采集。有些人在讀這些源碼的時候會有點困惑，就是這些數據什么時間點會被采集呢？

它們只會在兩類時間點采集：
1、實時采集。如我上面舉例的 metricsFilter ，一次調用過來，它的數據就被采集了；
2、另外一個則是如同 Prometheus 。每次 Prometheus 觸發了 collect 方法，那么它就會把每種（如 Meter, Gauge ）里面的數據收集過來，然后上報，可以稱為是定時采集；

Dubbo 里面采集了非常多的數據：

這些具體的實現，我就不一一討論了，大家有興趣可以去看看源碼。這些數據，也是我們 dubbo-go 后面要陸續實現的東西，歡迎大家持續關注，或者來貢獻代碼。

原文鏈接
本文為阿里云原創內容，未經允許不得轉載。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的eBay邓明：dubbo-go 中 metrics 的设计的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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