go-metrics — 对Go应用的某个服务做监控、做统计,应用级监控和测量。
源码 : https://github.com/rcrowley/go-metrics
文档:https://pkg.go.dev/github.com/rcrowley/go-metrics
Metrics提供5种基本的度量类型:Gauges, Counters, Histograms, Meters和 Timers。
Gauge是最简单的度量类型,只有一个简单的返回值,
他用来记录一些对象或者事物的瞬时值。
类似于程序里的常量,是不变的值。
package main
import (
"github.com/rcrowley/go-metrics"
)
func main(){
g := metrics.NewGauge()
metrics.Register("bar", g)
g.Update(1)
print(g.Value())//1
g.Update(5)
print(g.Value())//5
}
Counter是一个简单的计数器,可以增加和减少。
可以通过inc()和dec()方法对计数器做修改。
package main
import (
"github.com/rcrowley/go-metrics"
)
func main(){
c := metrics.NewCounter()
metrics.Register("foo", c)
c.Inc(45)
c.Dec(3)
print(c.Count())/42
}
Meters用来度量某个时间段的平均处理次数(request per second),每1、5、15分钟的TPS。比如一个service的请求数,通过metrics.meter()实例化一个Meter之后,然后通过meter.mark()方法就能将本次请求记录下来。统计结果有总的请求数,平均每秒的请求数,以及最近的1、5、15分钟的平均TPS。
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。
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)
}
}
Histrogram是用来度量流数据中Value的分布情况,Histrogram可以计算最大/小值、平均值,方差,分位数(如中位数,或者95th分位数),如75%,90%,98%,99%的数据在哪个范围内。
Timer是Histogram跟Meter的一个组合,比如要统计当前请求的速率和处理时间。