最近公司在折腾应用级别的性能监控，现在已经有C、Java的版本了。 貌似还缺少我们组专用的Python版本。 现在做Metrics的公司有OneApm，就在我们的楼上。 oneapm的各种计算统计的api和dashboard面板虽然
很好用，毕竟还是需要付费的。 今天就说下，我们是如何在python下获取metrics性能指标的. 这里透露下metric性能监控的架构，client其实是各个语言的metrics模块，数据的存取是Elasticsearch，前端的显示暂时是Kibana，当然kibana优缺点很鲜明，他不能很好的定制化页面，包括权限管理. 对于client –> elasticsearch集群的过程，可以增加本地一个本地转发节点完成，像scribe、logstash那样.
上面的这些需求就很适合用metrices来实现.
metrics原本是java的包，现在各个语言也都有基于metrices统计开发的模块。比如python的appmetrics，这名字就知道是应用监控 . 以前用python自己实现过一个简单的metrics，当然代码写得太low，不得见人… 这次结合appmetrics来说说五中metrics类型的区别，及应用场景。
文章写得不太严谨， 请砖家拍砖，另外标注下原文地址，
http://xiaorui.cc/?p=2447
Gauges，最简单的度量指标，只有一个简单的返回值，例如，我们想衡量一个待处理队列中任务的个数
gauge可以是字符串，也可以是数字.
gauge = metrics.new_gauge("gauge_test")
gauge.notify("version 1.0")
gauge.get()
{'kind': 'gauge', 'value': 'version 1.0'}
Counter，就是计数器,inc增加，dec减少. 在appmetrics里面只暴露了notify
counter = metrics.new_counter("test")
counter.notify(10) #xiaorui.cc
counter.notify(-5)
counter.get()
{'kind': 'counter', 'value': 5}
counter.notify("wrong")
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "appmetrics/simple_metrics.py", line 40, in notify
value = int(value)
ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'wrong'
Meters:
Meters，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。
meter = metrics.new_meter(“meter_test”)
meter.notify(1)
meter.notify(1)
meter.notify(3)
meter.get()
返回结果:
{'count': 5, 'kind': 'meter', 'five': 0.0066114184713530035, 'mean': 0.27743058841197027, 'fifteen': 0.0022160607980413085, 'day': 2.3147478365093123e-05, 'one': 0.031982234148270686}
count: 总数
mean: 平均值
one: 1分钟
five: 5分钟
fifteen: 15分钟
day: 一天的平均值
kind: “meter”
我们可以对比下java metrices运行结果:
count = 134
mean rate = 2.13 events/second
1-minute rate = 2.52 events/second
5-minute rate = 3.16 events/second
15-minute rate = 3.32 events/second
注：非常像 Unix 系统中 uptime 和 top 中的 load.
'arithmetic_mean': 0.41326093673706055,
'kind': 'histogram',
'skewness': 0.2739718270714368,
'harmonic_mean': 0.14326954591313346,
'min': 0.0613858699798584,
'standard_deviation': 0.4319169569113129,
'median': 0.2831099033355713,
'histogram': [(1.0613858699798584, 3), (2.0613858699798584, 0)],
'percentile': [(50, 0.2831099033355713), (75, 0.2831099033355713), (90, 0.895287036895752), (95, 0.895287036895752), (99, 0.895287036895752), (99.9, 0.895287036895752)],
'n': 3,
'max': 0.895287036895752,
'variance': 0.18655225766752892,
'geometric_mean': 0.24964828731906127,
'kurtosis': -2.3333333333333335
运行之后结果大致如下：
count = 56
min = 1122
max = 99650
mean = 48735.12
stddev = 28609.02
median = 49493.00
75% <= 72323.00
95% <= 90773.00
98% <= 94011.00
99% <= 99650.00
99.9% <= 99650.00
Timers
Timer其实是 Histogram 和 Meter 的结合， 在appmetrices里面没有直接的Timers的实现，但是可以通过Tagging实现.
metrics.new_histogram("test1")
metrics.new_gauge("test2")
metrics.new_meter("test3")
metrics.tag("test1", "group1")
metrics.tag("test3", "group1")
metrics.tags()
metrics.metrics_by_tag("group1")
返回的结果
'test1': {
'arithmetic_mean': 0.0,
'skewness': 0.0,
'harmonic_mean': 0.0,
'min': 0,
'standard_deviation': 0.0,
'median': 0.0,
'histogram': [(0, 0)],
'percentile': [(50, 0.0), (75, 0.0), (90, 0.0), (95, 0.0), (99, 0.0), (99.9, 0.0)],
'n': 0,
'max': 0,
'variance': 0.0,
'geometric_mean': 0.0,
'kurtosis': 0.0
'test3': {
'count': 0,
'five': 0.0,
'mean': 0.0,
'fifteen': 0.0,
'day': 0.0,
'one': 0.0
如果用java metrics运行之后结果如下.
count = 38
mean rate = 1.90 calls/second
1-minute rate = 1.66 calls/second
5-minute rate = 1.61 calls/second
15-minute rate = 1.60 calls/second
min = 13.90 milliseconds
max = 988.71 milliseconds
mean = 519.21 milliseconds
stddev = 286.23 milliseconds
median = 553.84 milliseconds
75% <= 763.64 milliseconds
95% <= 943.27 milliseconds
98% <= 988.71 milliseconds
99% <= 988.71 milliseconds
99.9% <= 988.71 milliseconds
使用经验总结,
一般情况下，当我们需要统计某个函数或者action被调用的频率，会使用Meters。当我们需要统计某个函数的执行耗时，会使用Histograms。当我们既要统计频率又要统计耗时的时候，我们会使用Timers。所以说，Timers的数据最全。
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