Metrics学习03 – Histogram

Histogram用来统计数据的分布。Histogram可以提供收集到的数据的最大值、最小值、平均值和中值，此外还能提供百分比分布，如75%，95%，99.9%等等。

Histogram是我学习Metrics的驱动之一。最初是想使用Histogram来优化接口处理统计能力。

看下下面的类图：

类图表示了Histogram需要用到的几类和个接口之间的关系，简单说明下：

• Sampling接口：意思是取样器，只有一个方法，作用是取出某一阶段的统计结果快照（Snapshot）；
• Reservoir接口：数据池，所有的记录最终都会写入Reservoir实例并完成运算；Metrics提供了多种数据池来执行不同的抽样运算；
• Snapshot接口：快照接口，作用是对Reservoir中的数据进行二次计算并生成统计结果；Snapshot提供了统计数据的最大值、最小值、标准差、平均值、中值、95分位值等指标；
• Histogram类：实现了Sampling接口，是对外交互的入口。

老规矩，看一段示例代码：

public class HistogramShow {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

        final MetricRegistry metrics = new MetricRegistry();
        final ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(metrics).build();
        reporter.start(3, TimeUnit.SECONDS);

        Histogram histogram = new Histogram(new ExponentiallyDecayingReservoir());
        metrics.register("方法执行时长统计", histogram);

        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            long start = System.currentTimeMillis();
            try {
                delayedMethod();
            } finally {
                histogram.update(System.currentTimeMillis() - start);
            }
        }
    }

    private static void delayedMethod() throws InterruptedException {
        long time = (long) (Math.random() * 1000);

        System.out.println("------>>method used time: " + time);
        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(time);
    }
}

这段代码中定义了一个delayedMethod()方法，该方法会随机sleep一段时间来模拟方法执行时长。代码主体就是使用Histogram报表来统计每三秒钟内这个方法的执行状态。

MetricRegistry也提供了Histogram实例的创建注册方法，不过为这里了更直观一些，还是使用了直接new关键字来构建Histogram实例。可以看到，每次创建Histogram对象都需要传入一个Reservoir接口的实例。

看下执行结果片段：

------>>method used time: 522
------>>method used time: 537
------>>method used time: 820
------>>method used time: 669
19-8-24 16:59:41 ===============================================================

-- Histograms ------------------------------------------------------------------
方法执行时长统计
             count = 3
               min = 534
               max = 820
              mean = 632.10
            stddev = 134.38
            median = 538.00
              75% <= 820.00
              95% <= 820.00
              98% <= 820.00
              99% <= 820.00
            99.9% <= 820.00

统计结果即是由Snapshot提供。

简单介绍下metrics提供的几种Reservoir：

• UniformReservoir：默认保存1028条记录，每次进行update操作的时候，首先会依次地将值填入1028条记录中，当记录满了之后，就会使用随机替换0 – 1027中的一条（随机抽样1028条记录）。因为是随机替换，所以也不需要进行加锁和解锁。
• SlidingWindowReservoir：固定大小的数据池，从0到n-1填入数据，但是不会对数据进行更新，也不会进行加锁和解锁（固定抽样n条记录）。
• SlidingTimeWindowReservoir：非固定大小的数据池，但是只会存储过去N秒的数据（抽样N秒内的记录）。使用ConcurrentSkipListMap进行存储。
• ExponentiallyDecayingReservoir：固定大小的数据池。首先会逐个数据填满数据池，随后会将老的数据替换为新的数据（抽样n条最新的记录），使用ConcurrentSkipListMap进行存储。可以说是SlidingWindowReservoir与SlidingTimeWindowReservoir的结合。

就这样。