Pepper Metrics - Spring/Spring Boot应用性能监控利器
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Pepper Metrics - Spring/Spring Boot应用性能监控利器相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
关于项目
Pepper Metrics是我与同事开发的一个开源工具(https://github.com/zrbcool/pepper-metrics),其通过收集jedis/mybatis/httpservlet/dubbo/motan的运行性能统计,并暴露成prometheus等主流时序数据库兼容数据,通过grafana展示趋势。其插件化的架构也非常方便使用者扩展并集成其他开源组件。
请大家给个star,同时欢迎大家成为开发者提交PR一起完善项目。
Architecture
Pepper Metrics项目从核心上来说,基于Tom Wilkie的RED理论,即对每个服务
(这里的服务特指进程中的某种调用,比如调用一次数据库查询)进行RED指标收集,包括:
- Rate (请求速率一般指QPS)
- Errors (错误数或单位时间窗口内的错误率)
- Duration (请求消耗的时间一般以PXX的百分位时间表示,比如P99=100ms代表百分之九十九的请求耗时在X毫秒内)
上面简述了Pepper Metrics项目的核心思想及方法论依据,而从技术上来说,Pepper Metrics项目构建了一套完整的可插拔插件体系,使应用可以基于选用的组件(如RPC通信框架dubbo,motan、ORM对象模型关系映射框架mybatis、标准的HTTP Servlet组件、Redis操作库jedis、等)选择现有的插件扩展直接具备上述指标的:
- 收集
- 打印(基于标准格式设计并基于slf4j定时输出于日志)
- 输出(针对多种数据库,默认以prometheus实现,将指标输出到prometheus中)
可视化(基于grafana开发的dashboard,默认以prometheus作为数据源)
Concept
Architecture
各个组件说明
- Profiler, 核心部分,用于启动定期调度任务,并通过ExtensionLoad加载所有的ScheduledRun扩展,按照指定周期发起调度。同时内部维护Stats的构造器Profiler.Builder
- Scheduler, 虚拟概念,在Profiler作为一个定时任务存在
- ExtensionLoader, 非常重要的组件,通过Java SPI机制加载插件,使项目的各个模块可以灵活插拔,也是项目架构的基石
- ScheduledRun, 扩展点:pepper metrics core会定时调度,传递所有的Stats,实现插件可以使用Stats当中收集到的性能数据,目前已实现的为scheduled printer组件
- MeterRegistryFactory,扩展点:基于不同的micrometer的Registry实现抽象并屏蔽各个数据库的差异
- Pepper Metrics X, 具体的集成,我们的目标是度量一切,目前计划实现的为:jedis,motan,dubbo,servlet,mybatis等最常用组件
写在最后
- 项目WIKI
https://github.com/zrbcool/pepper-metrics/wiki - 快速入门
https://github.com/zrbcool/pepper-metrics/wiki/ZH-Quick-Start - 快速DEMO(十分钟本地启动全套模拟应用+grafana+prometheus+内置dashboard)
https://github.com/zrbcool/pepper-metrics-demo - 在线DEMO
http://pepper-metrics.zrbcool.top
以上是关于Pepper Metrics - Spring/Spring Boot应用性能监控利器的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Chrome Flash Player (Pepper) 日期 timezoneOffset 错误
Android Studio未检测到Pepper Android平板电脑
let x where x.hasSuffix("pepper") 如何工作