sofa-lookout-node
SOFALookout Nodejs 客户端
简介
SOFALookout 是一个利用多维度的 metrics 对目标系统进行度量和监控的项目。该模块是它的 Nodejs 客户端实现
安装
$ npm install sofa-lookout-node --save
快速上手
'use strict'; const LookoutRegistry = LookoutRegistry;const StdoutObserver = ObserverStdout; const logger = console;// 为了方便演示,这里将 metric 输出到标准输出// 若不传 observer,默认是走 http 上报服务端const observer = ; const registry = observer logger appName: 'demoApp'; // 添加公共 tagregistry; // id 是用来标识一个 metric 的,它包含 name 和 tags 两部分// 注意:每次调用 withTag 返回的都是一个全新的 id 对象const id = registry; // 创建 counter 类型 metricconst counter = registry;counter;
标准输出
===> {"time":"2018-06-27T22:06:30+08:00","tags":{"foo":"bar","app":"demoApp","ip":"30.23.232.7","host":"gaoxiaochendeMacBook-Pro-2.local","instant":"machine-a"},"http_requests_total":{"count":1,"rate":0.03333333333333333}}
===> {"time":"2018-06-27T22:06:32+08:00","tags":{"priority":"LOW","app":"demoApp","ip":"30.23.232.7","host":"gaoxiaochendeMacBook-Pro-2.local","instant":"machine-a"},"lookout.scheduler.poller":{"activeThreads.count":0,"activeThreads.rate":0,"taskExecutionTime.elapPerExec":0,"taskExecutionTime.totalTime":0,"taskExecutionTime.max":0,"taskExecutionDelay.elapPerExec":0,"taskExecutionDelay.totalTime":0,"taskExecutionDelay.max":0}}
===> {"time":"2018-06-27T22:07:00+08:00","tags":{"foo":"bar","app":"demoApp","ip":"30.23.232.7","host":"gaoxiaochendeMacBook-Pro-2.local","instant":"machine-a"},"http_requests_total":{"count":0,"rate":0}}
关于 ID
Lookout metrics 相比传统的 metrics 库单一维度的信息描述,提供了支持多维度描述的 tags 能力。 Lookout metrics 的唯一标识 Id 类,由 name 和 tags 构成。
const id = registry;const newId = id ;
tags
- 通用的 tags,比如:本机 ip,机房等详细会统一附上,不需要单独指定。
- key 必须小写,尽量是字母,数字,下划线; (尤其是运行期的 Counter, Timer, DistributeSummary 这些 metrics)某个类型的 tag 的 values 尽量是稳定不变有限集合,而且 tags 尽量少,防止 metrics 数量超过最大限制! 比如:rpc 场合 service, method 两个 tag 对应的值是有限较小的; 反例是每次 rpc 调用都有是个独立的 tag-value。 因此,总体原则自定义打 tags 时要尽量少,对应 values 的集合数量尽量小; 专门用途的 TAG 名称: "priority": 表示优先级。
- 系统保留的 tag key 统配格式_*_,以下划线开始,以下划线结束(比如: "__type__" )。 请不要使用这种格式的 key,可能会被系统覆盖或丢弃
可接入的统计( Metric )类型
Counter 「计数器」
- 场景:方法调用次数;
- 主动汇报的数据包括: count, rate (也就是 qps);
- 使用方式
const counter = registry;counter; // +1counter; // -1
Timer 「耗时统计器」
- 场景:统计任务,方法耗时;
- 主动汇报的数据包括:elapPerExec (单次执行耗时), total 耗时,Max 耗时,(上报单位:秒);
- 使用方式
const timer = registry;timer; // 单位为毫秒
DistributionSummary 「值分布情况统计器」
- 场景:比如 io 流量;
- 主动汇报的数据包括: count, total(size), max(size);
- 使用方式:
const summary = registry;summary;
Gauge 「即时数据观察」
- 场景:比如内存值等即时值;
- 主动汇报的数据包括: value; 往注册表中登记新 gauge 时,ID 值相等,注册表继续使用已有的(忽略新的);
// 第二个参数是一个函数,返回需要观察的值registry;
MixinMetric 「上述基本统计 metrics 的混合管理体」
MixinMetric 是 Lookout 特有的,表示多个基本 metrics 的混合体。引入该 Mixin 目的是优化对「同一度量目标」(即测量目标一致,tags 一致)的多测量指标传输和存储效率,比如:同一线程池的各种指标(线程总数,活跃总数,等待队列大小...)。
- 使用方式(比如,对一次服务调用,加入多个测量指标:调用耗时,输入字节,调用次数,输出字节等等)
//1. getOrAdd MixinMetricconst rpcServiceMetric = registry; //2. getOrAdd basic component metric to useconst rpcTimer = rpcServiceMetric;const rpcOutSizeMetric = rpcServiceMetric;
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