eBay邓明：dubbo-go 中 metrics 的设计
最近因为要在 Apache/dubbo-go（以下简称 dubbo-go ）里面实现类似的这个 metrics 功能 ，于是花了很多时间去了解现在 Dubbo 里面的 metrics 是怎么实现的。该部分，实际上是被放在一个独立的项目里面，即 metrics ，见
https://github.com/flycash/dubbo-go/tree/feature/MetricsFilter
下 metrics 子目录。
总体上来说，Dubbo 的 metrics 是一个从设计到实现都非常优秀的模块，理论上来说，大部分的 Java 项目是可以直接使用 metrics 的。 但也因为兼顾性能、扩展性等各种非功能特性，所以初看代码会有种无从下手的感觉。
今天这篇文章将会从比较大的概念和抽象上讨论一下 dubbo-go 中的 metrics 模块的设计——实际上也就是 Dubbo 中的 metrics 的设计。 因为我仅仅是将 Dubbo 里面的相关内容在 dubbo-go 中复制一份。
目前 dubbo-go 的 metrics 刚刚开始起步，第一个 PR 是：
https://github.com/apache/dubbo-go/pull/278
总体设计
Metric
要想理解 metrics 的设计，首先要理解，我们需要收集一些什么数据。 我们可以轻易列举出来在 RPC 领域里面我们所关心的各种指标，诸如每个服务的调用次数，响应时间； 如果更加细致一点，还有各种响应时间的分布，平均响应时间，999线……
但是上面列举的是从数据的内容上划分的。 metrics 在抽象上，则是摒弃了这种划分方式，而是结合了数据的特性和表现形式综合划分的。
从源码里面很容易找到这种划分的抽象。
metrics 设计了 Metric 接口作为所有数据的顶级抽象：
在 Dubbo 里面，其比较关键的子接口是：
为了大家理解，这里我抄一下这些接口的用途：
-
Gauge: 一种实时数据的度量，反映的是瞬态的数据，不具有累加性，例如当前 JVM 的线程数；
-
Counter: 计数器型指标，适用于记录调用总量等类型的数据；
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Histogram : 直方分布指标，例如，可以用于统计某个接口的响应时间，可以展示 50%, 70%, 90% 的请求响应时间落在哪个区间内；
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Meter: 一种用于度量一段时间内吞吐率的计量器。 例如，一分钟内，五分钟内，十五分钟内的qps指标；
-
Timer: Timer相当于Meter+Histogram的组合，同时统计一段代码，一个方法的qps，以及执行时间的分布情况；
目前 dubbo-go 只实现了 FastCompass ，它也是 Metric 的子类：
这个接口功能很简单，就是用于收集一段时间之内的 subCategory 执行的次数和响应时间。 subCategory 是一个比较宽泛的概念，无论是在 Dubbo 还是在 dubbo-go 里面，一个典型的 subCategory 就会是某个服务。
这里的设计要点在于，它是从什么角度上去做这些数据的抽象的。
很多人在开发这种采集数据的相关系统或者功能的时候，最容易陷入的就是从数据内容上做抽象，例如抽象一个接口，里面的方法就是获得服务的调用次数或者平均响应时间等。
这种抽象并非不可以，尤其是在简单系统里面，还非常好用。 唯独在通用性和扩展性上要差很多。
MetricManager
在我们定义了 Metric 之后，很容易就想到，我要有一个东西来管理这些 Metric 。 这就是 MetricManager ——对应到 Dubbo 里面的 IMetricManager 接口。
MetricManager 接口目前在 dubbo-go 里面还很简单：
本质上来说，我在前面提到的那些 Metric 的子类，都可以从这个 MetricManager 里面拿到。 它是对外的唯一入口。
因此无论是上报采集的数据，还是某些功能要用这些采集的数据，最重要的就是获得一个 MetricManager 的实例。 例如我们最近正在开发的接入 Prometheus 就是拿到这个 MetriManger 实例，而后从里面拿到 FastCompass 的实例，而后采集这些数据：
MetricRegistry
MetricRegistry 是一个对 Metric 集合的抽象。 MetricManager 的默认实现里面，就是使用 MetricRegistry 来管理 Metric 的:
所以，本质上它就是提供了一些注册 Metric 然后再从里面捞出来的方法。
于是，这就有一个问题了： 为什么我在有了 MetricManager 之后，还有有一个MetricRegistry？ 似乎这两个功能有些重叠？
答案大概是两个方面：
1、除了管理所有的 Metric 之外，还承担着额外的功能，这些功能典型的就是 IsEnabled 。 而实际上，在未来我们会赋予它管理生命周期的责任，比如说在 Dubbo 里面，该接口就还有一个 clear 方法；
2、 metrics 里面还有一个 group 的概念，而这只能由 MetricManager 来进行管理，至少交给 MetricRegistry 是不合适的。
metrics 的 group 说起来也很简单。 比如在 Dubbo 框架里面采集的数据，都会归属于 Dubbo 这个 group 。 也就是说，如果我想将非框架层面采集的数据——比如纯粹的业务数据——分隔出来，就可以借用一个 business group 。 又或者我采集到的机器自身的数据，可以将其归类到 system 这个 group 下。
所以 MetricManger 和 MetricRegistry 的关系是：
Clock
Clock 抽象是一个初看没什么用，再看会觉得其抽象的很好。 Clock 里面就两个方法：
一个是获得时间戳，另外一个则是获得时间周期(Tick)。 比如通常采集数据可能是每一分钟采集一次，所以你得知道现在处在哪个时间周期里面。 Clock 就提供了这种抽象。
很多人在实现自己的这种 metrics 的框架的时候，大多数都是直接使用系统的时钟，也就是系统的时间戳。 于是所有的 Metic 在采集数据或者上报数据的时候，不得不自己去处理这种时钟方面的问题。
这样不同的 Metric 之间就很难做到时钟的同步。 比如说可能在某个 Metric1 里面，采集周期是当前这一分钟，而 Metric2 是当前这一分钟的第三十秒到下一分钟的第三十秒。 虽然它们都是一分钟采集一次，但是这个周期就对不上了。
另外一个有意思的地方在于，Clock 提供的这种抽象，允许我们不必真的按照现实时间的时间戳来处理。 比如说，可以考虑按照 CPU 的运行时间来设计 Clock 的实现。
例子
就用这一次 PR 的内容来展示一下这个设计。
在 dubbo-go 里面这次实现了 metricsFilter ，它主要就是收集调用次数和响应时间，其核心是：
report 其实就是把 metrics reports 给 MetricManager ：
所以，这里面可以看出来，如果我们要收集什么数据，也是要先获得 MetricManager 的实例。
FastCompass 的实现里面会将这一次调用的服务及其响应时间保存下来。 而后在需要的时候再取出来。
所谓的需要的时候，通常就是上报给监控系统的时候。 比如前面的提到的上报给 Prometheus。
所以这个流程可以抽象表达为：
这是一个更加宽泛的抽象。 也就是意味着，我们除了可以从这个 metricFilter 里面收集数据，也可以从自身的业务里面去收集数据。 比如说统计某段代码的执行时间，一样可以使用 FastCompass 。
而除了 Prometheus ，如果用户自己的公司里面有监控框架，那么他们可以自己实现自己的上报逻辑。 而上报的数据则只需要拿到 MetricManager 实例就能拿到。
总结
本质上来说，整个 metrics 可以看做是一个巨大无比的 provider-conumer 模型。
不同的数据会在不同的地方和不同时间点上被采集。 有些人在读这些源码的时候会有点困惑，就是这些数据什么时间点会被采集呢？
它们只会在两类时间点采集：
1、实时采集。 如我上面举例的 metricsFilter ，一次调用过来，它的数据就被采集了；
2、另外一个则是如同 Prometheus 。 每次 Prometheus 触发了 collect 方法，那么它就会把每种（如 Meter, Gauge ）里面的数据收集过来，然后上报，可以称为是定时采集；
Dubbo 里面采集了非常多的数据：
这些具体的实现，我就不一一讨论了，大家有兴趣可以去看看源码。 这些数据，也是我们 dubbo-go 后面要陆续实现的东西，欢迎大家持续关注，或者来贡献代码。
作者信息：
邓明，毕业于南京大学，就职于 eBay Payment 部门，负责退款业务开发。
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正文到此结束
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