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Storm的Metric接口简介

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作为服务端程序,我们总是需要向外界报告一些统计数据,以助于了解系统的运行情况,比如某个接口的调用时间、系统处理的请求数等等。当我们的程序以Storm Topology的形式运行时同样需要输出这些统计数据。Storm为我们提供了Metric接口,可以方便的把一些统计指标输出到指定的地方。Storm Metric的统计方式为每隔指定的时间间隔输出统计内容。本文首先介绍Storm Metric相关的接口以及它们之间的关系,然后以实际应用中的一个例子来说明如何使用Metric接口。本文使用的Storm版本为0.9.1-incubating。
IMetric是Storm用于保存统计数据的接口
public interface IMetric {
public Object getValueAndReset();
}
接口只有一个getValueAndReset方法,当需要输出统计内容时,Storm就会调用这个方法。值得注意的是getValueAndReset方法返回的是Object类型,这为统计内容的形式提供了灵活性,我们可以返回任意的类型作为统计信息,这一点在后面的例子中我们会再提到。另一个引起我们注意的地方是IMetric接口并没有声明更新统计数据的方法,这样当我们实现IMetric接口的时候就更加灵活了——参数类型、参数个数都没有限制。Storm自身提供了6个IMetric实现:AssignableMetric、CombinedMetric、CountMetric、MultiCountMetric、ReducedMetric、StateMetric。这里只介绍CountMetric和MultiCountMetric的使用方式,以印证前面说的IMetric接口统计数据更新方式的灵活性以及getValueAndReset返回Object类型的灵活性。CountMetric就是一个简单的计数器,有两个方法incr()和incrBy(long incrementBy),其getValueAndReset方法返回一个long类型的值:
public Object getValueAndReset() {
    long ret = _value;
    _value = 0;
    return ret;
}
MultiCountMetric,顾名思义,就是多个指标的计数器,维护着一个Map,只有一个方法CountMetric scope(String key)。因此MultiCountMetric的更新方式为MultiCountMetric.scope(key).incr()或MultiCountMetric.scope(key).incrBy(long incrementBy)。它的getValueAndReset返回的是一个Map:
public Object getValueAndReset() {
    Map ret = new HashMap();
    for(Map.Entry e : _value.entrySet()) {
        ret.put(e.getKey(), e.getValue().getValueAndReset());
    }
    return ret;
}
除了IMetric接口,还有另外一个接口IMetricsConsumer,它负责向外输出统计信息,即把IMetric getValueAndReset方法返回的数据输出到外面。IMetricsConsumer有三个方法
void prepare(Map stormConf, Object registrationArgument, TopologyContext context, IErrorReporter errorReporter);
void handleDataPoints(TaskInfo taskInfo, Collection dataPoints);
void cleanup();
其中prepare是初始化,cleanup是生命周期结束时的清理工作,handleDataPoints才是真正的统计信息输出方法,taskInfo参数存储当前task的信息(host、port、component id、task id等等),dataPoints存储的是IMetric返回的统计信息,可能是出于性能考虑,dataPoints是一个集合,包含了多个IMetric返回的数据。让我们来具体看看DataPoint这个类:
public static class DataPoint {
    @Override
    public String toString() {
        return “[” + name + ” = ” + value + “]”;
    }
    public String name;
    public Object value;
}
name是IMetric注册时的名字,value就是IMetric getValueAndReset返回的那个Object。
Storm只提供了一个IMetricsConsumer实现——LoggingMetricsConsumer。LoggingMetricsConsumer做的事情很简单,就是把dataPoints输出到日志文件metrics.log,下面是其handleDataPoints方法的部分代码:
   for (DataPoint p : dataPoints) {
        sb.delete(header.length(), sb.length());
        sb.append(p.name)
            .append(padding).delete(header.length()+23,sb.length()).append(“\t”)
            .append(p.value);
        LOG.info(sb.toString());
    }
可以看到它通过调用DataPoint的value的toString方法把统计信息输出到日志里面的,所以如果你的IMetric实现返回的是自己定义的类型,记得重载toString()方法,让统计信息以可读的格式输出。
到这里Storm的Metric接口和自带的实现基本介绍完了,接下来我们来看看怎么使用Storm自带的这些实现。首先,Storm默认的配置是关掉Metric功能的,可以有两种方式开启Metric功能:
1)在storm.yaml里面配置,这种是集群级别的设置,个人不建议这么做,所以就不多介绍了
2)conf.registerMetricsConsumer(Class klass, long parallelismHint);这是topology级别的,klass是IMetricsConsumer的实现类,parallelismHint这个参数Storm代码里面没注释我也没深入看底层的实现,这里结合自己的实验谈谈它的意义:topology是在1个或多个worker上面以多个task的方式跑的嘛,parallelismHint就是指定多少个并发来输出统计信息。这里我也不知道parallelismHint指的是多个task、worker还是supervisor,反正parallelismHint=1的时候只在特定的一个supervisor下面的metrics.log有统计信息,parallelismHint>1时可能取决于worker的数量,我测试的时候由于是在多个supervisor上跑的,因此观察到多个supervisor都有metrics.log的输出。个人经验是parallelismHint设为1,这样可以在一个supervisor下面的metrics.log就能看到所有task的统计信息。
由于我建议采用第二种方法,所以示例代码为:
//客户端注册IMetricsConsumer
conf.registerMetricsConsumer(LoggingMetricsConsumer.class);
StormSubmitter.submitTopology(name, conf, builder.createTopology());
//我们假设要统计spout某段代码的调用次数
//注册IMetric
@Override
public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {
    …
    metric=new CountMetric();
    context.registerMetric(“spout time cost”, metric, 60);  //因此DataPoint的name为spout time cost,60表示1分钟统计一次
    …
}
//更新统计数据
@Override
public void nextTuple() {
    if(…)…
    else{
        …
        metric.incr();
    }
}
这样就可以了,然后你就能在metrics.log看到统计数据了。
现在,假设我们的需求跟上面不太一样:1)metrics.log只打印我们自己维护的统计信息,屏蔽__system、__fail-count这种系统自己的统计信息;2)不只统计代码的调用次数,还要统计调用时间——最小时间、最大时间、平均时间。
第一点可以通过重载LoggingMetricsConsumer的方法来实现:
public class AppLoggingMetricsConsumer extends LoggingMetricsConsumer {
@Override
public void handleDataPoints(TaskInfo taskInfo, Collection<DataPoint> dataPoints) {
    if (taskInfo.srcComponentId != null && taskInfo.srcComponentId.startsWith(“__”)) return;
    if (dataPoints == null || dataPoints.isEmpty()) return;
    List<DataPoint> list = new ArrayList<DataPoint>();
    for (DataPoint p : dataPoints) {
        if (p.name == null || p.name.startsWith(“__”)) continue;
        list.add(p);
    }
    if (list.isEmpty()) return;
    super.handleDataPoints(taskInfo, list);
}
}
第二点需要开发我们自己的IMetric接口实现类TimeCostMetric,以下是其主要代码:
@Override
public Object getValueAndReset() {
    TimeCost timeCost=new TimeCost();
    timeCost.count=count;
    if(timeCost.count>0){
        timeCost.min=min;
        timeCost.max=max;
        timeCost.mean=all*1.0/timeCost.count;
    }
    init();
    return timeCost;
}
public void update(long time){
    count++;
    all+=time;
    if(min>time)min=time;
    if(max<time)max=time;
}
public static class TimeCost implements Serializable{
    private static final long serialVersionUID = 8355726599226036228L;
    int count;
    long min;
    long max;
    double mean;
    public String toString(){
        return “count: “+count+”, min: “+min+”, max:”+max+”, mean: “+mean;
    }
}
TimeCostMetric的getValueAndReset方法返回的是一个TimeCost 对象,日志中最终打印的就是其toString方法的内容。然后把前面红色部分的代码改成下面的内容:
① conf.registerMetricsConsumer(AppLoggingMetricsConsumer .class);
② metric=new TimeCostMetric();
  context.registerMetric(“MQ spout time cost”, metric, 60);
③ metric.incr();
再来看看metrics.log
本文中是直接把统计信息打到日志中,你也可以自己实现IMetricsConsumer接口,把统计信息保存到指定的地方,如数据库、监控平台等等。
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