Storm 提供了一个可以获取整个拓扑中所有的统计信息的度量接口。Storm 内部通过该接口可以跟踪各类统计数字:executor 和 acker 的数量、每个 bolt 的平均处理时延、worker 使用的最大堆容量等等,这些信息都可以在 Nimbus 的 UI 界面中看到。
Metric 类型
使用 Metrics 只需要实现一个接口方法:getValueAndReset
,在方法中可以查找汇总值、并将该值复位为初始值。例如,在 MeanReducer 中就实现了通过运行总数除以对应的运行计数的方式来求取均值,然后将两个值都重新设置为 0。
Storm 提供了以下几种 metric 类型:
- AssignableMetric — 将 metric 设置为指定值。此类型在两种情况下有用:1. metric 本身为外部设置的值;2. 你已经另外计算出了汇总的统计值。
- CombinedMetric — 可以对 metric 进行关联更新的通用接口。
-
CountMetric — 返回 metric 的汇总结果。可以调用
incr()
方法来将结果加一;调用incrBy(n)
方法来将结果加上给定值。- MultiCountMetric — 返回包含一组 CountMetric 的 HashMap
-
ReducedMetric
-
MeanReducer — 跟踪由它的
reduce()
方法提供的运行状态均值结果(可以接受Double
、Integer
、Long
等类型,内置的均值结果是Double
类型)。MeanReducer 确实是一个相当棒的家伙。 - MultiReducedMetric — 返回包含一组 ReducedMetric 的 HashMap
-
MeanReducer — 跟踪由它的
Metric Consumer
构建自定义 metric
内建的 Metric
builtin_metrics.clj 为内建的 metrics 设置了数据结构,以及其他框架组件可以用于更新的虚拟方法。metrics 本身是在回调代码中实现计算的 — 请参考 executor.clj
中的 ack-spout-msg
的例子。