使用Metrics.NET 構建 asp.net MVC 應用程序的性能指標

通常我們需要監測ASP.NET MVC 或 Web API 的應用程序的性能時，通常采用的是自定義性能計數器，性能計數器會引發無休止的運維問題（損壞的計數器、權限問題等）。這篇文章向你介紹一個新的替代性能計數器的工具Metrics.NET，因為是它是內部的，所以我們能夠向系統中添加更多更有意義的度量標準。

Metrics.NET（https://github.com/etishor/Metrics.NET）是一個給CLR 提供度量工具的包，它是移植自java的metrics,支持的平臺 .NET 4.5.1, .NET 4.5, .NET 4.0 和 Mono 3.8.0，在c#代碼中嵌入Metrics代碼，可以方便的對業務代碼的各個指標進行監控, 提供5種度量的類型：Gauges, Counters, Histograms, Meters,Timers：

Gauges

Gauge是最簡單的度量類型，只有一個簡單的返回值，例如，你的應用中有一個由第三方類庫中保持的一個度量值，你可以很容易的通過Gauge來度量他

        long milliseconds = this.ConvertTicksToMilliseconds(elapsedTicks);            String controllerName = this.actionInfo.ControllerName;            String actionName = this.actionInfo.ActionName;            string counterName = string.Format("{0} {1} {2}", controllerName, actionName, COUNTER_NAME);            Metric.Context(this.actionInfo.ActionType).Gauge(counterName, () => milliseconds, Unit.Custom("Milliseconds"));

那么Metrics會創建一個叫做[MVC] Account LogOn Last Call Elapsed Time.Gauge的Gauge，返回最新的一個請求的時間。

Counters

Counter是一個簡單64位的計數器：

        String categoryName = this.actionInfo.ControllerName;            String instanceName = this.actionInfo.ActionName;            string counterName = string.Format("{0} {1} {2}", categoryName, instanceName, COUNTER_NAME);            this.callsInPRogressCounter = Metric.Context(this.actionInfo.ActionType).Counter(counterName, Unit.Custom(COUNTER_NAME));              /// <summary>        /// Constant defining the name of this counter        /// </summary>        public const String COUNTER_NAME = "ActiveRequests";        private Counter callsInProgressCounter;        /// <summary>        /// Method called by the custom action filter just prior to the action begining to execute        /// </summary>        /// <remarks>        /// This method increments the Calls in Progress counter by 1        /// </remarks>        public override void OnActionStart()        {            this.callsInProgressCounter.Increment();        }        /// <summary>        /// Method called by the custom action filter after the action completes        /// </summary>        /// <remarks>        /// This method decrements the Calls in Progress counter by 1        /// </remarks>        public override void OnActionComplete(long elapsedTicks, bool exceptionThrown)        {            this.callsInProgressCounter.Decrement();        }所有的Counter都是從0開始，上述代碼描述的當前的請求數。

Histograms-直方圖

Histrogram是用來度量流數據中Value的分布情況，例如，每一個POST/PUT請求中的內容大?。?/p>

        public PostAndPutRequestSizeMetric(ActionInfo info)            : base(info)        {            this.histogram = Metric.Context(this.actionInfo.ActionType).Histogram(COUNTER_NAME, Unit.Bytes, SamplingType.FavourRecent);        }        /// <summary>        /// Constant defining the name of this counter        /// </summary>        public const String COUNTER_NAME = "Post & Put Request Size";        /// <summary>        /// Reference to the performance counter         /// </summary>        private Histogram histogram;        public override void OnActionStart()        {            var method = this.actionInfo.HttpMethod.ToUpper();            if (method == "POST" || method == "PUT")            {                histogram.Update(this.actionInfo.ContentLength);            }        }

Histrogram 的度量值不僅僅是計算最大/小值、平均值，方差，他還展現了分位數（如中位數，或者95th分位數），如75%,90%,98%,99%的數據在哪個范圍內。

傳統上，中位數（或者其他分位數）是在一個完整的數據集中進行計算的，通過對數據的排序，然后取出中間值（或者離結束1%的那個數字，來計算99th分位數）。這種做法是在小數據集，或者是批量計算的系統中，但是在一個高吞吐、低延時的系統中是不合適的。

一個解決方案就是從數據中進行抽樣，保存一個少量、易管理的數據集，并且能夠反應總體數據流的統計信息。使我們能夠簡單快速的計算給定分位數的近似值。這種技術稱作reservoir sampling。

Metrics中提供兩種類型的直方圖：uniform跟biased。

Uniform Histograms

Uniform Histogram提供直方圖完整的生命周期內的有效的中位數，它會返回一個中位值。例如：這個中位數是對所有值的直方圖進行了更新，它使用了一種叫做Vitter’s R的算法，隨機選擇了一些線性遞增的樣本。

當你需要長期的測量，請使用Uniform Histograms。在你想要知道流數據的分布中是否最近變化的話，那么不要使用這種。

Biased Histograms

Biased Histogram提供代表最近5分鐘數據的分位數，他使用了一種forward-decayingpriority sample的算法，這個算法通過對最新的數據進行指數加權，不同于Uniform算法，Biased Histogram體現的是最新的數據，可以讓你快速的指導最新的數據分布發生了什么變化。Timers中使用了Biased Histogram。

Meters

Meter度量一系列事件發生的比率：

 public DeltaExceptionsThrownMetric(ActionInfo info)            : base(info)        {            this.deltaExceptionsThrownCounter                = Metric.Context(this.actionInfo.ActionType).Meter(COUNTER_NAME, Unit.Errors, TimeUnit.Seconds);        }        /// <summary>        /// Constant defining the name of this counter        /// </summary>        public const String COUNTER_NAME = "Errors";        /// <summary>        /// Reference to the performance counter         /// </summary>        private Meter deltaExceptionsThrownCounter;        /// <summary>        /// Method called by the custom action filter after the action completes        /// </summary>        /// <remarks>        /// If exceptionThrown is true, then the Total Exceptions Thrown counter will be         /// incremented by 1        /// </remarks>        public override void OnActionComplete(long elapsedTicks, bool exceptionThrown)        {            if (exceptionThrown)                this.deltaExceptionsThrownCounter.Mark();        }

Meter需要除了Name之外的兩個額外的信息，事件類型（enent type）跟比率單位（rate unit）。事件類型簡單的描述Meter需要度量的事件類型，在上面的例子中，Meter是度量失敗的請求數，所以他的事件類型也叫做“Errors”。比率單位是命名這個比率的單位時間，在上面的例子中，這個Meter是度量每秒鐘的失敗請求次數，所以他的單位就是秒。這兩個參數加起來就是表述這個Meter，描述每秒鐘的失敗請求數。

Meter從幾個角度上度量事件的比率，平均值是時間的平均比率，它描述的是整個應用完整的生命周期的情況（例如，所有的處理的請求數除以運行的秒數），它并不描述最新的數據。幸好，Meters中還有其他3個不同的指數方式表現的平均值，1分鐘，5分鐘，15分鐘內的滑動平均值。

Hint:這個平均值跟Unix中的uptime跟top中秒數的Load的含義是一致的。

Timers

Timer是Histogram跟Meter的一個組合

 public TimerForEachRequestMetric(ActionInfo info)            : base(info)        {            String controllerName = this.actionInfo.ControllerName;            String actionName = this.actionInfo.ActionName;            string counterName = string.Format("{0}{1}", controllerName, actionName);            this.averageTimeCounter = Metric.Context(this.actionInfo.ActionType).Timer(counterName, Unit.Requests, SamplingType.FavourRecent,                TimeUnit.Seconds, TimeUnit.Milliseconds);        }        #region Member Variables        private Timer averageTimeCounter;        #endregion        /// <summary>        /// Method called by the custom action filter after the action completes        /// </summary>        /// <remarks>        /// This method increments the Average Time per Call counter by the number of ticks        /// the action took to complete and the base counter is incremented by 1 (this is        /// done in the PerfCounterUtil.IncrementTimer() method).          /// </remarks>        /// <param name="elapsedTicks">A long of the number of ticks it took to complete the action</param>        public override void OnActionComplete(long elapsedTicks, bool exceptionThrown)        {            averageTimeCounter.Record(elapsedTicks, TimeUnit.Nanoseconds);        }

Timer需要的參數處理Name之外還需要，持續時間單位跟比率時間單位，持續時間單位是要度量的時間的期間的一個單位，在上面的例子中，就是MILLISECONDS，表示這段周期內的數據會按照毫秒來進行度量。比率時間單位跟Meters的一致。

Health Checks(健康檢查)

Meters提供一種一致的、統一的方法來對應用進行健康檢查，健康檢查是一個基礎的對應用是否正常運行的自我檢查。

Reporters報告

Reporters是將你的應用中所有的度量指標展現出來的一種方式，metrics.net中用了三種方法來導出你的度量指標，Http，Console跟CSV文件, Reporters是可定制的。例如可以使用Log4net進行輸出，具體參見 https://github.com/nkot/Metrics.Log4Net 。

  Metric.Config.WithHttpEndpoint("http://localhost:1234/")                .WithAllCounters()                .WithReporting(config => config.WithCSVReports(@"c:/temp/csv", TimeSpan.FromSeconds(10))                    .WithTextFileReport(@"C:/temp/reports/metrics.txt", TimeSpan.FromSeconds(10)));<