Histogram用来统计数据的分布。Histogram可以提供收集到的数据的最大值、最小值、平均值和中值，此外还能提供百分比分布，如75%，95%，99.9%等等。
Histogram是我学习Metrics的驱动之一。最初是想使用Histogram来优化接口处理统计能力。
看下下面的类图：
类图表示了Histogram需要用到的几类和个接口之间的关系，简单说明下：
- Sampling接口：意思是取样器，只有一个方法，作用是取出某一阶段的统计结果快照（Snapshot）；
- Reservoir接口：数据池，所有的记录最终都会写入Reservoir实例并完成运算；Metrics提供了多种数据池来执行不同的抽样运算；
- Snapshot接口：快照接口，作用是对Reservoir中的数据进行二次计算并生成统计结果；Snapshot提供了统计数据的最大值、最小值、标准差、平均值、中值、95分位值等指标；
- Histogram类：实现了Sampling接口，是对外交互的入口。
老规矩，看一段示例代码：
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public class HistogramShow { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { final MetricRegistry metrics = new MetricRegistry(); final ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(metrics).build(); reporter.start(3, TimeUnit.SECONDS); Histogram histogram = new Histogram(new ExponentiallyDecayingReservoir()); metrics.register("方法执行时长统计", histogram); for (int i = 0; i < 100; i++) { long start = System.currentTimeMillis(); try { delayedMethod(); } finally { histogram.update(System.currentTimeMillis() - start); } } } private static void delayedMethod() throws InterruptedException { long time = (long) (Math.random() * 1000); System.out.println("------>>method used time: " + time); TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(time); } } |
这段代码中定义了一个delayedMethod()方法，该方法会随机sleep一段时间来模拟方法执行时长。代码主体就是使用Histogram报表来统计每三秒钟内这个方法的执行状态。
MetricRegistry也提供了Histogram实例的创建注册方法，不过为这里了更直观一些，还是使用了直接new关键字来构建Histogram实例。可以看到，每次创建Histogram对象都需要传入一个Reservoir接口的实例。
看下执行结果片段：
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------>>method used time: 522 ------>>method used time: 537 ------>>method used time: 820 ------>>method used time: 669 19-8-24 16:59:41 =============================================================== -- Histograms ------------------------------------------------------------------ 方法执行时长统计 count = 3 min = 534 max = 820 mean = 632.10 stddev = 134.38 median = 538.00 75% <= 820.00 95% <= 820.00 98% <= 820.00 99% <= 820.00 99.9% <= 820.00 |
统计结果即是由Snapshot提供。
简单介绍下metrics提供的几种Reservoir：
UniformReservoir：默认保存1028条记录，每次进行update操作的时候，首先会依次地将值填入1028条记录中，当记录满了之后，就会使用随机替换0 – 1027中的一条（随机抽样1028条记录）。因为是随机替换，所以也不需要进行加锁和解锁。SlidingWindowReservoir：固定大小的数据池，从0到n-1填入数据，但是不会对数据进行更新，也不会进行加锁和解锁（固定抽样n条记录）。SlidingTimeWindowReservoir：非固定大小的数据池，但是只会存储过去N秒的数据（抽样N秒内的记录）。使用ConcurrentSkipListMap进行存储。ExponentiallyDecayingReservoir：固定大小的数据池。首先会逐个数据填满数据池，随后会将老的数据替换为新的数据（抽样n条最新的记录），使用ConcurrentSkipListMap进行存储。可以说是SlidingWindowReservoir与SlidingTimeWindowReservoir的结合。
就这样。
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