Pepper Metrics - Spring/Spring Boot 应用性能监控利器

关于项目

Pepper Metrics 是我与同事开发的一个开源工具(https://github.com/zrbcool/pepper-metrics)，其通过收集 jedis/mybatis/httpservlet/dubbo/motan 的运行性能统计，并暴露成 prometheus 等主流时序数据库兼容数据，通过 grafana 展示趋势。其插件化的架构也非常方便使用者扩展并集成其他开源组件。
请大家给个 star，同时欢迎大家成为开发者提交 PR 一起完善项目。

Architecture

Pepper Metrics 项目从核心上来说，基于 Tom Wilkie 的 RED 理论，即对每个服务
（这里的服务特指进程中的某种调用，比如调用一次数据库查询）进行 RED 指标收集，包括：

• Rate (请求速率一般指 QPS)
• Errors (错误数或单位时间窗口内的错误率)
• Duration (请求消耗的时间一般以 PXX 的百分位时间表示，比如 P99=100ms 代表百分之九十九的请求耗时在 X 毫秒内)

上面简述了 Pepper Metrics 项目的核心思想及方法论依据，而从技术上来说，Pepper Metrics 项目构建了一套完整的可插拔插件体系，使应用可以基于选用的组件（如 RPC 通信框架 dubbo，motan、ORM 对象模型关系映射框架 mybatis、标准的 HTTP Servlet 组件、Redis 操作库 jedis、等）选择现有的插件扩展直接具备上述指标的：

• 收集
• 打印（基于标准格式设计并基于 slf4j 定时输出于日志）
• 输出（针对多种数据库，默认以 prometheus 实现，将指标输出到 prometheus 中）
• 可视化（基于 grafana 开发的 dashboard，默认以 prometheus 作为数据源）

Concept

Architecture

各个组件说明

• Profiler， 核心部分，用于启动定期调度任务，并通过 ExtensionLoad 加载所有的 ScheduledRun 扩展，按照指定周期发起调度。同时内部维护 Stats 的构造器 Profiler.Builder
• Scheduler， 虚拟概念，在 Profiler 作为一个定时任务存在
• ExtensionLoader， 非常重要的组件，通过 Java SPI 机制加载插件，使项目的各个模块可以灵活插拔，也是项目架构的基石
• ScheduledRun， 扩展点：pepper metrics core 会定时调度，传递所有的 Stats，实现插件可以使用 Stats 当中收集到的性能数据，目前已实现的为 scheduled printer 组件
• MeterRegistryFactory，扩展点：基于不同的 micrometer 的 Registry 实现抽象并屏蔽各个数据库的差异
• Pepper Metrics X， 具体的集成，我们的目标是度量一切，目前计划实现的为：jedis，motan，dubbo，servlet，mybatis 等最常用组件

写在最后

• 项目 WIKI
  https://github.com/zrbcool/pepper-metrics/wiki
• 快速入门
  https://github.com/zrbcool/pepper-metrics/wiki/ZH-Quick-Start
• 快速 DEMO(十分钟本地启动全套模拟应用 +grafana+prometheus+ 内置 dashboard)
  https://github.com/zrbcool/pepper-metrics-demo
• 在线 DEMO
  http://pepper-metrics.zrbcool.top