Metrics

设计思路

1. Seata作为一个被集成的数据一致性框架，Metrics模块将尽可能少的使用第三方依赖以降低发生冲突的风险；
2. Metrics模块将竭力争取更高的度量性能和更低的资源开销，尽可能降低开启后带来的副作用；
3. 配置式，Metrics是否激活、数据如何发布，取决于对应的配置；
4. 不使用Spring，使用SPI(Service Provider Interface)加载扩展；
5. 初始仅发布核心Transaction相关指标，之后结合社区的需求，逐步完善运维方面的所有其他指标。

模块说明

由2个核心API模块seata-metrics-api和seata-metrics-core，以及N个实现模块例如seata-metrics-registry-compact、seata-metrics-exporter-prometheus构成：

• seata-metrics-api模块

此模块是Metrics的核心，将作为Seata基础架构的一部分被TC、TM和RM引用，它内部没有任何具体实现代码，仅包含接口定义，定义的内容包括：

1. Meter类接口：Gauge、Counter、Timer...
2. 注册容器接口Registry
3. Measurement数据导出接口Exporter

提示：Metrics本身在开源领域也已有很多实现，例如

1. Netflix-Spectator
2. Dropwizard-Metrics
3. Dubbo-Metrics

它们有的轻而敏捷，有的重而强大，由于也是“实现”，因此不会纳入seata-metrics-api中，避免实现绑定。

• seata-metrics-core模块

Metrics核心模块，根据配置组织（加载）1个Registry和N个Exporter；

• seata-metrics-registry-compact模块

这是我们提供的默认（内置）的Registry实现，不使用其它Metrics开源库，轻量级的实现了以下四种Meter：

其中包含的Registry，即CompactRegistry，它只有接受measure()方法调用的时候才计算度量值，因此计算窗口完全取决于Exporter的实现，故目前不太适合需要多Exporter的场景使用（如何扩展请参见后文）。

说明：

1. 未来可能增加更丰富复杂的度量器例如Histogram，这是一种可以本地统计聚合75th, 90th, 95th, 98th, 99th,99.9th...的度量器，适合某些场合，但需要更多内存。
2. 所有的计量器都将继承自Meter，所有的计量器执行measure()方法后，都将归一化的生成1或N个Measurement结果。

• seata-metrics-exporter-prometheus模块

Prometheus发布器PrometheusExporter，将度量数据同步给Prometheus。

说明：不同的监控系统，采集度量数据的方式不尽相同，例如Zabbix支持用zabbix-agent推送，Prometheus则推荐使用prometheus-server拉取的方式；同样数据交换协议也不同，因此往往需要逐一适配。

如何使用

如果需要开启TC的Metrics，需要在其配置中增加配置项：

## metrics settings
metrics {
  enable = true
  registry-type = "compact"
  # multi exporters use comma divided
  exporter-list = "prometheus"
  exporter-prometheus-port = 9898
}

启动TC，即可在http://tc-server-ip:9898/metrics上获取到Metrics的文本格式数据。

提示：默认使用9898端口，Prometheus已登记的端口列表在此，如果想更换端口，可通过metrics.exporter-prometheus-port配置修改。

下载并启动Prometheus

下载完毕后，修改Prometheus的配置文件prometheus.yml，在scrape_configs中增加一项抓取Seata的度量数据：

scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: 'prometheus'

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
    - targets: ['localhost:9090']

  - job_name: 'seata'

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
    - targets: ['tc-server-ip:9898']

查看数据输出

推荐结合配置Grafana获得更好的查询效果，初期Seata导出的Metrics包括：

• TC :

提示：seata.transaction(role=tc,meter=summary,statistic=count,status=committed/rollback)和seata.transaction(role=tc,meter=timer,statistic=count,status=committed/rollback)的值可能相同，但它们来源于两个不同的度量器。

• TM：

稍后实现，包括诸如： seata.transaction(role=tm,name={GlobalTransactionalName},meter=counter,status=active/committed/rollback) : 以GlobalTransactionalName为维度区分不同Transactional的状态。

• RM：

稍后实现，包括诸如： seata.transaction(role=rm,name={BranchTransactionalName},mode=at/mt,meter=counter,status=active/committed/rollback)：以BranchTransactionalName为维度以及AT/MT维度区分不同分支Transactional的状态。

如何扩展

如果有下面几种情况：

1. 您不是使用Prometheus作为运维监控系统，但希望能够将Seata的Metrics数据集成进Dashboard中；

您需要实现新的Exporter，例如如果需要对接Zabbix，创建seata-metrics-exporter-zabbix模块，然后在ExporterType中添加新的Exporter类型，最后在metrics.exporter-list中配置。

2. 您需要更复杂强大的度量器类型，这些度量器在其他Metrics实现库中已有，希望集成这些第三方依赖直接使用；

您可以不使用内置的CompactRegistry的实现，完全扩展一个新的Registry库，例如希望使用Netflix Spectator的实现，扩展名为seata-metrics-registry-spectator的模块，然后在RegistryType中添加新的Registry类型，开发完成后，设置metrics.registry-type为对应的类型。

3. 您需要改变默认Metric的Measurement输出，例如在Timer中增加一个min或sd(方差)；

您可以修改对应Meter的实现，包括measure()方法返回的Measurement列表。