1. 简介
监控对于查找错误和优化性能非常有帮助。我们可以手动检测我们的代码以添加计时器和日志记录，但这会导致大量分散注意力的样板文件。
另一方面，我们可以使用由注解驱动的监控框架，例如Dropwizard Metrics。
在本教程中，我们将使用Metrics AspectJ和 Dropwizard Metrics @Timed注解检测一个简单的类。
2.Maven 设置
首先，让我们将 Metrics AspectJ Maven 依赖项添加到我们的项目中：
<dependency>
<groupId>io.astefanutti.metrics.aspectj</groupId>
<artifactId>metrics-aspectj</artifactId>
<version>1.2.0</version>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.astefanutti.metrics.aspectj</groupId>
<artifactId>metrics-aspectj-deps</artifactId>
<version>1.2.0</version>
</dependency>
我们使用metrics-aspectj通过面向方面的编程提供指标，并使用metrics-aspectj-deps提供其依赖项。
我们还需要aspectj-maven-plugin来设置指标注解的编译时处理：
<plugin>
<groupId>org.codehaus.mojo</groupId>
<artifactId>aspectj-maven-plugin</artifactId>
<version>1.8</version>
<configuration>
<complianceLevel>1.8</complianceLevel>
<source>1.8</source>
<target>1.8</target>
<aspectLibraries>
<aspectLibrary>
<groupId>io.astefanutti.metrics.aspectj</groupId>
<artifactId>metrics-aspectj</artifactId>
</aspectLibrary>
</aspectLibraries>
</configuration>
<executions>
<execution>
<goals>
<goal>compile</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
现在我们的项目已准备好检测一些Java代码。
3.注解检测
首先，让我们创建一个方法并用@Timed注解对其进行注解。我们还将用我们的计时器的名称填充name属性：
import com.codahale.metrics.annotation.Timed;
import io.astefanutti.metrics.aspectj.Metrics;
@Metrics(registry = "objectRunnerRegistryName")
public class ObjectRunner {
@Timed(name = "timerName")
public void run() throws InterruptedException {
Thread.sleep(1000L);
}
}
我们在类级别使用@Metrics注解让 Metrics AspectJ 框架知道这个类有要监视的方法。我们将@Timed放在创建计时器的方法上。
此外， @Metrics使用提供的注册表名称(在本例中为 objectRunnerRegistryName)创建一个注册表 来存储指标。
我们的示例代码只休眠一秒钟来模拟操作。
现在，让我们定义一个类来启动应用程序并配置我们的MetricsRegistry：
public class ApplicationMain {
static final MetricRegistry registry = new MetricRegistry();
public static void main(String args[]) throws InterruptedException {
startReport();
ObjectRunner runner = new ObjectRunner();
for (int i = 0; i < 5; i++) {
runner.run();
}
Thread.sleep(3000L);
}
static void startReport() {
SharedMetricRegistries.add("objectRunnerRegistryName", registry);
ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(registry)
.convertRatesTo(TimeUnit.SECONDS)
.convertDurationsTo(TimeUnit.MILLISECONDS)
.outputTo(new PrintStream(System.out))
.build();
reporter.start(3, TimeUnit.SECONDS);
}
}
在ApplicationMain的startReport方法中，我们使用与@Metrics中使用的相同注册表名称将注册表实例设置为SharedMetricRegistries。
之后，我们创建一个简单的ConsoleReporter来报告来自@Timed注解方法的指标。我们应该注意到还有其他类型的记者可用。
我们的应用程序将调用 timed 方法五次。让我们用 Maven 编译它然后执行它：
-- Timers ----------------------------------------------------------------------
ObjectRunner.timerName
count = 5
mean rate = 0.86 calls/second
1-minute rate = 0.80 calls/second
5-minute rate = 0.80 calls/second
15-minute rate = 0.80 calls/second
min = 1000.49 milliseconds
max = 1003.00 milliseconds
mean = 1001.03 milliseconds
stddev = 1.10 milliseconds
median = 1000.54 milliseconds
75% <= 1001.81 milliseconds
95% <= 1003.00 milliseconds
98% <= 1003.00 milliseconds
99% <= 1003.00 milliseconds
99.9% <= 1003.00 milliseconds
正如我们所见，度量框架为我们提供了详细的统计信息，只需对我们想要检测的方法进行很少的代码更改。
我们应该注意，在没有 Maven 构建的情况下运行应用程序——例如，通过 IDE——可能无法获得上述输出。我们需要确保 AspectJ 编译插件包含在构建中才能正常工作。
4. 总结
在本教程中，我们研究了如何使用 Metrics AspectJ 检测简单的Java应用程序。
我们发现 Metrics AspectJ 注解是检测代码的好方法，无需像 Spring、JEE 或 Dropwizard 这样的大型应用程序框架。相反，通过使用方面，我们能够在编译时添加拦截器。
与往常一样，本教程的完整源代码可在GitHub上获得。
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