引言

我们的打算对某个 golang 的服务，统计一下它每秒的QPS, go-metrics成为我们不二的选择。
在我的文章METRICS的简易实现

我简单的给出了对这个问题的一种简易实现。

1. 简易实现的优缺点

优点

1) 实现方式相对直观

缺点

为了一个指标，所带来的开销很大
1) 每个指标需要1个专门的协程，每秒钟做一次”快照”
2) 1分的的QPS需要60个点, 如果还需要5分钟, 15分钟的QPS
那么共需记录 60 * (1 + 5 + 15) = 1260 个点

2. go-metrics的实现

传送门
meter.go

2.1 理论

go-metrics中对于Meter的实现基于EWMA(Exponentially Weighted Moving-Average) 中文译为指数加权移动平均法

它是一种特殊的加权移动平均法。其特点是: 第一，指数平滑法进一步加强了观察期近期观察值对预测值的作用，对不同时间的观察值所赋予的权数不等，从而加大了近期观察值的权数，使预测值能够迅速反映市场实际的变化。权数之间按等比级数减少，此级数之首项为平滑常数a,公比为(1- a)。第二，指数平滑法对于观察值所赋予的权数有伸缩性，可以取不同的a 值以改变权数的变化速率。如a取小值，则权数变化较迅速，观察值的新近变化趋势较能迅速反映于指数移动平均值中。因此，运用指数平滑法，可以选择不同的a 值来调节时间序列观察值的均匀程度(即趋势变化的平稳程度)。

EWMA 在实际应用中，主要是用于预测股价变化等等

注意 下面公式中的 GO-METRICS中METER的设计实现 - 图1 和上面文献中的a 是同一个参数，特此说明

GO-METRICS中METER的设计实现 - 图2

预测的方法是，每隔一段时间进行一次采样，每次采样完成之后，就对预测值进行一次修正，这种方法的特点是近期的采样值对预测值的影响大，远期的影响较小

这种理论是有合理性的，尤其是对于了连续变化的曲线

2.2 实现

meter.go 中，重要的结构有2个

  1. type StandardMeter struct {
  2.     lock        sync.RWMutex
  3.     snapshot    *MeterSnapshot
  4.     a1, a5, a15 EWMA
  5.     startTime   time.Time
  6.     stopped     bool
  7. }

// 定时调用StandardMeter的tick方法

  1. type meterArbiter struct {
  2.     sync.RWMutex
  3.     started bool
  4.     meters  map[*StandardMeter]struct{}
  5.     ticker  *time.Ticker
  6. }
  1. func NewMeter() Meter {
  2.     if UseNilMetrics {
  3.         return NilMeter{}
  4.     }
  5.     m := newStandardMeter()
  6.     arbiter.Lock()
  7.     defer arbiter.Unlock()
  8.     arbiter.meters[m] = struct{}{}
  9.     if !arbiter.started {
  10.         arbiter.started = true
  11.         go arbiter.tick()
  12.     }
  13.     return m
  14. }

a1, a5, a15 的唯一区别是GO-METRICS中METER的设计实现 - 图3值不同
https://github.com/rcrowley/go-metrics/blob/master/ewma.go

  1. // NewEWMA1 constructs a new EWMA for a one-minute moving average.
  2. func NewEWMA1() EWMA {
  3.     return NewEWMA(1 - math.Exp(-5.0/60.0/1))
  4. }
  6. // NewEWMA5 constructs a new EWMA for a five-minute moving average.
  7. func NewEWMA5() EWMA {
  8.     return NewEWMA(1 - math.Exp(-5.0/60.0/5))
  9. }

arbiter 作为模块变量，会统一的管理所有Meters，每5秒计算一下平均值（采样点），并让MeterSnapshot中的计数器清零，重新开始计数

  1. var arbiter = meterArbiter{ticker: time.NewTicker(5e9), meters: make(map[*StandardMeter]struct{})}

总结

显然基于EWMA的方法，对于每一个Meter都只需要一个计数器即可，内存消耗大大降低了。

参考资料

  1. EWMA chart
  2. 指数平滑法
  3. https://github.com/rcrowley/go-metrics

[

](https://github.com/rcrowley/go-metrics)

原文

链接：http://vearne.cc/archives/421 作者：萌叔 | http://vearne.cc