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Metrics学习02 – Counter

Counter是要学习的Metrics的第二个工具，顾名思义即是计数器，通常用来执行统计之类的工作。

Counter比Gauge也复杂不了多少，直接看代码好了：

public class CounterShow {
 
    public static void main(String[] args) {
 
        final MetricRegistry metrics = new MetricRegistry();
        final ConsoleReporter reporter = ConsoleReporter.forRegistry(metrics).build();
        reporter.start(3, TimeUnit.SECONDS);
 
        Counter counter = metrics.counter("异常监控");
 
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            try {
                if (0 == i % 3) {
                    throw new RuntimeException("自定义异常");
                }
                TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            } catch (Exception e) {
                counter.inc();
            }
        }
    }
}

这里的代码较Gauge的那段稍稍有些不同：主要是在Counter实例的创建上 —— 这里使用了MetricRegistry实例的一个工具方法 counter ( ) 。

MetricRegistry的实例为各种指标工具都提供了快速创建实例的方法，通过MetricRegistry提供的方法创建完成指标实例后可以自动完成注册。所以在上面的代码中没有再显式地将counter实例注册到MetricRegistry中。

另外值得细细品一下的是Counter的实现：Counter的计数能力主要依赖LongAdder类完成。

一般执行计数统计，最先想到的是AtomicLong/AtomicInt类。AtmoicXXX使用硬件级别的指令 CAS 来更新计数器的值，这样可以避免加锁，机器直接支持的指令，效率也很高。但是AtomicXXX中的 CAS 操作在出现线程竞争时，失败的线程会白白地循环一次，在并发很大的情况下，因为每次CAS都只有一个线程能成功，竞争失败的线程会非常多。失败次数越多，循环次数就越多，很多线程的CAS操作越来越接近自旋锁（spin lock）。计数操作本来是一个很简单的操作，实际需要耗费的cpu时间应该是越少越好，AtomicXXX在高并发计数时，大量的cpu时间都浪费会在自旋上了，这很浪费，也降低了实际的计数效率。

使用LongAdder计数器可以避免这个问题。LongAdder采用了锁分段的思想，每个LongAdder实例都维护了一组计数单元Cell[]，并发计数时，不同的线程可以在不同的计数单元cell[threadId]上进行计数，这样减少了线程竞争，提高了并发效率。本质上是用空间换时间的思想。

不过LongAdder一开始并不会直接使用计数单元Cell[]，而是先使用一个long类型的base存储，当casBase()出现失败时，则会创建计数单元Cell[]。此时，如果在单个计数单元面出现了更新冲突，那么会尝试创建新的计数单元Cell，或者将Cell[]扩容为2倍。代码如下：

    public void increment() {
        add(1L);
    }
 
    public void add(long x) {
        Cell[] as; long b, v; int m; Cell a;
        if ((as = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) {// 如cells不为空，直接对cells操作；否则casBase
            boolean uncontended = true;
            if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
                (a = as[getProbe() & m]) == null ||
                !(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x)))    // CAS cell
                longAccumulate(x, null, uncontended);    // 创建新的Cell或者扩容
        }
    }

在高并发的情况下，LongAdder较之AtomicXXX有着数倍的性能优势。因此，通常建议使用LongAdder替换AtomicXXX。

再看下Counter的测试结果：

19-6-24 22:18:37 ===============================================================
-- Counters --------------------------------------------------------------------
异常监控
             count = 2
 
19-6-24 22:18:40 ===============================================================
-- Counters --------------------------------------------------------------------
异常监控
             count = 3
 
19-6-24 22:18:43 ===============================================================
-- Counters --------------------------------------------------------------------
异常监控
             count = 5

原文 https://www.zhyea.com/2019/06/25/metrics-explore-02-counter.html

正文到此结束