Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，提供高性能和简单易用的分布式事务服务

### 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](https://github.com/Netflix/spectator) >2. [Dropwizard-Metrics](https://github.com/dropwizard/metrics) >3. [Dubbo-Metrics](https://github.com/dubbo/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： | Meter类型 | 描述 | | --------- | ------------------------------------------------------------ | | CompactGauge | 单一最新值度量器 | | CompactCounter | 单一累加度量器，可增可减 | | CompactSummary | 多Measurement输出计数器，将输出`total`(合计)、`count`(计数)、`max`(最大)、`average`(合计/计数)和`tps`(合计/时间间隔)，无单位 | | CompactTimer | 多Measurement输出计时器，将输出`total`(合计)、`count`(计数)、`max`(最大)和`average`(合计/计数)，支持微秒为单位累计 | 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](https://prometheus.io/docs/practices/pushing/)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： ```text ## metrics settings metrics { 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](https://github.com/prometheus/prometheus/wiki/Default-port-allocations)，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： ```yaml 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](https://prometheus.io/docs/visualization/grafana/)获得更好的查询效果，初期Seata导出的Metrics包括： - TC : | Metrics | 描述 | | ------ | --------- | | seata.transaction(role=tc,meter=counter,status=active/committed/rollback) | 当前活动中/已提交/已回滚的事务总数 | | seata.transaction(role=tc,meter=summary,statistic=count,status=committed/rollback) | 当前周期内提交/回滚的事务数 | | seata.transaction(role=tc,meter=summary,statistic=tps,status=committed/rollback) | 当前周期内提交/回滚的事务TPS(transaction per second) | | seata.transaction(role=tc,meter=timer,statistic=total,status=committed/rollback) | 当前周期内提交/回滚的事务耗时总和 | | seata.transaction(role=tc,meter=timer,statistic=count,status=committed/rollback) | 当前周期内提交/回滚的事务数 | | seata.transaction(role=tc,meter=timer,statistic=average,status=committed/rollback) | 当前周期内提交/回滚的事务平均耗时 | | seata.transaction(role=tc,meter=timer,statistic=max,status=committed/rollback) | 当前周期内提交/回滚的事务最大耗时 | >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。