您之所以會感到困惑，部分原因是DW Metrics Timer IS是DW Metrics Meter。

儀表專用于速率，單位為Hz(事件每秒)。 每個儀表都會發布4(？)個不同的指標：

自指標開始以來的平均(平均)率

1、5和15分鐘的滾動平均費率

您可以通過在代碼的不同點記錄一個值來使用儀表-DW Metrics會自動記下每個呼叫的掛墻時間以及您給它的值，并使用這些來計算該值的增加速率：

Meter getRequests = registry.meter("some-operation.operations")

getRequests.mark() //resets the value, e.g. sets it to 0

int numberOfOps = doSomeNumberOfOperations() //takes 10 seconds, returns 333

getRequests.mark(numberOfOps) //sets the value to number of ops.

我們期望速率為33.3 Hz，因為發生了333次操作，兩次調用mark()之間的時間為10秒。

計時器計算以上四個指標(將每個Timer.Context視為一個事件)，并向其中添加許多其他指標：

事件數量的計數

自指標開始以來的最小，平均和最大持續時間

標準偏差

一個“直方圖”，記錄在第50、97、98、99和99.95個百分位數上分配的持續時間

每個計時器總共報告15個指標。

簡而言之：計時器報告很多指標，要理解它們可能很棘手，但是一旦您這樣做，它們便是發現棘手行為的一種非常有效的方法。

事實是，僅收集兩點之間花費的時間并不是一個非常有用的指標。 考慮：您有如下代碼塊：

Timer timer = registry.timer("costly-operation.service-time")

Timer.Context context = timer.time()

costlyOperation() //service time 10 ms

context.stop()

假設costlyOperation()具有不變的成本，不變的負載并且在單個線程上運行。 在1分鐘的報告期內，我們應該預計此操作的時間為6000次。 顯然，我們不會通過6000x線路報告實際的服務時間-而是需要某種方式來匯總所有這些操作，以適合我們所需的報告窗口。 DW Metrics的計時器每分鐘(我們的報告期間)為我們自動執行一次。 5分鐘后，我們的指標注冊表將報告：

速率為100(每秒事件)

1分鐘的平均速率為100

5分鐘的平均速度為100

計數為30000(看到的事件總數)

最多10(ms)

最少10分鐘

平均10

第50個百分點(p50)的值為10

99.9個百分點(p999)的值為10

現在，讓我們考慮進入一個時期，有時我們的操作會長時間脫離軌道和障礙：

Timer timer = registry.timer("costly-operation.service-time")

Timer.Context context = timer.time()

costlyOperation() //takes 10 ms usually, but once every 1000 times spikes to 1000 ms

context.stop()

在1分鐘的收集時間內，由于每千次執行需要更長的時間，因此現在將看到少于6000次執行。 得出大約5505的信息。經過第一分鐘(系統總時間為6分鐘)，我們現在將看到：

平均速率98(每秒事件)

1分鐘平均率為91.75

5分鐘平均率為98.35

計數為35505(看到的事件總數)

最長持續時間1000(ms)

最小持續時間為10

平均持續時間10.13

第50個百分點(p50)的值為10

99.9個百分點(p999)的值為1000

如果將其繪制成圖形，您會看到大多數請求(p50，p75，p99等)在10毫秒內完成，但是每1000個請求(p99)中的一個請求在1秒內完成。 這也將被視為平均速度略有降低(約2％)，平均1分鐘的幅度顯著降低(將近9％)。

如果僅查看超時時間平均值(速率或持續時間)，您將永遠不會發現這些尖峰-如果對許多成功操作進行平均，它們就會被拖入背景噪聲中。 同樣，僅知道最大值也無濟于事，因為它不會告訴您最大值發生的頻率。 這就是為什么直方圖是跟蹤性能的強大工具的原因，也是DW Metrics的計時器同時發布比率和直方圖的原因。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的java定时器克隆方式,Java-DropWizard指标计量器与计时器的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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