可观测性-Metrics-统计每个指标的基数

之前已经监控了很多metrics，现在我们需要监控metrics自身的一些指标，例如我们比较关注的是其每个指标的基数。基数太大会导致客户端和服务端内存溢出问题。

相关代码如下

import io.micrometer.core.instrument.Gauge;
import io.micrometer.core.instrument.Meter;
import io.micrometer.core.instrument.composite.CompositeMeterRegistry;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.stream.Collectors;


@Component
public class MetricsCardinalityScheduledTask {
    private final Map<String, Integer> meterCardinalityMap = new ConcurrentHashMap<>();
    private final CompositeMeterRegistry compositeMeterRegistry;

    public MetricsCardinalityScheduledTask(CompositeMeterRegistry compositeMeterRegistry) {
        this.compositeMeterRegistry = compositeMeterRegistry;
    }

    @Scheduled(fixedDelayString = "#{@lakerProperties.scheduleTaskDelayMilliseconds}")
    public void emitCardinalityForEachMeasurement() {
        // 清空
        meterCardinalityMap.clear();
        // 剔除自身的meter。
        List<Meter> registryMeters = compositeMeterRegistry.getMeters()
                                    .stream()
                                    .filter(meter -> !meter.getId().getName().equals("measurement.cardinality"))
                                    .collect(Collectors.toList());
        // 转换所有的Meters
        registryMeters
                .forEach(meter -> meterCardinalityMap.merge(meter.getId().getName(), 1, Integer::sum));

        for (String measurement : meterCardinalityMap.keySet()) {
            Gauge.builder("measurement.cardinality",
                    () -> (long) meterCardinalityMap.get(measurement))
                    .tags("measurement", measurement)
                    .register(compositeMeterRegistry);
        }
    }
}
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为什么上面的代码就可以统计基数呢？

为此我们针对Meter解释下。

Meter是以Id为唯一key，例如有2个指标mem，cpu

mem

• tag：ip，例如有 10.0.0.1,10.0.0.2

cpu

• tag：ip，例如有 10.0.0.1,10.0.0.2

则Meter有4个.指标2个为mem，cpu