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HickWall 详解

news 来源：原创 2025/5/8 14:14:04

优质博文：IT-BLOG-CN

一、监控分类

【1】Tracing调用链：
【2】Logging日志：
【3】Metrics指标：在应用发布之后，会长时间存在的度量维度。某个接口的请求量、响应时间。

Metrics数据模型

二、Metirc 接入

【1】pom.xml中添加metric-client依赖

<dependency><groupId>com.ctrip.flight.intl.common</groupId><artifactId>metric-client</artifactId><version>4.0.5</version>
</dependency>

【2】执行命令mvn -DskipTests=true compile
【3】编辑MetricClientExampleApplication.java

@SpringBootApplicationpublic class MetricClientExampleApplication {SpringApplication.run(MetricClientExampleApplication.class, args);
}@Bean
public CommandLineRunner commandLineRunner() {return args -> {TimeUnit time = TimeUnit.SECONDS;while (true) {Metric metric = Metric.create("hickwall_metric_client_example", "100016249", "SYS");ThreadLocalRandom random = ThreadLocalRandom.current();metric.withTag("caller", "Dante").withTag("bu", "SYS").recordOne("run_query", random.nextLong(100, 60000));metric.recordSize("run_times", random.nextLong(0, 100));metric.addGauge("run_changes", () -> random.nextLong(0, 100));time.sleep(120);}};
}

【4】Tomcat应用

hickwall.prefix=数据库名.+自定义名字（用于区分不同开发组组、不同项目）推荐做法：数据库名.小组名.项目名eg: hickwall.prefix=FLT.backendservice.offline.screenpopup

三、埋点

【1】普通记录： 下面用一个例子来演示recordOne和recordSize的用法。假如有一个航班查询接口，它根据传入的参数，返回匹配的所有航班。接口定义如下：

public List<Flight> searchFlights(String dep, String arr, String date);

现在，我们关心这个接口的表现，具体为如下指标：
■ 这个接口每秒调用了多少次。
■ 这个接口每次调用花了多少时间。
■ 这个接口每次调用返回了多少条结果。

做法如下：

public List<Flight> searchFlights(String dep, String arr, String date){// 记录请求开始的时间long startTime = System.currentTimeMillis();// 实际的搜索航班List<Flight> flights = doSearchFlights(dep, arr, date);// 当前时间减去开始时间，计算得到搜索航班实际执行的时间long timeUsed = System.currentTimeMillis() - startTime;// 埋点记录这个方法被调用了一次，以及这次调用使用的时间Metrics.recordOne("flight.search", timeUsed);// 埋点记录这次调用返回的航班的条数。Metrics.recordSize("flight.search", flights.size());return flights;
}

recordOne和recordSize的区别：
■ recordOne记录的值是qps。场景：引擎每秒成功多少次。
■ recordSize记录的值是平均值。场景：引擎每次返回的结果数量。

【2】下面演示addGauge的用法：假如系统内部有一个缓存，缓存的key的数量随着时间而改变。我们关心缓存的表现，指标如下：缓存的key随着时间是如何变化的。针对这种需求，recordOne和recordSize可能就不够用了，这时需要用addGauge。如下：

@Service
public class Test {Map cache = new HashMap();@PostConstructpublic void init() {Metrics.addGauge("cache", () -> cache.size());}
}

addGauge方法要求传入一个Supplier，这个Supplier应该返回一个整数值。Metrics会每分钟调用一次Supplier，并把它返回的整数值发送给hickwall。

如果在3.2中自己new了一个Metric，上面例子中的Metrics要替换成new出来的metric对象。

四、使用 Tag

相同的指标名，可以记录不同的tag。在hickwall展示的时候，可以根据tag来分别展示指标。

提示：自定义的Tag名称如果DB无法查询得到，目前是需要找Hickwall Support手动添加。
tag的使用如下：

Metrics.withTag("clientAppId", "100000").recordOne("metricName");

五、超高频调用

如果调用的频率非常高（1000+qps），recordOne和recordSize的性能可能会不够用。这种情况下，需要使用forRecordOne和forRecordSize来提高性能。

沿用4.1中的例子，代码要修改如下（注意第1/2行和第15/17行）：

private MetricOne COUNT_METRIC = Metrics.forRecordOne("flight.search");
private MetricSize SIZE_METRIC = Metrics.forRecordSize("flight.search");public List<Flight> searchFlights(String dep, String arr, String date){// 记录请求开始的时间long startTime = System.currentTimeMillis();// 实际的搜索航班List<Flight> flights = doSearchFlights(dep, arr, date);// 当前时间减去开始时间，计算得到搜索航班实际执行的时间long timeUsed = System.currentTimeMillis() - startTime;// 埋点记录这个方法被调用了一次，以及这次调用使用的时间COUNT_METRIC.recordOne(timeUsed);// 埋点记录这次调用返回的航班的条数。SIZE_METRIC.recordSize(flights.size());return flights;
}

六、指标命名方式

前面第四节中，埋点使用的指标名并不是最终在hickwall中存储的指标名。

hickwall中存储的指标名规则如下：metricName=appPrefix.metricName.{count,time,size,value}

例如，假设appPrefix为intlengine.common

记录方式	最终名称
recordOne(“query”)	intlengine.common.query.count
recordOne(“query”, time)	intlengine.common.query.count
	intlengine.common.query.time
recordSize(“queryResult”)	intlengine.common.queryResult.size
addGauge(“resource”, ()-> resources.size())	intlengine.common.resources.value

七、检查写入情况

打开指标查询，选择数据源和搜索指标名称，我看主要看两部分"查询"和"生成看板到Grafana"。下图为查询相关信息

数据源名的层次结构

生成看板到Grafana:

【1】数据源和指标查询语句必填
【2】dashboard选择必填:
■ 添加到已有的dashboard：将当前的指标添加到已经存在的hickwall grafana dashboard中。
■ 新建dashbaord: 新建一个dashboard，并将当前的指标添加到新建的这个dashbord中。需要指定新的dashboard名称，并且重名的dashboard会新建失败。
【3】panel配置必填
■ 新建panel：需要指定新的panel的名称
■ 已有的panel: 为已有的panel添加当前的指标语句
【4】别名legendFormat: 即这条线的名称，支持这种tag匹配格式非必填
【5】预览: 可以查看当前指标生成的线以及panel的json 配置。

效果图

八、尝试一下 PromQL

在Grafana上创建一个看板，然后点击Add Query，在这个看起来有点唬人的页面里把Queries to改成APM-SYS，然后在那个大大的输入框里写下生命、宇宙与一切的答案：

不管多复杂的promQL表达式，返回值只有三种
1.瞬时向量，同一时间点的数据点
2.范围向量，同一个指标的一段时间范围内的数据点
3.数值，字面量，没有标签、时间戳

PromQL的运算逻辑是这样的：浏览器会按照选取的时间范围和显示器的大小选取合适的间隔，例如显示的曲线是3min一个数据点。后端会根据这个时间间隔分别计算每个时间段上的值，并赋予该时间段的起始时间戳。最后所有的段连接起来就是一条曲线。

九、看板

当我们使用PromQL查出了需要的数据，就可以继续调整看板的其它配置。常用的有：
■ Legend：图例。如果我们只希望显示数据中的caller这个tag的值，就可以在Legend中填写 ‘’
■ Min step：步长。如果希望图中每小时只显示一个点，就在这里填写1h
■ Visualization：点击左侧第二个图标进入，这里可以修改的配置项很多，比如：
● Visualization：可以从默认的 Graph 改成多种其它图表，每种图表的使用方式各异，请自行探索 / 查阅文档
● Axes -> Left Y -> Unit：改变默认的数值单位
● Legend -> Values -> Total / Avg / Min / Max ...
■ General：左侧第三个图标，在这里可以给Panel取一个温暖的名字
■ Alert：左侧第四个图标，进入我们接下来要做的：配置告警