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SkyWalking 自定义指标收集

介绍​

SkyWalking是一个开源的APM（应用性能监控）系统，支持通过插件机制扩展其监控能力。自定义指标收集允许开发者根据业务需求，采集特定的性能数据或业务指标（如订单处理延迟、缓存命中率等）。本文将指导你从零开始实现一个自定义指标收集插件。

核心概念
  • 指标（Metric）: 数值型监控数据（如请求量、错误率）。
  • 插件（Plugin）: 通过Java Agent或SDK扩展SkyWalking功能的模块。
  • 上下文（Context）: 指标采集时的环境信息（如服务名称、实例ID）。

基础实现步骤​

1. 创建插件项目结构​

my-metrics-plugin/
├── pom.xml
└── src/
    └── main/
        ├── resources/
        │   └── skywalking-plugin.def
        └── java/
            └── org/
                └── my/
                    └── plugin/
                        └── CustomMetricPlugin.java

2. 定义插件（skywalking-plugin.def）​

custom-metric=org.my.plugin.CustomMetricPlugin

3. 实现插件类​

package org.my.plugin;

import org.apache.skywalking.apm.agent.core.meter.MeterFactory;
import org.apache.skywalking.apm.agent.core.plugin.interceptor.enhance.InstanceMethodsAroundInterceptor;

public class CustomMetricPlugin implements InstanceMethodsAroundInterceptor {
    @Override
    public void beforeMethod(EnhancedInstance objInst, Method method, 
                           Object[] allArguments, Class<?>[] argumentsTypes) {
        // 创建指标（示例：计数器）
        MeterFactory.counter("my_metric")
                   .tag("service", "order-service")
                   .build()
                   .increment();
    }
}

实际案例：订单处理延迟监控​

场景描述​

监控电商系统中订单创建方法的执行耗时，当延迟超过500ms时触发告警。

代码实现​

public class OrderMonitorPlugin implements InstanceMethodsAroundInterceptor {
    private static final HistogramMetric HISTOGRAM = MeterFactory.histogram("order_process_time")
        .tag("unit", "ms")
        .steps(100, 500, 1000)  // 定义统计区间
        .build();

    @Override
    public Object afterMethod(EnhancedInstance objInst, Method method,
                            Object[] allArguments, Object ret, long cost) {
        HISTOGRAM.addValue(cost);  // 记录耗时
        return ret;
    }
}

输出效果​

在SkyWalking UI中将看到：

order_process_time
  - P99: 320ms
  - 超时率(>500ms): 2.3%

高级配置​

动态标签​

通过上下文添加动态标签：

counter.tag("user_id", ContextManager.getUserId()).increment();

指标聚合​

使用```mermaid

常见问题​

注意事项
  1. 指标名称需全局唯一
  2. 避免高频指标（>1万次/分钟）
  3. 标签值不宜过多（防止基数爆炸）

总结与练习​

关键点回顾​

  • 通过实现InstanceMethodsAroundInterceptor接口创建插件
  • 使用MeterFactory创建计数器/直方图等指标
  • 合理使用标签维度

扩展练习​

  1. 尝试监控一个Spring Controller的QPS
  2. 实现当错误率超过5%时自动发送HTTP通知

附加资源​