设计模式简记-实战二：如何实现一个支持各种统计规则的性能计数器？

3.12 实战二：如何实现一个支持各种统计规则的性能计数器？

3.12.1 划分职责进而识别出有哪些类

根据需求描述，先大致识别出下面几个接口或类。这一步不难，完全就是翻译需求。

  • MetricsCollector 类负责提供 API，来采集接口请求的原始数据。我们可以为 MetricsCollector 抽象出一个接口，但这并不是必须的，因为暂时我们只能想到一个 MetricsCollector 的实现方式。
  • MetricsStorage 接口负责原始数据存储，RedisMetricsStorage 类实现 MetricsStorage 接口。这样做是为了今后灵活地扩展新的存储方法，比如用 HBase 来存储。
  • Aggregator 类负责根据原始数据计算统计数据。
  • ConsoleReporter 类、EmailReporter 类分别负责以一定频率统计并发送统计数据到命令行和邮件。至于 ConsoleReporter 和 EmailReporter 是否可以抽象出可复用的抽象类，或者抽象出一个公共的接口，我们暂时还不能确定。

3.12.2 定义类及类与类之间的关系

  • 识别出几个核心的类之后，先在 IDE 中创建好这几个类，然后开始试着定义它们的属性和方法。在设计类、类与类之间交互的时候，不断地用之前学过的设计原则和思想来审视设计是否合理，

    比如，是否满足单一职责原则、开闭原则、依赖注入、KISS 原则、DRY 原则、迪米特法则，是否符合基于接口而非实现编程思想，代码是否高内聚、低耦合，是否可以抽象出可复用代码等等。

  • 数据采集类

    public class MetricsCollector {
  private MetricsStorage metricsStorage;//基于接口而非实现编程

  //依赖注入
  public MetricsCollector(MetricsStorage metricsStorage) {
    this.metricsStorage = metricsStorage;
  }

  //用一个函数代替了最小原型中的两个函数
  public void recordRequest(RequestInfo requestInfo) {
    if (requestInfo == null || StringUtils.isBlank(requestInfo.getApiName())) {
      return;
    }
    metricsStorage.saveRequestInfo(requestInfo);
  }
}

public class RequestInfo {
  private String apiName;
  private double responseTime;
  private long timestamp;
  //...省略constructor/getter/setter方法...
}

  • MetricsStorage 类和 RedisMetricsStorage 类的属性和方法也比较明确。具体的代码实现如下所示。注意，一次性取太长时间区间的数据，可能会导致拉取太多的数据到内存中，有可能会撑爆内存(OOM, FULL GC)。

    public interface MetricsStorage {
  void saveRequestInfo(RequestInfo requestInfo);

  List<RequestInfo> getRequestInfos(String apiName, long startTimeInMillis, long endTimeInMillis);

  Map<String, List<RequestInfo>> getRequestInfos(long startTimeInMillis, long endTimeInMillis);
}

public class RedisMetricsStorage implements MetricsStorage {
  //...省略属性和构造函数等...
  @Override
  public void saveRequestInfo(RequestInfo requestInfo) {
    //...
  }

  @Override
  public List<RequestInfo> getRequestInfos(String apiName, long startTimestamp, long endTimestamp) {
    //...
  }

  @Override
  public Map<String, List<RequestInfo>> getRequestInfos(long startTimestamp, long endTimestamp) {
    //...
  }
}

  • 统计和显示所要完成的功能逻辑细分：

    • 根据给定的时间区间，从数据库中拉取数据；
    • 根据原始数据，计算得到统计数据；
    • 将统计数据显示到终端（命令行或邮件）；
    • 定时触发以上 3 个过程的执行。

    选择把第 1、3、4 逻辑放到 ConsoleReporter 或 EmailReporter 类中，把第 2 个逻辑放到 Aggregator 类中。其中，Aggregator 类负责的逻辑比较简单把它设计成只包含静态方法的工具类。具体的代码实现如下所示：

    public class Aggregator {
  public static RequestStat aggregate(List<RequestInfo> requestInfos, long durationInMillis) {
    double maxRespTime = Double.MIN_VALUE;
    double minRespTime = Double.MAX_VALUE;
    double avgRespTime = -1;
    double p999RespTime = -1;
    double p99RespTime = -1;
    double sumRespTime = 0;
    long count = 0;
    for (RequestInfo requestInfo : requestInfos) {
      ++count;
      double respTime = requestInfo.getResponseTime();
      if (maxRespTime < respTime) {
        maxRespTime = respTime;
      }
      if (minRespTime > respTime) {
        minRespTime = respTime;
      }
      sumRespTime += respTime;
    }
    if (count != 0) {
      avgRespTime = sumRespTime / count;
    }
    long tps = (long)(count / durationInMillis * 1000);
    Collections.sort(requestInfos, new Comparator<RequestInfo>() {
      @Override
      public int compare(RequestInfo o1, RequestInfo o2) {
        double diff = o1.getResponseTime() - o2.getResponseTime();
        if (diff < 0.0) {
          return -1;
        } else if (diff > 0.0) {
          return 1;
        } else {
          return 0;
        }
      }
    });
    int idx999 = (int)(count * 0.999);
    int idx99 = (int)(count * 0.99);
    if (count != 0) {
      p999RespTime = requestInfos.get(idx999).getResponseTime();
      p99RespTime = requestInfos.get(idx99).getResponseTime();
    }
    RequestStat requestStat = new RequestStat();
    requestStat.setMaxResponseTime(maxRespTime);
    requestStat.setMinResponseTime(minRespTime);
    requestStat.setAvgResponseTime(avgRespTime);
    requestStat.setP999ResponseTime(p999RespTime);
    requestStat.setP99ResponseTime(p99RespTime);
    requestStat.setCount(count);
    requestStat.setTps(tps);
    return requestStat;
  }
}

public class RequestStat {
  private double maxResponseTime;
  private double minResponseTime;
  private double avgResponseTime;
  private double p999ResponseTime;
  private double p99ResponseTime;
  private long count;
  private long tps;
  //...省略getter/setter方法...
}
    • ConsoleReporter 类相当于一个上帝类，定时根据给定的时间区间，从数据库中取出数据，借助 Aggregator 类完成统计工作，并将统计结果输出到命令行。具体的代码实现如下所示：
    public class ConsoleReporter {
  private MetricsStorage metricsStorage;
  private ScheduledExecutorService executor;

  public ConsoleReporter(MetricsStorage metricsStorage) {
    this.metricsStorage = metricsStorage;
    this.executor = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
  }
  
  // 第4个代码逻辑：定时触发第1、2、3代码逻辑的执行；
  public void startRepeatedReport(long periodInSeconds, long durationInSeconds) {
    executor.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
      @Override
      public void run() {
        // 第1个代码逻辑：根据给定的时间区间，从数据库中拉取数据；
        long durationInMillis = durationInSeconds * 1000;
        long endTimeInMillis = System.currentTimeMillis();
        long startTimeInMillis = endTimeInMillis - durationInMillis;
        Map<String, List<RequestInfo>> requestInfos =
                metricsStorage.getRequestInfos(startTimeInMillis, endTimeInMillis);
        Map<String, RequestStat> stats = new HashMap<>();
        for (Map.Entry<String, List<RequestInfo>> entry : requestInfos.entrySet()) {
          String apiName = entry.getKey();
          List<RequestInfo> requestInfosPerApi = entry.getValue();
          // 第2个代码逻辑：根据原始数据，计算得到统计数据；
          RequestStat requestStat = Aggregator.aggregate(requestInfosPerApi, durationInMillis);
          stats.put(apiName, requestStat);
        }
        // 第3个代码逻辑：将统计数据显示到终端（命令行或邮件）；
        System.out.println("Time Span: [" + startTimeInMillis + ", " + endTimeInMillis + "]");
        Gson gson = new Gson();
        System.out.println(gson.toJson(stats));
      }
    }, 0, periodInSeconds, TimeUnit.SECONDS);
  }
}

public class EmailReporter {
  private static final Long DAY_HOURS_IN_SECONDS = 86400L;

  private MetricsStorage metricsStorage;
  private EmailSender emailSender;
  private List<String> toAddresses = new ArrayList<>();

  public EmailReporter(MetricsStorage metricsStorage) {
    this(metricsStorage, new EmailSender(/*省略参数*/));
  }

  public EmailReporter(MetricsStorage metricsStorage, EmailSender emailSender) {
    this.metricsStorage = metricsStorage;
    this.emailSender = emailSender;
  }

  public void addToAddress(String address) {
    toAddresses.add(address);
  }

  public void startDailyReport() {
    Calendar calendar = Calendar.getInstance();
    calendar.add(Calendar.DATE, 1);
    calendar.set(Calendar.HOUR_OF_DAY, 0);
    calendar.set(Calendar.MINUTE, 0);
    calendar.set(Calendar.SECOND, 0);
    calendar.set(Calendar.MILLISECOND, 0);
    Date firstTime = calendar.getTime();
    Timer timer = new Timer();
    timer.schedule(new TimerTask() {
      @Override
      public void run() {
        long durationInMillis = DAY_HOURS_IN_SECONDS * 1000;
        long endTimeInMillis = System.currentTimeMillis();
        long startTimeInMillis = endTimeInMillis - durationInMillis;
        Map<String, List<RequestInfo>> requestInfos =
                metricsStorage.getRequestInfos(startTimeInMillis, endTimeInMillis);
        Map<String, RequestStat> stats = new HashMap<>();
        for (Map.Entry<String, List<RequestInfo>> entry : requestInfos.entrySet()) {
          String apiName = entry.getKey();
          List<RequestInfo> requestInfosPerApi = entry.getValue();
          RequestStat requestStat = Aggregator.aggregate(requestInfosPerApi, durationInMillis);
          stats.put(apiName, requestStat);
        }
        // TODO: 格式化为html格式，并且发送邮件
      }
    }, firstTime, DAY_HOURS_IN_SECONDS * 1000);
  }
}

3.12.3 将类组装起来并提供执行入口

两个执行入口：一个是 MetricsCollector 类，提供了一组 API 来采集原始数据；另一个是 ConsoleReporter 类和 EmailReporter 类，用来触发统计显示。框架具体的使用方式如下所示：

public class Demo {
  public static void main(String[] args) {
    MetricsStorage storage = new RedisMetricsStorage();
    ConsoleReporter consoleReporter = new ConsoleReporter(storage);
    consoleReporter.startRepeatedReport(60, 60);

    EmailReporter emailReporter = new EmailReporter(storage);
    emailReporter.addToAddress("wangzheng@xzg.com");
    emailReporter.startDailyReport();

    MetricsCollector collector = new MetricsCollector(storage);
    collector.recordRequest(new RequestInfo("register", 123, 10234));
    collector.recordRequest(new RequestInfo("register", 223, 11234));
    collector.recordRequest(new RequestInfo("register", 323, 12334));
    collector.recordRequest(new RequestInfo("login", 23, 12434));
    collector.recordRequest(new RequestInfo("login", 1223, 14234));

    try {
      Thread.sleep(100000);
    } catch (InterruptedException e) {
      e.printStackTrace();
    }
  }
}
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