开发者学堂课程【Apache Flink 入门到实战 - Flink 开源社区出品 ：Metrics 和监控（一）】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
课程地址：https://developer.aliyun.com/learning/course/632/detail/10046
Metrics 和监控(一)
内容介绍：
一、什么是 Metrics
二、Metrics 的类型
三、Metric Group
四、怎么用 Metrics
五、如何获取 Metrics
六、实战：利用 Metrics 监控（几个哲学问题）
七、实战
一、什么是 Metrics
相当于指标等一类的意思；fink 提供的 Metrics，可以在 fink 内部收集这样的指标，然后暴露出指标，去更好的理解作业的状态、集群的状态。
这样更好的理解内部的状态。（不能实时检测作业的过程）Metrics 就相当于可以实时监控作业的工具。
二、Metrics 的类型
1、counter 计数器；
可以进行累加或者累减
2、Gauge 最简单的Metrics，反映一个值
看现在内存有多少可以每次实时暴露Gauge，Gauge目前的值就是kept使用的量。
3、meter 统计吞吐量，单位时间内发生“事件”的次数。
相当于求一种速率，事件处理它所用的时间得出的类似于斜率的东西。
4、histogram 统计数据分布、quantile（分位数），mean（频率值），stddev（标准方差），max，min（给一段时间，一段时间内做一个详细的统计）
三、Metric Group
1、Metric 在 Flink 内部有多层结构,并不是扁平化结构，是具有层级关系的，以 Group的方式组织
2、Metric Group + Metric Name 的唯一标识。下面是一个具体的例子（层级关系）：
TaskManagerMetricGroup
TaskManagerJobMetricGroup
TaskMetricGroup
TasklOMetricGroup
OperatorMetricGroup
$User-defined Group}/ $fUser-defined Metrics}（自己加的 Metric，可以有自己的分层）
OperatorlOMetricGroup
JobManagerMetricGroup（层级少）
JobManagerJobMetricGroup
四、怎么用 Metrics
第一步 what，第二步 how
1、系统内置的 Metrics
（1）CPU
（2）memory（heap 的使用情况、nonheap 的使用情况、direct 使用情况）
（3）threads
（4）garbage collection
（5）class loader（不常用）
（6）network（广泛）解决性能问题 network 很好用。不只是网络传输。可以简单想象为Flink结构，一个有向无环图，可以看到上下游是一种生产者消费者模型。定位性能后面会讲到。
（7）cluster（集群）
（8）availability
（9）checkpointing（可以体现潜在的问题）
（10）rockDB（作业规模数据量足够大，需要额外关注，随着数据量的增大，性能会下降。但不会明显下降）
（11）IO
（12）connnectors
（13）kinesis connector
2、User-defined Metrics
除了系统的 Metrics 之外，Flink 支持自定义 Metrics
继承 RichFunction（才可以有接口）
Register user-defined Metric Group:（自定义层级）
getRuntimeContext().getMetricGroup().addGroup(...) 入口
Register user-defined Metric:getRuntimeContext).getMetricGroup@).counter/gauge/meter/histogram(...)
例：
Counter processedCount= getRuntimeContext().getMetricGroup().counter("processed_count"):
processedCount.inc();
Meter processRate = getRuntimeContext().getMetricGroup().meter("rate", new MeterView(60));
processRate.markEvent(); （meter 多长时间内发生的记录，要有一个时间的窗口，单位为秒；加一个事件不需要每次 counter）getRuntimeContext().getMetricGroup().gauge("current_timestamp",System::currentTimeMillis);
Histogram histogram = getRuntimeContext().getMetricGroup().histogram("histogram", new
DescriptiveStatisticsHistogram(1000));
histogram.update(1024);（继承关系，）
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.8/monitoring/metrics.html#metric-types
