JAVA性能统计项目

article/2025/9/27 4:16:35

一、项目背景：

我们希望设计开发一个小的框架，能够获取接口调用的各种统计信息，比如，响应时间的最大值（max）、最小值（min）、平均值（avg）、百分位值（percentile）、接口调用次数（count）、频率（tps） 等，并且支持将统计结果以各种显示格式（比如：JSON 格式、网页格式、自定义显示格式等）输出到各种终端（Console 命令行、HTTP 网页、Email、日志文件、自定义输出终端等），以方便查看。

二、需求分析：

接口统计信息：包括接口响应时间的统计信息，以及接口调用次数的统计信息等。

统计信息的类型：max、min、avg、percentile、count、tps 等。

统计信息显示格式：Json、Html、自定义显示格式。

统计信息显示终端：Console、Email、HTTP 网页、日志、自定义显示终端。

统计触发方式：包括主动和被动两种。主动表示以一定的频率定时统计数据，并主动推送到显示终端，比如邮件推送。被动表示用户触发统计，比如用户在网页中选择要统计的时间区间，触发统计，并将结果显示给用户。

统计时间区间：框架需要支持自定义统计时间区间，比如统计最近 10 分钟的某接口的 tps、访问次数，或者统计 12 月 11 日 00 点到 12 月 12 日 00 点之间某接口响应时间的最大值、最小值、平均值等。

统计时间间隔：对于主动触发统计，我们还要支持指定统计时间间隔，也就是多久触发一次统计显示。比如，每间隔 10s 统计一次接口信息并显示到命令行中，每间隔 24 小时发送一封统计信息邮件。

三、框架设计：

对于性能计数器这个框架的开发来说，我们可以先聚焦于一个非常具体、简单的应用场景，比如统计用户注册、登录这两个接口的响应时间的最大值和平均值、接口调用次数，并且将统计结果以 JSON 的格式输出到命令行中。现在这个需求简单、具体、明确，设计实现起来难度降低了很多。


//应用场景：统计下面两个接口(注册和登录）的响应时间和访问次数
public class UserController {public void register(UserVo user) {//...}public UserVo login(String telephone, String password) {//...}
}

要输出接口的响应时间的最大值、平均值和接口调用次数，我们首先要采集每次接口请求的响应时间，并且存储起来，然后按照某个时间间隔做聚合统计，最后才是将结果输出。在原型系统的代码实现中，我们可以把所有代码都塞到一个类中，暂时不用考虑任何代码质量、线程安全、性能、扩展性等等问题，怎么简单怎么来就行。

最小原型的代码实现如下所示。其中，recordResponseTime() 和 recordTimestamp() 两个函数分别用来记录接口请求的响应时间和访问时间。startRepeatedReport() 函数以指定的频率统计数据并输出结果。


public class Metrics {// Map的key是接口名称，value对应接口请求的响应时间或时间戳；private Map<String, List<Double>> responseTimes = new HashMap<>();private Map<String, List<Double>> timestamps = new HashMap<>();private ScheduledExecutorService executor = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();public void recordResponseTime(String apiName, double responseTime) {responseTimes.putIfAbsent(apiName, new ArrayList<>());responseTimes.get(apiName).add(responseTime);}public void recordTimestamp(String apiName, double timestamp) {timestamps.putIfAbsent(apiName, new ArrayList<>());timestamps.get(apiName).add(timestamp);}public void startRepeatedReport(long period, TimeUnit unit){executor.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {@Overridepublic void run() {Gson gson = new Gson();Map<String, Map<String, Double>> stats = new HashMap<>();for (Map.Entry<String, List<Double>> entry : responseTimes.entrySet()) {String apiName = entry.getKey();List<Double> apiRespTimes = entry.getValue();stats.putIfAbsent(apiName, new HashMap<>());stats.get(apiName).put("max", max(apiRespTimes));stats.get(apiName).put("avg", avg(apiRespTimes));}for (Map.Entry<String, List<Double>> entry : timestamps.entrySet()) {String apiName = entry.getKey();List<Double> apiTimestamps = entry.getValue();stats.putIfAbsent(apiName, new HashMap<>());stats.get(apiName).put("count", (double)apiTimestamps.size());}System.out.println(gson.toJson(stats));}}, 0, period, unit);}private double max(List<Double> dataset) {//省略代码实现}private double avg(List<Double> dataset) {//省略代码实现}
}

我们通过不到 50 行代码就实现了最小原型。接下来，我们再来看，如何用它来统计注册、登录接口的响应时间和访问次数。具体的代码如下所示：


//应用场景：统计下面两个接口(注册和登录）的响应时间和访问次数
public class UserController {private Metrics metrics = new Metrics();public UserController() {metrics.startRepeatedReport(60, TimeUnit.SECONDS);}public void register(UserVo user) {long startTimestamp = System.currentTimeMillis();metrics.recordTimestamp("regsiter", startTimestamp);//...long respTime = System.currentTimeMillis() - startTimestamp;metrics.recordResponseTime("register", respTime);}public UserVo login(String telephone, String password) {long startTimestamp = System.currentTimeMillis();metrics.recordTimestamp("login", startTimestamp);//...long respTime = System.currentTimeMillis() - startTimestamp;metrics.recordResponseTime("login", respTime);}
}

最小原型的代码实现虽然简陋，但它却帮我们将思路理顺了很多，我们现在就基于它做最终的框架设计。下面是我针对性能计数器框架画的一个粗略的系统设计图。图可以非常直观地体现设计思想，并且能有效地帮助我们释放更多的脑空间，来思考其他细节问题。

如图所示，我们把整个框架分为四个模块：数据采集、存储、聚合统计、显示。每个模块负责的工作简单罗列如下。

数据采集：负责打点采集原始数据，包括记录每次接口请求的响应时间和请求时间。数据采集过程要高度容错，不能影响到接口本身的可用性。除此之外，因为这部分功能是暴露给框架的使用者的，所以在设计数据采集 API 的时候，我们也要尽量考虑其易用性。

存储：负责将采集的原始数据保存下来，以便后面做聚合统计。数据的存储方式有多种，比如：Redis、MySQL、HBase、日志、文件、内存等。数据存储比较耗时，为了尽量地减少对接口性能（比如响应时间）的影响，采集和存储的过程异步完成。

聚合统计：负责将原始数据聚合为统计数据，比如：max、min、avg、pencentile、count、tps 等。为了支持更多的聚合统计规则，代码希望尽可能灵活、可扩展。

显示：负责将统计数据以某种格式显示到终端，比如：输出到命令行、邮件、网页、自定义显示终端等。

四、面向对象设计与实现

1. 划分职责进而识别出有哪些类

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。

2. 定义类及类与类之间的关系

MetricsCollector 类的定义非常简单，具体代码如下所示。对比上一节课中最小原型的代码，MetricsCollector 通过引入 RequestInfo 类来封装原始数据信息，用一个采集函数代替了之前的两个函数。


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


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...@Overridepublic void saveRequestInfo(RequestInfo requestInfo) {//...}@Overridepublic List<RequestInfo> getRequestInfos(String apiName, long startTimestamp, long endTimestamp) {//...}@Overridepublic Map<String, List<RequestInfo>> getRequestInfos(long startTimestamp, long endTimestamp) {//...}
}

MetricsCollector 类和 MetricsStorage 类的设计思路比较简单，不同的人给出的设计结果应该大差不差。但是，统计和显示这两个功能就不一样了，可以有多种设计思路。实际上，如果我们把统计显示所要完成的功能逻辑细分一下的话，主要包含下面 4 点：

1、根据给定的时间区间，从数据库中拉取数据；

2、根据原始数据，计算得到统计数据；

3、将统计数据显示到终端（命令行或邮件）；

4、定时触发以上 3 个过程的执行。

我们选择把第 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，我们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>() {@Overridepublic 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() {@Overridepublic 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() {@Overridepublic 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. 将类组装起来并提供执行入口

因为这个框架稍微有些特殊，有两个执行入口：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();}}
}

五、Review 设计与实现

1、MetricsCollector

MetricsCollector 负责采集和存储数据，职责相对来说还算比较单一。它基于接口而非实现编程，通过依赖注入的方式来传递 MetricsStorage 对象，可以在不需要修改代码的情况下，灵活地替换不同的存储方式，满足开闭原则。

2、MetricsStorage、RedisMetricsStorage

MetricsStorage 和 RedisMetricsStorage 的设计比较简单。当我们需要实现新的存储方式的时候，只需要实现 MetricsStorage 接口即可。因为所有用到 MetricsStorage 和 RedisMetricsStorage 的地方，都是基于相同的接口函数来编程的，所以，除了在组装类的地方有所改动（从 RedisMetricsStorage 改为新的存储实现类），其他接口函数调用的地方都不需要改动，满足开闭原则。

3、Aggregator

Aggregator 类是一个工具类，里面只有一个静态函数，有 50 行左右的代码量，负责各种统计数据的计算。

4、ConsoleReporter、EmailReporter


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