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日志与指标都是程序员在监控软件运行状态的时候会经常用到的一些工具,而今天我们就通过案例分析来了解一下,日志记录与度量指标的区别。
一,日志记录的是发生在某个时间点的事情,其中包含非常多的细节,可以说是事无巨细的。
二,数据库记录的是当前数据的新快照,我们通常不会关注中间的过程,如电商网站的商品价格可能经过多次调整,但数据库通常只会记录商品的新价格。
三,度量统计的是一个窗口期的聚合数据,可以是平均值,也可以是累计值。如果是CPU负载,就统计一段时间的平均值;如果是1分钟内交易的订单数,就需要统计累计值。还有一类比较特殊,就是那些没有时间区间的情况,如计数器等,在应用启动后的整个运行期间,它的值会不停地累加,在应用重启后它会被重新计算。
虽然日志可以计算出一些数据,如订单数、订单金额等,但这里需要考虑数据分析的成本和实时性,以更好地实现计算资源、存储节约和快速查询等。而度量统计的是窗口期的数据,所以不需要再次计算,从而节约了计算资源;同时也不需要保存窗口期中每一条具体的数据,因此可以节约存储资源;从用户角度来说,由于数据经过了窗口期的预处理,因此查询响应的速度也会更快。
总体来说,度量部分处理的是可观测性数据中的垂直场景。当我们更关注某一窗口期的聚合数据,同时关注点主要聚焦于数据的趋势和对比时,度量刚好能够满足这类需求。
度量指标主要由以下5个部分组成:
1)名称:因为度量指标的名称要表达其代表的意思,所以好采用命名空间级联的方式,可以使用类似域名的“.”分隔,或者使用Prometheus中采用的“_”分隔。
2)时间点:采集度量的时间点,通常由度量框架自动设置。
3)数字值:度量值只能为数字值,不能为字符串等其他值。
4)类型:的类型分别为计数器、直方图、平均比率、计时器、计量表等。
5)标签:主要包括一些元信息,如来源服务器标识、应用名称、分组信息、运行环境等。标签是为了方便后续的度量查询和再聚合处理。
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