Metrics library
堂堂Java界，只有一个Yammer Codehale作为metrics库，其余就是不成熟的Netfilx Servo，以及JavaSimon, JaMon, Perf4j这些单调的更接近于Profiler。所以，Cassandra是用Yammer， Spring Boot里也是用Yammer。
Codehale有几种Metrics类型：
- Counter，最单纯的Couter。
- Meter，Counter的基础上还带有Rate，包括从系统启动到现在的平均rate，1分钟，5分钟，15分钟的平均rate，15分钟这种移动rate并不是真的保存15分钟然后求平均值，而是在每隔很一小段时间，按照某个公式(使用Linux里Top的算法)对counter变化进行计算推导出1/5/15分钟的值。
- Histogram，适合于计算请求的执行时间，每次塞进去一个当前的执行时间，算出一堆数值的最小，最大，平均，方差，以及50%，75%, 90%, 95%, 98%, 99%, and 99.9% 都会小于某个值。有几种算法决定存储多少的基本数据 ，比如 SlidingWindowReservoir(固定大小)，SlidingTimeWindowReservoir(固定时间长度)，UniformReservoir(随机采样)
- Timer，等于Meter+Hitogram，既算TPS，也算执行时间。
向后报告的方式包括定期报告的如graphite, console, slf4j log，也有即时报告的如JMX(不建议用于生产环境)。各个reporter间独立Scheduler。
Metrics Spring支持Spring applicationContext.xml里定义Reporter，以及用@Countered 这样的annotation定义方法，用AOP生成Counter
Cassandra还用到了一个辅助项目Metrics Reporter Config,支持用Yaml定义Reporter。
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很多数据并不是我们想要的，白白计算白白浪费性能，Meter经常性计算推导的1/5/15分钟平均TPS值有点浪费，影响traffic， 又比如Hisogram，方差对一般人来说不敏感，”50%，75%, 90%, 95%, 98%, 99%, and 99.9% 都会小于某个值“ 也是太多了，最好可以自行配置需要的数值。
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Meter里只有一个从服务启动到现在的Counter和Mean Rate，以及推导出来的1/5/15分钟平均值。总Counter其实不能很好的解决服务重启以及Long值达到最大值等情况，其实更多情况需要的是StatsD那种每个报告期内的Counter的变化值和TPS。(当然，启动到现在的Counter和平均Rate可以作为一个辅助数据同时提供)
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多种Reporter同时使用的话，ConsoleReporter计算一次值，GraphiteReporter再计算一次值。
看Cassandra的Java Driver的Stress Application，就是很郁闷的自己在程序里解决上面2、3的问题，自己记录上一次的Counter和TPS，计算报告期内的Counter变化；也没有使用Reporter，而是自己先用一个对象缓存数据，然后自行输出到CSV和Console。
结合Statsd的做法，在Yammer Codahale Metircs的基础上重写，其实两者一个最核心的差别，就是Statsd有一个报告期的概念，每次报告生成后数据清零:
- Reporter机制，所有Reporter可共用一个Scheduler，触发时计算一次metrics值的Snapshot，然后在各个reporter以及JMX Exporter， REST exporter间共享。
- Counter和Meter合一，并且提供上一次report到现在的counter变化值和rate。
- Histogram，去除了方差，而50%，75%, 90%, 95%, 98%, 99%, and 99.9%变成可配置多个任意值。基本数据只存储上一次report到现在的数据。目前算法是存储当前报告期内的所有数据进行计算，以后还可能支持设置采样算法，以及最大存储量限制，防止数量大过大时占用内存过多。
- Graphite，改变原来每条记录flush()一次，学习Collectd的Graphite Reporter，尽量buffer到足够大再flush()以加强性能。