Apache Ignite 2.8 引入的新指标系统（New Metrics System）的完整说明

这段文档是关于 Apache Ignite 2.8 引入的“新指标系统（New Metrics System）” 的完整说明。这是 Ignite 监控体系的一次重大升级，相比旧的、分散的统计方式，新系统更统一、灵活、可扩展。

我们来逐层拆解、通俗易懂地理解这个新指标系统的架构和使用方法。

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🌟 一、为什么要“新指标系统”？

在 Ignite 2.8 之前：

• 指标分散在 JMX、缓存配置、数据区配置中
• 难以统一查看
• 扩展性差

从 Ignite 2.8 开始，引入了统一的 Metrics System（指标系统），目标是：

✅ 统一收集、集中管理、多通道导出

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🧱 二、新指标系统的核心概念

1. Metrics（指标）

• 每个指标是一个“名字 + 值”的组合。
• 值可以是：
  • 简单类型：long, double, String
  • 复杂对象：比如直方图（Histogram）
• 示例：
  • io.datastorage.StorageSize → 当前存储大小（单位字节）
  • cache.myCache.CacheHits → 缓存命中次数

2. Registers（指标注册表 / 分组）

• 指标不是杂乱无章的，而是按功能分组管理，这种分组叫 Register（注册表）。
• 每个 Register 有名字，比如：
  • io.datastorage → 存储相关指标
  • cache.myCache → 名为 myCache 的缓存指标
• 指标全名 = 注册表名.指标名
  • 例如：cache.myCache.CacheHits

💡 类比：就像文件夹结构

cache.myCache/├── CacheHits├── CacheMisses└── OffHeapEntries

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3. Exporters（导出器）—— 指标“出口”

这是新系统最强大的地方：同一个指标，可以通过多种方式“输出”。

Ignite 内置了 4 种导出方式（Exporters）：

导出器	类名	作用	适用场景
JMX	JmxMetricExporterSpi	通过 JMX 暴露指标	Java 监控工具（如 JConsole）
SQL View	SqlViewMetricExporterSpi	指标变成一张 SQL 表 SYS.METRICS	用 SQL 查询指标
Log	LogExporterSpi	定期打印指标到日志文件	简单日志分析
OpenCensus	OpenCensusMetricExporterSpi	接入 OpenCensus 生态（如 Prometheus、Zipkin）	云原生监控

✅ 关键点：你可以在一个节点上同时启用多个 Exporter，实现“一份指标，多端输出”。

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⚙️ 三、如何配置？—— 启用 Exporter

你需要在节点配置中指定使用哪些 Exporter：

XML 配置示例

<bean class="org.apache.ignite.configuration.IgniteConfiguration"><property name="metricExporterSpi"><list><!-- 通过 JMX 查看 --><bean class="org.apache.ignite.spi.metric.jmx.JmxMetricExporterSpi"/><!-- 通过 SQL 查看 --><bean class="org.apache.ignite.spi.metric.sql.SqlViewMetricExporterSpi"/><!-- 写入日志 --><bean class="org.apache.ignite.spi.metric.log.LogExporterSpi"/></list></property>
</bean>

📌 注意：这是节点级配置，只对当前节点生效。

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🔍 四、四种 Exporter 详解

1. JMX Exporter（最传统，功能最全）

• 所有指标都可通过 JMX 访问。
• Histogram（直方图）指标仅支持 JMX！
• 支持过滤：只导出某些 Register 的指标

JmxMetricExporterSpi jmxExporter = new JmxMetricExporterSpi();
// 只导出缓存相关的指标
jmxExporter.setExportFilter(mreg -> mreg.name().startsWith("cache."));
cfg.setMetricExporterSpi(jmxExporter);

💡 适合：Java 运维人员用 JConsole、VisualVM 查看。

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2. SQL View Exporter（最方便！）

• 指标被映射为一张系统视图：SYS.METRICS
• 你可以用任何 SQL 工具查询！

SELECT name, value 
FROM SYS.METRICS 
WHERE name LIKE 'cache.myCache.%';

输出示例：

NAME	VALUE
cache.myCache.CacheHits	12345
cache.myCache.CacheMisses	678
cache.myCache.OffHeapEntries	9000

✅ 优势：

• 不用懂 JMX，会 SQL 就能查
• 可集成到 BI 工具（如 Grafana、Tableau）
• 适合开发、DBA 快速排查

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3. Log Exporter（最简单）

• 每分钟（默认）将所有指标打印到日志文件
• 日志级别：INFO

[INFO] Metrics: cache.myCache.CacheHits=12345io.datastorage.StorageSize=1073741824thread.pool.size=20

✅ 适合：

• 快速调试
• 无监控系统时临时分析
• 日志审计

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4. OpenCensus Exporter（最现代）

• 集成 OpenCensus（现为 OpenTelemetry 前身）
• 可将指标发送到：
  • Prometheus
  • Stackdriver
  • Zipkin
  • Jaeger
  • 等支持 OpenCensus 的后端

使用步骤：

1. 加载 ignite-opencensus 模块
2. 配置 Exporter
3. 设置 OpenCensus 的 StatsCollector 将数据发往目标系统

支持的配置参数：

参数	说明
filter	过滤要导出的指标
period	导出周期（如 10s）
sendInstanceName	是否添加实例名标签
sendNodeId	是否添加节点 ID 标签
sendConsistentId	是否添加节点一致 ID 标签

✅ 适合：

• 云原生环境
• 已有 Prometheus + Grafana 监控栈
• 需要与微服务链路追踪集成

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📊 五、Histogram（直方图）指标详解

某些性能指标是分布式的，比如“SQL 查询耗时”，不能只看平均值，要看分布。

Ignite 支持 Histogram（直方图） 指标，仅通过 JMX 提供。

示例：一个耗时直方图

假设边界为 [10ms, 100ms]，则生成以下 JMX 属性：

JMX 属性名	含义
queryTime_0_10	耗时 < 10ms 的次数
queryTime_10_100	耗时 10~100ms 的次数
queryTime_100_inf	耗时 > 100ms 的次数

💡 你可以据此绘制响应时间分布图，判断是否存在慢查询。

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✅ 六、新 vs 旧 指标系统对比

特性	旧系统	新系统（2.8+）
统一性	分散在各处	统一注册与管理
可扩展性	差	支持自定义 Exporter
多通道输出	否	支持 JMX/SQL/Log/OpenCensus
SQL 查询支持	❌	✅ SYS.METRICS
云原生集成	❌	✅ OpenCensus
配置方式	各自为政	统一在 metricExporterSpi

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🛠️ 七、最佳实践建议

1. 生产环境推荐组合：

   <property name="metricExporterSpi"><list><bean class="org.apache.ignite.spi.metric.sql.SqlViewMetricExporterSpi"/><bean class="org.apache.ignite.spi.metric.opencensus.OpenCensusMetricExporterSpi"/></list>
   </property>
   

   • 用 SQL 做日常查询
   • 用 OpenCensus 接入 Prometheus + Grafana

2. 开发/测试环境：

   • 加上 LogExporterSpi，方便看日志

3. 避免过度收集：

   • 如果不需要 Histogram，不要开启
   • 使用 filter 减少不必要的指标输出

4. 自定义 Exporter：

   • 实现 MetricExporterSpi 接口
   • 可对接 Kafka、Elasticsearch、InfluxDB 等

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✅ 一句话总结

Ignite 新指标系统是一个“统一采集、多路分发”的监控中枢：它把所有指标按组（Register）管理，并允许你通过 JMX、SQL、日志或 OpenCensus 等多种方式实时查看，特别适合现代监控体系（如 Prometheus + Grafana）。

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📌 类比记忆：

比喻	解释
Metrics	水滴（一个个数据点）
Registers	水桶（分类装水）
Exporters	水管（把水引到不同地方）
Node Config	水泵控制面板（决定开哪几根水管）

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如果你想，我可以帮你：

• 写一个完整的 SYS.METRICS 常用查询清单
• 生成一份 Prometheus + Grafana 的监控面板配置
• 提供自定义 Exporter 的代码模板

需要吗？😊