自定义监控

自定义指标给用户提供了代码级的自定义打点能力，可在探针监控数据的范围之外，基于业务需求打点采集数据，从而自定义监控核心业务指标。目前提供了如下三种语义的接口，具体实现参考各个语言SDK。

func EmitCounter(name string, value float64, tags map[string]string)
func EmitTimer(name string, value float64, tags map[string]string)
func EmitStore(name string, value float64, tags map[string]string)

• EmitCounter：通常用于度量数量，例如错误量 QPS等数据

• EmitTimer：通常用于度量接口延迟，针对输入value会进行汇总，最终提供均值和分位值展示

• EmitStore：通常用于度量内部系统状态，例如队列长度等等

前提条件 #

• 各类语言接入metrics sdk

自定义指标 #

自定义指标展示所有上报的自定义指标及其自定义维度，支持搜索与筛选，可方便的跳转到可视化查询。

可视化查询 #

左侧选择指标，右侧可视化展示该指标的时间趋势图，可查看该指标随时间的变化趋势。

自定义看板 #

所有自定义指标都可以通过自定义看板进行查看，具体参见自定义看板介绍。

最佳实践 #

指标命名 #

推荐采用点作为分隔符，同时命名不能超过256个字符

• ...<metric_name>

  • toutiao.appmonitor.apminsight.collect_called

• toutiao.appmonitor.apminsight.collect_latency.us

• <service_name>.<metric_name>

  • apminsight_collect.collect_called

• apminsight_collect.collect_latency.us

推荐在初始化时设置该应用的服务名，打点时只配置指标名即可

• init: Init(WithPrefix(<service_name>))

• emit: EmitCounter(<metric_name>, ...)

TagKV使用 #

tagkv一般作为过滤条件和分组条件，要求tagkvs总种类数目不要过多，过多会影响查询效率和展示效果。例如不应该用设备id 邮箱等作为tagkv。