Statsd - 跨堆栈跟踪时间答案

【问题标题】：Statsd - Tracking timing across the stackStatsd - 跨堆栈跟踪时间
【发布时间】：2014-02-11 22:52:28
【问题描述】：

我正在使用 statsd（确切地说是 django-statsd 库）来跟踪我的应用程序的计时指标。当我需要在堆栈的多个级别上测试某些东西时，就会出现问题。一个典型的例子：创建一个对象，从该对象调用一个 post_save 方法，然后从那里触发一个 celery 任务，随后触发另一个 celery 任务调用 twilio 向用户发送文本消息，最终命中在我的服务器上设置一个端点，让我知道文本已成功发送。

我很想跟踪这一切的总时间，而不必求助于手动拼凑每个函数的时间（无论如何，这会丢失调用之间的延迟时间）。我还想避免将“开始时间”写入数据库以在调用堆栈行程结束时引用，因为开始时间的数据库查找时间也会扭曲我的指标。但是，对某种缓存的调用可能具有足够低的延迟，可以忽略不计。但这需要比我在这个原型阶段所希望的更多的基础设施。

对此有最佳方法的任何想法？

【问题讨论】：

标签： python django metrics graphite statsd

【解决方案1】：

我还想避免将“开始时间”写入数据库以供参考在调用堆栈行程结束时，作为数据库查找时间开始时间也会扭曲我的指标。但是，对某种类型的调用缓存的延迟可能足够低，可以忽略不计。

Statsd 是正确的，因为它默认为 UDP，使其成为一种只需很少开销的即发即弃机制。此外，由于 UDP 是异步的，因此抛出数据包的函数不会等待 ACK 并立即继续前进。

Any ideas on the best approach for this?

您也可以分析延迟，尽管这需要稍微调整一下。如果您不想从函数到函数再到模块传递额外的变量，那么您必须根据控制流的语义“处理”原始数据。

a(){
    statsd(a.begin_time)    
    ...
    statsd(a.end_time)
}
.........................
.......LATENCY SEA.......
.........................

b(){
    statsd(b.begin_time)
    ...
    statsd(b.end_time)
}

.........................
.......LATENCY SEA.......
.........................

c(){
    statsd(c.begin_time)
    ...
    statsd(c.end_time)
}

因为在控制流中'B在A之后'-

latency(a,b) = b.begin_time - a.end_time

【讨论】：