Storm 提供了一个可以获取整个拓扑中所有的统计信息的度量接口。Storm 内部通过该接口可以跟踪各类统计数字：executor 和 acker 的数量、每个 bolt 的平均处理时延、worker 使用的最大堆容量等等，这些信息都可以在 Nimbus 的 UI 界面中看到。
使用 Metrics 只需要实现一个接口方法：getValueAndReset，在方法中可以查找汇总值、并将该值复位为初始值。例如，在 MeanReducer 中就实现了通过运行总数除以对应的运行计数的方式来求取均值，然后将两个值都重新设置为 0。
Storm 提供了以下几种 metric 类型：
AssignableMetric — 将 metric 设置为指定值。此类型在两种情况下有用：1. metric 本身为外部设置的值；2. 你已经另外计算出了汇总的统计值。 CombinedMetric — 可以对 metric 进行关联更新的通用接口。 CountMetric — 返回 metric 的汇总结果。可以调用 incr() 方法来将结果加一；调用 incrBy(n) 方法来将结果加上给定值。 MultiCountMetric — 返回包含一组 CountMetric 的 HashMap ReducedMetric MeanReducer — 跟踪由它的 reduce() 方法提供的运行状态均值结果（可以接受 Double、Integer、Long 等类型，内置的均值结果是 Double 类型）。MeanReducer 确实是一个相当棒的家伙。 MultiReducedMetric — 返回包含一组 ReducedMetric 的 HashMapbuiltin_metrics.clj 为内建的 metrics 设置了数据结构，以及其他框架组件可以用于更新的虚拟方法。metrics 本身是在回调代码中实现计算的 — 请参考 executor.clj 中的 ack-spout-msg 的例子。
转载自 并发编程网 - ifeve.com 相关资源：敏捷开发V1.0.pptx