基础介绍
eBay 云谈及 OpenStack 的监控和报警时，提及了 statsd 和 graphite，如下图所示：
statsd
Statsd 最早是 2008 年 Flickr 公司用 Perl 写的针对 Graphite、datadog 等监控数据后端存储开发的前端网络应用，2011 年 Etsy 公司用 node.js 重构。statsd狭义来讲，其实就是一个监听UDP（默认）或者TCP的守护程序，根据简单的协议收集statsd客户端发送来的数据，聚合之后，定时推送给后端，如graphite和zabbix
statsd系统包括三部分：
客户端以sdk方式植入于应用代码中，将相应的metrics上报给statsd server。statsd server聚合这些metrics之后，定时发送给backends。backends则负责存储这些时间序列数据，并通过适当的图表工具展示。
Graphite
Graphite 是一个企业级的监控工具，用 Python 编写，采用 django 框架，sqlite 数据库存储，自有简单文本协议通讯，绘图功能强大。最初由 Chris Davis 在 Orbitz 工作时，作为一个辅助项目开发的，最终成了一个监控基础工具，如他所言，Graphite provides real-time visualization and storage of numeric time-series data，重点解决：
Graphite 分为三个组件：
- carbon - a Twisted daemon that listens for time-series data
- whisper - a simple database library for storing time-series data (similar in design to RRD)
- graphite webapp - A Django webapp that renders graphs on-demand using Cairo
严格地说，Graphite 只是一个根据数据绘图的工具，数据收集通常由第三方工具或插件完成，它自带了 carbon 和 whisper，还可根据其协议选用别的数据源供其绘图。官方描述，预计用 Ceres 替代 Whisper。
基本原理与概念
statsd采用简单的行协议：
<bucket>:<value>|<type>[|@sample_rate]
bucket
bucket是一个metric的标识，可以看成一个metric的变量。
value
metric的值，通常是数字。
type
metric的类型，通常有timer、counter、gauge和set四种。
sample_rate
采样频率。适当的降低采样，减少server负载。
这个频率容易误解，需要解释一下。客户端减少数据上报的频率，然后在发送的数据中加入采样频率，如0.1。statsd server收到上报的数据之后，如cnt=10，得知此数据是采样的数据，然后flush的时候，按采样频率恢复数据来发送给backend，即flush的时候，数据为cnt=10/0.1=100，而不是容易误解的10*0.1=1。
UDP 和 TCP
statsd可配置相应的server为UDP和TCP。默认为UDP。
建议使用UDP以节省资源。
采集到的数据会走 UDP 协议发给 StatsD，由 StatsD 解析、提取、计算处理后，周期性地发送给 Graphite。
数据推送到 Graphite 时，时间周期为1分钟，采集1分钟内的业务数据按照 metric_path value timestamp\n 的格式发送。需要注意的是每次发送的数据必须以 \n 结尾，不能省略。
graphite主要配置
Graphite 里有一个 retention（保留）的概念，即明确数据精度以及丢弃多久之前的数据，在 /opt/graphite/conf/storage-schemas.conf 配置文件里定义。retention 定义的表达式为 frequency:history，每一个 retention 之间用英文逗号分隔。
默认是按10秒一个数据的方式，存一天的数据，一天前的数据就没了，如下面的配置所言：
[default_1min_for_1day]
pattern = .*
retentions = 10s:1d
可以自定义 retentions，注意表达式里每一个时间间隔必须是第一个的倍数，也就是说，第一个是10s，那么第二个只能是10s的整数倍，以此类推：
[stats]
pattern = ^stats.*
retentions = 10s:1d,30s:7d,1m:28d,15m:1y
依次解释一下：
10s:1d——1天以内的数据是10秒为一个值
30s:7d——大于1天小于7天内的数据是以30秒为一个值
1m:28d——大于7天小于28天内的是以1分钟为一个值
15m:1y——大于28天小于1年的，是以15分钟为一个值
大于1年的数据丢弃。
statsd主要配置
statsd提供默认的配置文件exampleConfig.js。可以参考相应的注释按需配置
backends后端
后端默认有console、greaphite等。console的后端通常加上prettyprint。可以同时配置多个backends。backends都要放在代码目录的backends目录下。
backends: ["./backends/console", "./backends/graphite"],
console: {
prettyprint: true
}
flush interval
statsd 默认是10s执行一次flush。可通过flushInterval设置，单位ms。
flushInterval: 2000 // 设为2s
delete系列配置
metric上报时，每次flush之后，就会重置为0（gauge是保持原有值）。如果不上报这些空闲值，可以通过delete*来设置。
deleteGauges: true,
deleteTimers: true,
deleteSets: true,
deleteCounters: true
percentThreshold
对于timer数据，会计算一个百分比的数据（过滤掉峰值数据），默认是90%。可以通过percentThreshold修改这个值或配置多个值。
//分别计算50%和80%的相关值
percentThreshold: [50, 80]
指标 metric
statsd 有四种指标类型：counter、timer、gauge和set。
计数器 counter
counter类型的指标，用来计数。在一个flush区间，把上报的值累加。值可以是正数或者负数。
user.logins:10|c // user.logins + 10
user.logins:-1|c // user.logins - 1
user.logins:10|c|@0.1 // user.logins + 100
计时器 timer
timers用来记录一个操作的耗时，单位ms。statsd会记录平均值（mean）、最大值（upper）、最小值（lower）、累加值（sum）、平方和（sum_squares）、个数（count）以及部分百分值。
rpt:100|g
如下是在一个flush期间，发送了一个rpt的timer值100。以下是记录的值。
count_80: 1,
mean_80: 100,
upper_80: 100,
sum_80: 100,
sum_squares_80: 10000,
std: 0,
upper: 100,
lower: 100,
count: 1,
count_ps: 0.1,
sum: 100,
sum_squares: 10000,
mean: 100,
median: 100
对于百分数相关的数据需要解释一下。以90%指标监控为例。statsd会把一个flush期间上报的数据，去掉10%（1-90%）的峰值，即按大小取cnt*90%（四舍五入）个值来计算百分值。
举例说明，假如10s内上报以下10个值。
1,3,5,7,13,9,11,2,4,8
则只取10*90%=9个值，则去掉13。百分值即按剩下的9个值来计算。
$KEY.mean_90 // (1+3+5+7+9+2+11+4+8)/9
$KEY.upper_90 // 11
$KEY.lower_90 // 1
标量 gauge
gauge是任意的一维标量值。gague值不会像其它类型会在flush的时候清零，而是保持原有值。statsd只会将flush区间内最后一个值发到后端。另外，如果数值前加符号，会与前一个值累加。
age:10|g // age 为 10
age:+1|g // age 为 10 + 1 = 11
age:-1|g // age为 11 - 1 = 10
age:5|g // age为5,替代前一个值
sets
单个flush周期内不重复的值。
request:1|s // user 1
request:2|s // user1 user2
request:1|s // user1 user2
statsd 客户端
statsd的客户端已经支持多种语言的实现,参看列表
statsd结合Graphite 之后，graphite还支持根据metric路径自动聚合，你可以在它自带的管理站点上看到所有指标的历史数据，可以选时间范围，如下图所示：