python - Statsd - 跨堆栈跟踪时间

Question

我正在使用 statsd(准确地说是 django-statsd 库)来跟踪我的应用程序的计时指标。当我需要跨堆栈的多个级别测试某些内容时，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 post_save 方法，然后从那里触发 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，最终点击在我的服务器上建立一个端点，让我知道文本已成功发送。

我很想跟踪这一切的总时间，而不必诉诸手动拼凑每个函数的时间(无论如何，这会损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延迟很低，可以忽略不计。但这需要的基础设施比我希望在此原型(prototype)阶段需要的要多一些。

关于最佳方法有什么想法吗？

Answer 1

I'd also like to avoid writing "start times" to a database to refer to at the end of the call-stack trip, as the database lookup time for a start time would also distort my metrics. However, a call to some sort of cache might be low latency enough to be negligible.

Statsd 是正确的选择，因为它默认为 UDP，使其成为一种开销很小的即发即弃机制。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。

Any ideas on the best approach for this?

而且您也可以分析延迟，尽管这需要一些额外的工作。如果您不希望将额外的变量从函数传递到函数到模块，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)
}

因为在控制流程中“B 在 A 之后”-

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