通过ZeroMQ向Librato发送度量。
Zibrato的Python项目详细描述
zibrato为python装饰器和上下文管理器提供插入代码的工具。
zibrato尝试非常有效地执行此操作，因此收集度量值并将其转换为zeromq队列，在该队列中，后端进程可以收集它们并将它们发送到librato。其他后端（如statsd）预计将在未来使用。
installation
----
您应该能够克隆位于
https://github.com/version2beta/zibrato的github存储库，并运行pip install the
requirements.txt文件。
请注意pyzmq是安装的先决条件。ubuntu用户（可能还有其他用户）需要安装python dev包才能构建python dev来运行测试，您还需要python nose和gary bernhardt的expecter
包：：
pip install nose expecter
首先，它提供用于检测代码的zibrato模块。
zibrato模块
zibrato import zibrato
librato、backend和broker模块也可用。请参见代码。
z=zibrato（）
设置zibrato的新实例以在代码中使用。接受多个
设置：
*主机：要连接的fqdn或ip地址。可选。
默认为"127.0.0.1"。请参阅下面的"Zibrato Workers"。
*端口：要连接的端口。可选的。默认为5550。
*context:ZeroMQ上下文实例。这是完全可选的，并且
只有在ZeroMQ也以其他方式使用的高级情况下才需要。name='counter_name'）
每次调用修饰函数
时，递增一个名为'counter_name'的计数器。
以外的间隔递增，请将值设置为该量。
@z.time\u me（level='debug'，name='timer\u name'）
在名为
'timer\u name'的量表下记录修饰函数的执行时间。
z.time\u me（level='debug'，name='timer_name'）
记录在给定上下文中花费的时间。
z.gauge（level='crit'，name='gauge戋name'，value=123）
记录值。
zibrato decorators，当然，返回包装函数的结果。
上下文管理器不返回任何结果，因为它们不打算从
"with"块中使用。gauge方法也不返回任何值。
metric decorators和上下文管理器最多接受四个参数：
*level:必需。监视级别，以日志级别（即
调试、信息、警告、错误、严重）为模型，但完全是任意的，因此
可以使用任何适合您的标签。Zibrato Workers配置为只关注指定的级别。
*mtype:必需。度量类型，通常为"计数器"、"计时器"和
"仪表"。请参阅下面的"公制类型"。
*名称：必需。正在记录的度量的名称。
*值：要记录的值。对于计时功能，值既不需要
，也不需要提供，如果提供，它将被
测量时间所代替。对于计数器，value表示应递增
计数器的数量，如果未提供，则默认为1。对于
仪表，这是固定读数，应提供。
*来源：公制来源。例如，这可能表示
程序、类或服务器的名称。可选，默认为
"未指定"。
示例代码：：
import zibrato
z=zibrato（）
或z=zibrato（host='127.0.0.1'，port='5550'）
…
@z。时间（级别='debug'，名称='myfunct_timer'，源='myprog'）
def myfunctt（）：
耗时的操作（
…
@z.count_me（级别='info'，名称='myfunct_counter'，，值=5）加上5
def myfunctc（）：
传递
…
使用z.count名称（level='信息'，name='计数器名称'，source='死亡之星'）：
传递
…
使用z.time名称（level='调试'，name='计时器名称'）：
慢速函数到时间（）
…
z.gauge（level='crit'，name='gauge\name'，value=123）
zibrato workers
\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu
zibrato需要一个代理将一个或多个测量发布者（源代码并行运行）连接到一个或多个测量后端（librato和statsd，例如。）
zibrato代理
++++++++++++++++它为Zibrato发布服务器（代码
仪器）提供了发送测量值的TCP端点，以及一个TCP端点，Zibrato
后端可以订阅该端点以获取用于发送到其他服务的度量。
代理可以如下方式启动：
/usr/bin/librato broker--host 127.0.0.1--port 5550
"port"指定代理应绑定到的连续对的较低端口。主机和端口
都是可选的。默认值分别为127.0.0.1和5550。较低的
端口地址用于侦听Zibrato发布服务器（请参阅上面的"Zibrato模块"
），较高的端口用于发布到Zibrato Workers（请参阅下面的"Zibrato
Workers"。
主管：
[程序：zibrato broker]
命令=/usr/bin/zibrato broker--主机127.0.0.1--端口5550
进程名=%（程序名）s
自动启动=真
自动重新启动=真
停止信号=退出
用户=www数据
zibratoworkers
+++++++++++++++++++++++
此版本的zibrato还包括一个worker，该worker处理排队的
测量并将其发送到librato。
示例：：
可用参数为：
*--主机：zibrato后端的fqdn主机名或IP地址。
*--端口：zibrato工作应连接到的端口。这是两个端口中的较高端口，比启动后端时指定的端口
大一个。
*--级别：此工作进程应订阅的级别。
*--刷新：应将测量发送到
librato的频率。
*--用户名：librato用户名，用于连接到其api.
*--api token：用于连接到其api的librato api令牌。
或者，可以从supervisord运行worker:：
[程序：zibrato librato]
命令=python/usr/bin/zibrato librato--用户名用户名\
--apitoken key--级别信息，警告--刷新60
进程名=%（程序名）s
autostart=true
autorestart=true
stopsignal=quit
user=www data
在
zibrato/backend.py中。它们可能需要重新实现connect、parse、
post和flush方法，并且必须包含作为main运行的代码。请参见
zibrato/librato.py作为示例。
，并将其添加到控制台脚本
数组中。
metric types
r/>
*计数器。zibrato计数器跟踪在后端两次刷新之间发生
公共名称的事件的次数。因此对于
示例，假设您正在跟踪如何调用"myfunct"时间，并且每60秒将数据刷新到后端。
如果未指定值，则"myfunct"计数器将在每次遇到计数器并发送计数器时递增一次每60秒归零一次。如果指定了source，则计数器
按源和名称而不是仅按名称唯一跟踪。计数器的
时间戳是在计数器被刷新时给出的。
*仪表。仪表在给定时间内保持一个值。每个仪表测量值
记录到后端，并带有Zibrato
接收测量值的时间戳。
*计时器。Zibrato提供了一个特殊的量表，它会自动填写
所花的时间。使用python的datetime.now（）方法以秒为单位测量时间，以
微秒分辨率。
请注意，zibrato后端最终负责实现如何记录每个度量类型。在这个版本中，只提供了一个
后端，但在将来的版本中，请查看后端
文档，以确定度量的行为。
请注意，zibrato最初的编写目的是专门提供代码
工具，并专门连接到librato。这会导致阻抗不匹配，因为Librato的可用度量类型（截至
）仅限于仪表和计数器，而Librato的计数器不会按照我们需要的方式工作。因此，本代码中实现的指标仅转换为Librato的量表。
其他业务
——
tests
另外，还帮助理清了zeromq的复杂性和这个程序的体系结构。
感谢ZeroMQ的常客，他们耐心地回答了初学者的问题。
zibrato尝试非常有效地执行此操作，因此收集度量值并将其转换为zeromq队列，在该队列中，后端进程可以收集它们并将它们发送到librato。其他后端（如statsd）预计将在未来使用。
installation
----
您应该能够克隆位于
https://github.com/version2beta/zibrato的github存储库，并运行pip install the
requirements.txt文件。
请注意pyzmq是安装的先决条件。ubuntu用户（可能还有其他用户）需要安装python dev包才能构建python dev来运行测试，您还需要python nose和gary bernhardt的expecter
包：：
pip install nose expecter
首先，它提供用于检测代码的zibrato模块。
zibrato模块
zibrato import zibrato
librato、backend和broker模块也可用。请参见代码。
z=zibrato（）
设置zibrato的新实例以在代码中使用。接受多个
设置：
*主机：要连接的fqdn或ip地址。可选。
默认为"127.0.0.1"。请参阅下面的"Zibrato Workers"。
*端口：要连接的端口。可选的。默认为5550。
*context:ZeroMQ上下文实例。这是完全可选的，并且
只有在ZeroMQ也以其他方式使用的高级情况下才需要。name='counter_name'）
每次调用修饰函数
时，递增一个名为'counter_name'的计数器。
以外的间隔递增，请将值设置为该量。
@z.time\u me（level='debug'，name='timer\u name'）
在名为
'timer\u name'的量表下记录修饰函数的执行时间。
z.time\u me（level='debug'，name='timer_name'）
记录在给定上下文中花费的时间。
z.gauge（level='crit'，name='gauge戋name'，value=123）
记录值。
zibrato decorators，当然，返回包装函数的结果。
上下文管理器不返回任何结果，因为它们不打算从
"with"块中使用。gauge方法也不返回任何值。
metric decorators和上下文管理器最多接受四个参数：
*level:必需。监视级别，以日志级别（即
调试、信息、警告、错误、严重）为模型，但完全是任意的，因此
可以使用任何适合您的标签。Zibrato Workers配置为只关注指定的级别。
*mtype:必需。度量类型，通常为"计数器"、"计时器"和
"仪表"。请参阅下面的"公制类型"。
*名称：必需。正在记录的度量的名称。
*值：要记录的值。对于计时功能，值既不需要
，也不需要提供，如果提供，它将被
测量时间所代替。对于计数器，value表示应递增
计数器的数量，如果未提供，则默认为1。对于
仪表，这是固定读数，应提供。
*来源：公制来源。例如，这可能表示
程序、类或服务器的名称。可选，默认为
"未指定"。
示例代码：：
import zibrato
z=zibrato（）
或z=zibrato（host='127.0.0.1'，port='5550'）
…
@z。时间（级别='debug'，名称='myfunct_timer'，源='myprog'）
def myfunctt（）：
耗时的操作（
…
@z.count_me（级别='info'，名称='myfunct_counter'，，值=5）加上5
def myfunctc（）：
传递
…
使用z.count名称（level='信息'，name='计数器名称'，source='死亡之星'）：
传递
…
使用z.time名称（level='调试'，name='计时器名称'）：
慢速函数到时间（）
…
z.gauge（level='crit'，name='gauge\name'，value=123）
zibrato workers
\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu
zibrato需要一个代理将一个或多个测量发布者（源代码并行运行）连接到一个或多个测量后端（librato和statsd，例如。）
zibrato代理
++++++++++++++++它为Zibrato发布服务器（代码
仪器）提供了发送测量值的TCP端点，以及一个TCP端点，Zibrato
后端可以订阅该端点以获取用于发送到其他服务的度量。
代理可以如下方式启动：
/usr/bin/librato broker--host 127.0.0.1--port 5550
"port"指定代理应绑定到的连续对的较低端口。主机和端口
都是可选的。默认值分别为127.0.0.1和5550。较低的
端口地址用于侦听Zibrato发布服务器（请参阅上面的"Zibrato模块"
），较高的端口用于发布到Zibrato Workers（请参阅下面的"Zibrato
Workers"。
主管：
[程序：zibrato broker]
命令=/usr/bin/zibrato broker--主机127.0.0.1--端口5550
进程名=%（程序名）s
自动启动=真
自动重新启动=真
停止信号=退出
用户=www数据
zibratoworkers
+++++++++++++++++++++++
此版本的zibrato还包括一个worker，该worker处理排队的
测量并将其发送到librato。
示例：：
可用参数为：
*--主机：zibrato后端的fqdn主机名或IP地址。
*--端口：zibrato工作应连接到的端口。这是两个端口中的较高端口，比启动后端时指定的端口
大一个。
*--级别：此工作进程应订阅的级别。
*--刷新：应将测量发送到
librato的频率。
*--用户名：librato用户名，用于连接到其api.
*--api token：用于连接到其api的librato api令牌。
或者，可以从supervisord运行worker:：
[程序：zibrato librato]
命令=python/usr/bin/zibrato librato--用户名用户名\
--apitoken key--级别信息，警告--刷新60
进程名=%（程序名）s
autostart=true
autorestart=true
stopsignal=quit
user=www data
在
zibrato/backend.py中。它们可能需要重新实现connect、parse、
post和flush方法，并且必须包含作为main运行的代码。请参见
zibrato/librato.py作为示例。
，并将其添加到控制台脚本
数组中。
metric types
r/>
*计数器。zibrato计数器跟踪在后端两次刷新之间发生
公共名称的事件的次数。因此对于
示例，假设您正在跟踪如何调用"myfunct"时间，并且每60秒将数据刷新到后端。
如果未指定值，则"myfunct"计数器将在每次遇到计数器并发送计数器时递增一次每60秒归零一次。如果指定了source，则计数器
按源和名称而不是仅按名称唯一跟踪。计数器的
时间戳是在计数器被刷新时给出的。
*仪表。仪表在给定时间内保持一个值。每个仪表测量值
记录到后端，并带有Zibrato
接收测量值的时间戳。
*计时器。Zibrato提供了一个特殊的量表，它会自动填写
所花的时间。使用python的datetime.now（）方法以秒为单位测量时间，以
微秒分辨率。
请注意，zibrato后端最终负责实现如何记录每个度量类型。在这个版本中，只提供了一个
后端，但在将来的版本中，请查看后端
文档，以确定度量的行为。
请注意，zibrato最初的编写目的是专门提供代码
工具，并专门连接到librato。这会导致阻抗不匹配，因为Librato的可用度量类型（截至
）仅限于仪表和计数器，而Librato的计数器不会按照我们需要的方式工作。因此，本代码中实现的指标仅转换为Librato的量表。
其他业务
——
tests
另外，还帮助理清了zeromq的复杂性和这个程序的体系结构。
感谢ZeroMQ的常客，他们耐心地回答了初学者的问题。
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