Паттерны инструментирования: production-ready

«Хорошее инструментирование экономит часы отладки»

#Cardinality Explosion

Проблема:

# ПЛОХО: user_id создаёт миллионы рядов
Counter('requests', ['user_id', 'request_id'])

Решение:

# ХОРОШО: низкая кардинальность
Counter('requests', ['method', 'endpoint', 'status'])

#RED Метод

Для сервисов измеряйте:

Rate — запросов в секунду
Errors — ошибок в секунду
Duration — время ответа

requests = Counter('requests_total', ['method', 'status'])
latency = Histogram('request_duration_seconds', buckets=(.01, .05, .1, .5, 1.0))

#Тестирование метрик

def test_metrics():
    response = client.get('/metrics')
    assert response.status_code == 200
    assert 'requests_total' in response.data.decode()

#Best Practices

HELP текст — описывайте что измеряет метрика
Имена — snake_case, counter заканчивается на _total
Лейблы — низкая кардинальность (< 1000 значений)
Единицы — секунды, байты, проценты

Паттерны инструментирования: production-ready

«Хорошее инструментирование экономит часы отладки»

#Cardinality Explosion

Проблема:

# ПЛОХО: user_id создаёт миллионы рядов
Counter('requests', ['user_id', 'request_id'])

Решение:

# ХОРОШО: низкая кардинальность
Counter('requests', ['method', 'endpoint', 'status'])

#RED Метод

Для сервисов измеряйте:

Rate — запросов в секунду
Errors — ошибок в секунду
Duration — время ответа

requests = Counter('requests_total', ['method', 'status'])
latency = Histogram('request_duration_seconds', buckets=(.01, .05, .1, .5, 1.0))

#Тестирование метрик

def test_metrics():
    response = client.get('/metrics')
    assert response.status_code == 200
    assert 'requests_total' in response.data.decode()

#Best Practices

HELP текст — описывайте что измеряет метрика
Имена — snake_case, counter заканчивается на _total
Лейблы — низкая кардинальность (< 1000 значений)
Единицы — секунды, байты, проценты