28. Metrics 库
Metrics 库实现了一个机制，通过这个机制，producers 可以发布numeric信息，供 consumers 后续查询。
实际上，生产者通常是其他库或者主进程，而消费者通常是应用程序。
Metrics 本身是一个静态值，并不是有PMD产生的。
Metric 信息是由推送模型填充的，其中生产者通过调用相关的更新函数来跟新metric库中包含的值。
消费者通过查询共享内存中的metric数据来获取metric信息。
对于每个mettic，为每个端口ID保留一个单独的值，并且在发布metric时，生产者需要指定哪个端口正在更新。
此外，还有一个特殊的ID RTE_METRICS_GLOBAL， 用于全局统计，不与任何单个设备关联。
由于metric库是自包含的，因此，对端口号的唯一限制是他们小于 RTE_MAX_ETHPORTS，不需要实际端口存在。
28.1. 初始化库
在使用库之前，必须通过调用在共享内存中设置mettic存储的 rte_metrics_init() 来初始化它。
这也就是生产者将metric信息发布到哪里以及消费者从哪里查新metric信息。
rte_metrics_init(rte_socket_id());
这个初始化函数必须在主函数中调用，否则生产者和消费者可能在主程序或次进程中多次调用。？？
28.2. 注册metrics
Metrics 必须先注册，这是生产者声明他们将要发布的metric的方式。注册可以单独完成，也可以将一组metric标注为一个组。单独注册使用接口 rte_metrics_reg_name() 实现：
id_1 = rte_metrics_reg_name("mean_bits_in");
id_2 = rte_metrics_reg_name("mean_bits_out");
id_3 = rte_metrics_reg_name("peak_bits_in");
id_4 = rte_metrics_reg_name("peak_bits_out");
一组metric注册使用 rte_metrics_reg_names() 完成：
const char * const names[] = {
"mean_bits_in", "mean_bits_out",
"peak_bits_in", "peak_bits_out",
};
id_set = rte_metrics_reg_names(&names[0], 4);
如果返回负数，表示注册失败。否则，返回值表示更新metic时使用的 key 值。可以使用 rte_metrics_get_names() 获得将这些key值与metric名称映射起来的映射表。
28.3. 更新 metric 值
一旦注册，生产者可以使用 rte_metrics_update_value() 函数更新给定端口的metric。这个函数使用metric注册时返回的key值，也可以使用 rte_metrics_get_names() 查找。
rte_metrics_update_value(port_id, id_1, values[0]);
rte_metrics_update_value(port_id, id_2, values[1]);
rte_metrics_update_value(port_id, id_3, values[2]);
rte_metrics_update_value(port_id, id_4, values[3]);
如果metric被注册为一个集合，则可以使用 rte_metrics_update_value() 单独更新他们，或者使用 rte_metrics_update_values() 一起更新：
rte_metrics_update_value(port_id, id_set, values[0]);
rte_metrics_update_value(port_id, id_set + 1, values[1]);
rte_metrics_update_value(port_id, id_set + 2, values[2]);
rte_metrics_update_value(port_id, id_set + 3, values[3]);
rte_metrics_update_values(port_id, id_set, values, 4);
注意，rte_metrics_update_values() 不能用来更新 multiple sets 的metric，因为不能保证两个集合一个接一个地注册了连续的ID值。
28.4. 查询 metrics
消费者可以通过使用返回 struct rte_metric_value 数组的接口 rte_metrics_get_values() 来查询metric库。 该数组中的每个条目都包含一个metric值及其关联的key。key值和名称的映射可以使用 rte_metrics_get_names() 函数来获得，该函数返回由key索引的 struct rte_metric_name 数组。以下将打印给定端口的所有metric：
void print_metrics() {
struct rte_metric_name *names;
int len;
len = rte_metrics_get_names(NULL, 0);
if (len < 0) {
printf("Cannot get metrics count\n");
return;
}
if (len == 0) {
printf("No metrics to display (none have been registered)\n");
return;
}
metrics = malloc(sizeof(struct rte_metric_value) * len);
names = malloc(sizeof(struct rte_metric_name) * len);
if (metrics == NULL || names == NULL) {
printf("Cannot allocate memory\n");
free(metrics);
free(names);
return;
}
ret = rte_metrics_get_values(port_id, metrics, len);
if (ret < 0 || ret > len) {
printf("Cannot get metrics values\n");
free(metrics);
free(names);
return;
}
printf("Metrics for port %i:\n", port_id);
for (i = 0; i < len; i++)
printf(" %s: %"PRIu64"\n",
names[metrics[i].key].name, metrics[i].value);
free(metrics);
free(names);
}
28.5. Bit-rate 统计库
Bit-rate 库计算每个活动端口（即网络设备）的指数加权平均值和峰值比特率。
这些统计信息通过metric库使用以下名称进行发布：
- mean_bits_in: 平均入站比特率
- mean_bits_out: 平均出站比特率
- ewma_bits_in: 平均入站比特率 (EWMA 平滑)
- ewma_bits_out: 平均出站比特率 (EWMA 平滑)
- peak_bits_in: 峰值入站比特率
- peak_bits_out: 峰值出站比特率
一旦初始化，并以适当的频率计时，可以通过查询metric库来获取metric值。
28.5.1. 初始化
在使用库之前，必须通过接口 rte_stats_bitrate_create() 来初始化，这个函数返回一个bit-rate计算对象。由于bit-rate库使用metric来报告计算的统计量，因此bit-rate库需要将计算的统计量与metric库一起注册。这通过辅助函数 rte_stats_bitrate_reg() 完成。
struct rte_stats_bitrates *bitrate_data;
bitrate_data = rte_stats_bitrate_create();
if (bitrate_data == NULL)
rte_exit(EXIT_FAILURE, "Could not allocate bit-rate data.\n");
rte_stats_bitrate_reg(bitrate_data);
28.5.2. 控制采样速率
由于库通过定期采样来工作，而不是使用内部线程，应用程序必须定期调用 rte_stats_bitrate_calc() 。 这个函数被调用的频率应该是计算统计所需要的预期采样频率。 例如，需要按秒统计，那么应该每秒钟调用一次这个函数。
tics_datum = rte_rdtsc();
tics_per_1sec = rte_get_timer_hz();
while( 1 ) {
/* ... */
tics_current = rte_rdtsc();
if (tics_current - tics_datum >= tics_per_1sec) {
/* Periodic bitrate calculation */
for (idx_port = 0; idx_port < cnt_ports; idx_port++)
rte_stats_bitrate_calc(bitrate_data, idx_port);
tics_datum = tics_current;
}
/* ... */
}
28.6. 延迟统计库
延迟统计库计算DPDK应用程序的数据包处理延迟，报告数据包处理所需的最小，平均和最大纳秒，以及处理延迟中的抖动。使用以下名称通过metric库报告这些统计信息：
- min_latency_ns: 最小处理延迟（纳秒）
- avg_latency_ns: 平均处理延迟（纳秒）
- mac_latency_ns: 最大处理延迟（纳秒）
- jitter_ns: 处理等待时间的变化（纳秒）
一旦初始化并以适当的频率采样，可以通过查询metric库来获得这些统计数据。
28.6.1. 初始化
使用库之前，需要调用函数 rte_latencystats_init() 进行初始化。
lcoreid_t latencystats_lcore_id = -1;
int ret = rte_latencystats_init(1, NULL);
if (ret)
rte_exit(EXIT_FAILURE, "Could not allocate latency data.\n");
28.6.2. 触发统计值更新
需要定期调用 rte_latencystats_update() 函数，以便更新延迟统计值信息。
if (latencystats_lcore_id == rte_lcore_id())
rte_latencystats_update();
28.6.3. 关闭库
完成之后，需要调用 rte_latencystats_uninit() 来关闭延迟统计库。
rte_latencystats_uninit();
