什么是bvar？

bvar是多线程环境下的计数器类库，方便记录和查看用户程序中的各类数值，它利用了thread local存储减少了cache bouncing，相比UbMonitor(百度内的老计数器库)几乎不会给程序增加性能开销，也快于竞争频繁的原子操作。brpc集成了bvar，可查看所有曝光的bvar，/vars/VARNAME可查阅某个bvar，在brpc中的使用方法请查看。brpc大量使用了bvar提供统计数值，当你需要在多线程环境中计数并展现时，应该第一时间想到bvar。但bvar不能代替所有的计数器，它的本质是把写时的竞争转移到了读：读得合并所有写过的线程中的数据，而不可避免地变慢了。当你读写都很频繁或得基于最新值做一些逻辑判断时，你不应该用bvar。

为了理解bvar的原理，你得先阅读Cacheline这节，其中提到的计数器例子便是bvar。当很多线程都在累加一个计数器时，每个线程只累加私有的变量而不参与全局竞争，在读取时累加所有线程的私有变量。虽然读比之前慢多了，但由于这类计数器的读多为低频的记录和展现，慢点无所谓。而写就快多了，极小的开销使得用户可以无顾虑地使用bvar监控系统，这便是我们设计bvar的目的。

下图是bvar和原子变量，静态UbMonitor，动态UbMonitor在被多个线程同时使用时的开销。可以看到bvar的耗时基本和线程数无关，一直保持在极低的水平（~20纳秒）。而动态UbMonitor在24核时每次累加的耗时达7微秒，这意味着使用300次bvar的开销才抵得上使用一次动态UbMonitor变量。

新增bvar

增加C++ bvar的方法请看快速介绍. bvar默认统计了进程、系统的一些变量，以process_, system_等开头，比如：

还有像brpc内部的各类计数器：

监控bvar

打开bvar的dump功能以导出所有的bvar到文件，格式就入上文一样，每行是一对”名字:值”。打开dump功能后应检查monitor/目录下是否有数据，比如：

监控系统应定期搜集每台单机导出的数据，并把它们汇总到一起。这里以百度内的noah为例，bvar定义的变量会出现在noah的指标项中，用户可勾选并查看历史曲线。

导出到Prometheus

将Prometheus的抓取url地址的路径设置为即可，例如brpc server跑在本机的8080端口，则抓取url配置为127.0.0.1:8080/brpc_metrics。