聊头监控体系

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聊头监控体系

聊透监控体系，就这一篇够不够？

经济高速发展的今天，我们处于信息大爆炸的时代。随着经济发展，信息借助互联网的力量在全球自由地流动，于是就催生了各种各样的服务平台和软件系统。

由于业务的多样性，这些平台和系统也变得异常的复杂。如何对其进行监控和维护是我们 IT 人需要面对的重要问题。就在这样一个纷繁复杂地环境下，监控系统粉墨登场了。

今天，我们会对 IT 监控系统进行介绍，包括其功能，分类，分层；同时也会介绍几款流行的监控平台。

监控系统的功能

在 IT 运维过程中，常遇到这样的情况：

某个业务模块出现问题，运维人员并不知道，发现的时候问题已经很严重了。
系统出现瓶颈了，CPU 占用持续升高，内存不足，磁盘被写满；网络请求突增，超出网关承受的压力。

以上这些问题一旦发生，会对我们的业务产生巨大的影响。因此，每个公司或者 IT 团队都会针对此类情况建立自己的 IT 监控系统。

监控系统工作流程图

其功能包括：

对服务，系统，平台的运行状态实时监控
收集服务，系统，平台的运行信息
通过收集信息的分析结果，预知存在的故障风险，并采取行动
根据对风险的评估，进行故障预警
一旦发生故障，第一时间发出告警信息
通过监控数据，定位故障，协助生成解决方案
最终保证系统持续、稳定、安全运行
监控数据可视化，便于统计，按照一定周期导出、归档，用于数据分析和问题复盘

监控系统的分类

既然监控系统我们意义重大，针对不同场景把监控系统分为三类，分别是：

日志类
调用链类
度量类

日志类(Logging)

通常我们在系统和业务级别上加入一些日志代码，记录一些日志信息，方便我们在发现问题的时候查找。

这些信息会与事件做相关，例如：用户登录，下订单，用户浏览某件商品，一小时以内的网关流量，用户平均响应时间等等。

这类以日志的记录和查询的解决方案比较多。比如 ELK 方案（Elasticsearch+Logstash+Kibana），使用ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）+Kafka/Redis/RabbitMQ 来搭建一个日志系统。

ELK 结合 Redis/Kafka/RabbitMQ 实现日志类监控

程序内部通过 Spring AOP 记录日志，Beats 收集日志文件，然后用 Kafka/Redis/RabbitMQ 将其发送给 Logstash，Logstash 再将日志写入 Elasticsearch。

最后，使用 Kibana 将存放在 Elasticsearch 中的日志数据显示出来，形式可以是实时数据图表。

调用链类(Tracing)

对于服务较多的系统，特别是微服务系统。一次服务的调用有可能涉及到多个服务。A 调用 B，B 又要调用 C，好像一个链条一样，形成了服务调用链。

调用链就是记录一个请求经过所有服务的过程。请求从开始进入服务，经过不同的服务节点后，再返回给客户端，通过调用链参数来追踪全链路行为。从而知道请求在哪个环节出了故障，系统的瓶颈在哪儿。

调用链监控的实现原理如下：

Java 代码运行原理图

在介绍这种方式之前，我们先来复习一下 Java 代码运行的原理。通常我们会把 Java 源代码，通过“Java 编译器”编译成 Class 文件。再把这个 Class 的字节码文件装载到“类装载器”中进行字节码的验证。

最后，把验证过后的字节码发送到“Java 解释器”和“及时编译器”交给“Java 运行系统”运行。

Java 探针，字节码增强的方式就是利用 Java 代理，这个代理是运行方法之前的拦截器。

在 JVM 加载 Class 二进制文件的时候，利用 ASM 动态的修改加载的 Class 文件，在监控的方法前后添加需要监控的内容。

例如：添加计时语句，用于记录方法耗时。将方法耗时存入处理器，利用栈先特性（先进后出）处理方法调用顺序。

每当请求处理结束后，将耗时方法和入参 map 输出到文件中，然后根据 map 中相应参数，区分出耗时业务。

最后将相应耗时文件取下来，转化为 xml 格式并进行解析，通过浏览器将代码分层结构展示出来。

Java 探针工具原理图

备注：ASM 是一个 Java 字节码操纵框架，它可以动态生成类或者增强既有类的功能。

ASM 可以直接产生二进制 Class 文件，可以在类被载入 Java 虚拟机之前改变类行为。

Java Class 被存储在 .class文件里，文件拥有元数据来解析类中的元素：类名称、方法、属性以及 Java 字节码（指令）。

ASM 从类文件中读入信息后，能够改变类行为，分析类信息，甚至能够生成新类。

②拦截请求

获取每次请求服务中的信息来实现跟踪的。这里以 Zipkin+Slueth 为例说明其原理。

Sleuth 提供链路追踪。由于一个请求会涉及到多个服务的互相调用，而这种调用往往成链式结构，经过多次层层调用以后请求才会返回。常常使用 Sleuth 追踪整个调用过程，方便理清服务间的调用关系。

Sleuth 服务调用追踪图例

每次请求都会生成一个 Trace ID，如上图所示这个 Trace ID 在整个 Request 和 Response 过程中都会保持一致，不论经过了多少个服务。这是为了方便记录一次调用的整个生命周期。

再看每次请求的时候都会有一个 Span ID，这里的 Span 是 Sleuth 服务跟踪的最小单元，每经过一个服务，每次 Request 和 Response 这个值都会有所不同，这是为了区分不同的调用动作。

针对每个调用的动作，Sleuth 都做了标示如下：

Server Received 是服务器接受，也就是服务端接受到请求的意思。
Client Sent 是客户端发送，也就是这个服务本身不提供响应，需要调用其他的服务提供该响应，所以这个时候是作为客户端发起请求的。
Server Sent 是服务端发送，看上图SERVICE 3 收到请求后，由于他是最终的服务提供者，所以作为服务端，他需要把请求发送给调用者。
Client Received 是客户端接受，作为发起调用的客户端接受到服务端返回的请求。

实际上 Sleuth 就是通过上述方式把每次请求记录一个统一的 Trace ID，每个请求的详细步骤记作 Span ID。

每次发起请求或者接受请求的状态分别记录成 Server Received，Client Sent，Server Sent，Client Received 四种状态来完成这个服务调用链路的跟踪的。

在调用服务的链路上每个被调用的服务节点都会通过 Parent ID 来记录发起调用服务的 Span ID，由于 Span ID 是唯一确认最小服务单元的，所以知道了 Parent 的 Span ID 也就知道了谁调用自己了。

度量类(Metrics)

实现了时序数据库（TimeSeriesData，TSD）的监控方案。实际上就是记录一串以时间为维度的数据，然后再通过聚合运算，查看指标数据和指标趋势。说白了，就是描述某个被测主体在一段时间内的测量值变化（度量）。

由于 IT 基础设施，运维监控和互联网监控的特性，这种方式被广泛应用。一般对时序数据进行建模分为三个部分，分别是：主体，时间点和测量值。

通过这个例子来看一下，时序数据库的数学模型，例如：需要监控服务器的 In/Out 平均流量：

整个监控的数据库称为“Metric”，它包含了所有监控的数据。类似关系型数据库中的 Table。
每条监控数据，称为“Point”，类似于关系型数据库中的 Row 的概念。
每个“Point”都会定义一个时间戳“Timestamp”，将其作为索引，表明数据采集的时间。
“Tag”作为维度列，表示监控数据的属性。
“Field”作为指标列，作为测量值，也就是测量的结果。

时序数据库数据模型图例

时序数据库的存储原理，关系型数据库存储采用的是 B tree，虽然降低了数据查询的磁盘寻道时间，但是无法解决大量数据写入时的磁盘效率。

由于监控系统的应用场景，经常会遇到大批量的数据写入，所以我们会选择 LSMtree（Log Structured Merge Tree）存储时序数据库。

LSMtree（Log Structured Merge Tree），从字面意义上理解，记录的数据按照日志结构（Log Structured）追加到系统中，然后通过合并树（Merge Tree）的方式将其合并。

来看一个 LevelDB 的例子，方便我们理解，LSM-tree 被分成三种文件：

接收写入请求的 memtable 文件（内存中）
不可修改的 immutable memtable 文件（内存中）
磁盘上的 SStable文件（Sorted String Table），有序字符串表，这个有序的字符串就是数据的key。SStable 一共有七层（L0 到 L6）。下一层的总大小限制是上一层的 10 倍。

LSMtree LevelDB 存储示意图

LSMtree 写入流程：

将数据追加到日志 WAL（Write Ahead Log）中，写入日志的目的是为了防止内存数据丢失，可以及时恢复。
把数据写到 memtable 中。
当 memtable 满了（超过一定阀值），就将这个 memtable 转入 immutable memtable 中，用新的 memtable 接收新的数据请求。
immutablememtable 一旦写满了，就写入磁盘。并且先存储 L0 层的 SSTable 磁盘文件，此时还不需要做文件的合并。每层的所有文件总大小是有限制的（8MB，10MB，100MB… 1TB）。从 L1 层往后，每下一层容量增大十倍。
某一层的数据文件总量超过阈值，就在这一层中选择一个文件和下一层的文件进行合并。
如此这般上层的数据都是较新的数据，查询可以从上层开始查找，依次往下，并且这些数据都是按照时间序列存放的。

监控系统的分层

谈完了监控系统的分类，再来聊聊监控系统的分层。用户请求到数据返回，经历系统中的层层关卡。

一般我们将监控系统分为五层来考虑，当然也有人分成三层，大致的意思都差不多，仅供参考：

客户端监控，用户行为信息，业务返回码，客户端性能，运营商，版本，操作系统等。
业务层监控，核心业务的监控，例如：登录，注册，下单，支付等等。
应用层监控，相关的技术参数，例如：URL 请求次数，Service 请求数量，SQL 执行的结果，Cache 的利用率，QPS 等等。
系统层监控，物理主机，虚拟主机以及操作系统的参数。例如：CPU 利用率，内存利用率，磁盘空间情况。
网络层监控，网络情况参数。例如：网关流量情况，丢包率，错包率，连接数等等。

流行的监控系统

前面讲了监控系统的功能，分类，分层，相信大家对 IT 监控系统都有一定的了解了。

接下来，我们来看看有哪些优秀实践。这里介绍两个比较流行的监控系统：

Zabbix
Prometheus

Zabbix

Zabbix 是一款企业级的分布式开源监控方案。它由 Alexei Vladishev 创建，由 Zabbix SIA 在持续开发和支持。

Zabbix 能够监控网络参数，服务器健康和软件完整性。它提供通知机制，允许用户配置告警，从而快速反馈问题。

基于存储的数据，Zabbix 提供报表和数据可视化，并且支持主动轮询和被动捕获。它的所有报告、统计信息和配置参数都可以通过 Web 页面访问。

Zabbix 的 API 功能，完善度很高，大部分操作都提供了 API 接口，方便和现有系统整合。

例如：通过历史数据查询 API，获取线上服务器使用情况，生成报表；设置条件，对问题服务器和问题业务进行筛选，加入告警。

利用 Zabbix graph 的 API，生成关键指标趋势图，方便运维人员实时了解系统情况。利用告警添加 API，让监控系统和部署系统联动。

比如新部署了一个新实例，那么自动添加所需要的监控策略；反之，下线一个实例，就删除关联的监控策略。

Zabbix 由 Server，Agent，Proxy（可选项）组成：

Agent 负责收集数据，并且传输给 Server。
Server 负责接受 Agent 的数据，进行保存或者告警。
Proxy 负责代理 Server 收集 Agent 传输的数据，并且转发给 Server。Proxy 是安装在被监控的服务器上的，用来和 Server 端进行通信，从而传输数据。

Zabbix 部署模式

Zabbix 的数据采集，主要有两种模式：Server 主动拉取数据和 Agent 主动上报数据。

以 Server 拉取数据为例，用户在 Web-portal 中，设置需要监控的机器，配置监控项，告警策略。Zabbix-Server 会根据策略主动获取 Agent 的数据，然后存储到 MySQL 中。

同时根据用户配置的策略，判定是否需要告警。用户可以在 Web 端，以图表的形式，查看各种指标的历史趋势。

在 Zabbix 中，将 Server 主动拉取数据的方式称之为 Active Check。这种方式配置起来较为方便，但是会对 Zabbix-Server 的性能存在影响。

所以在生产环境中，一般会选择主动推送数据到 Zabbix-Server 的方式，称之为 Trapper。

即用户可以定时生成数据，再按照 Zabbix 定义的数据格式，批量发送给 Zabbix-Server，这样可以大大提高 Server 的处理能力。

Proxy，作为可选项，起到收集 Agent 数据并且转发到 Server 的作用。

当 Server 和 Agent 不在一个网络内，就需要使用 Proxy 做远程监控，特别是远程网络有防火墙的时候。同时它也可以分担 Server 的压力，降低 Server 处理连接数的开销。

Prometheus（普罗米修斯）

随着这几年云环境的发展，Prometheus 被广泛地认可。它的本质是时间序列数据库，而 Zabbix 采用 MySQL 进行数据存储。

从上面我们对时间序列数据库的分析来看，Prometheus 能够很好地支持大量数据的写入。

它采用拉的模式（Pull）从应用中拉取数据，并通过 Alert 模块实现监控预警。据说单机可以消费百万级时间序列。

一起来看看 Prometheus 的几大组件：

Prometheus Server，用于收集和存储时间序列数据，负责监控数据的获取，存储以及查询。
监控目标配置，Prometheus Server 可以通过静态配置管理监控目标，也可以配合 Service Discovery（K8s，DNS，Consul）实现动态管理监控目标。
监控目标存储，Prometheus Server 本身就是一个时序数据库，将采集到的监控数据按照时间序列存储在本地磁盘中。
监控数据查询，Prometheus Server 对外提供了自定义的 PromQL 语言，实现对数据的查询以及分析。
Client Library，客户端库。为需要监控的服务生成相应的 Metrics 并暴露给 Prometheus Server。
当 Prometheus Server 来 Pull 时，直接返回实时状态的 Metrics。通常会和 Job 一起合作。
Push Gateway，主要用于短期的 Jobs。由于这类 Jobs 存在时间较短，可能在 Prometheus 来 Pull 之前就消失了。为此，这些 Jobs 可以直接向 Prometheus Server 端推送它们的 Metrics。
Exporters，第三方服务接口。将 Metrics（数据集合）发送给 Prometheus。
Exporter 将监控数据采集的端点，通过 HTTP 的形式暴露给 Prometheus Server，使其通过 Endpoint 端点获取监控数据。
Alertmanager，从 Prometheus Server 端接收到 Alerts 后，会对数据进行处理。例如：去重，分组，然后根据规则，发出报警。
Web UI，Prometheus Server 内置的 Express Browser UI，通过 PromQL 实现数据的查询以及可视化。

Prometheus 架构图

说完了 Prometheus 的组件，再来看看 Prometheus 的架构：

Prometheus Server 定期从 Jobs/Exporters 中拉 Metrics。同时也可以接收来自 Pushgateway 发过来的 Metrics。
Prometheus Server 将接受到的数据存储在本地时序数据库，并运行已定义好的 alert.rules（告警规则），一旦满足告警规则就会向 Alertmanager 推送警报。
Alertmanager 根据配置文件，对接收到的警报进行处理，例如：发出邮件告警，或者借助第三方组件进行告警。
WebUI/Grafana/APIclients，可以借助 PromQL 对监控数据进行查询。

最后将两个工具进行比较如下：

Zabbix 和 Prometheus 比较图

从上面的比较可以看出：

Zabbix 的成熟度更高，上手更快。高集成度导致灵活性较差，在监控复杂度增加后，定制难度会升高。而且使用的关系型数据库，对于大规模的监控数据插入和查询是个问题。
Prometheus 上手难度大，定制灵活度高，有较多数据聚合的可能，而且有时序数据库的加持。
对于监控物理机或者监控环境相对稳定的情况，Zabbix 有明显优势。如果监控场景多是云环境的话，推荐使用 Prometheus。