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系统监控

匆匆岁月 2023-03-28 原文

一、为什么监控,监控什么内容?

  • 对系统的运行状态了如指掌,有问题及时发现,而不让用户先发现我们系统不能使用。
  • 在应用程序中,通常会记录日志以便事后分析,在很多情况下是产生了问题之后,再去查看日志,是一种事后的静态分析。在很多时候,我们可能需要知道我们服务的运行情况,例如:
    • 每秒钟的请求数是多少(TPS)?
    • 平均每个请求处理的时间?
    • 请求处理的最长耗时?
    • 请求处理正确响应率?
    • 等待处理的请求队列长度?
    • 查看整个系统的的CPU使用率、内存占用、jvm运行情况;以及系统运行出错率等

二、监控的目的

  • 长期趋势分析:比如资源用量预测
  • 对照分析:比如两个版本系统运行资源使用情况差异
  • 告警:当系统出现或者即将出现故障时,监控系统需要迅速反应并通知管理员
  • 故障分析与定位:通过对不同监控以及历史数据分析,能快速找到并解决根源问题
  • 数据可视化:通过可视化仪表盘能直接获取系统运行情况、资源使用情况、以及服务运行状态等直观信息。

三、监控分类

四、Prometheus架构

由前 Google 员工,受 Google 内部 Borgman 的启发,2012年开始的开源项目,2018年进入毕业状态。
Prometheus:先见之明。

  • 以指标名称和键值对唯一标识基于时间序列的多维数据模型
  • 支持多维灵活查询的 PromQL
  • 与存储系统解耦
  • 基于 HTTP 协议的 Pull 模式进行时间序列指标采集
  • 中间件网关支持 Push 模式
  • 基于静态配置和服务发现的目标发现机制
  • 灵活图形化展示

五、Prometheus 数据模型

image.png
  • 指标名与标签(Metrics Name 和 Labels)
    每个业务指标有指标名和键值对标签唯一标识
  • 采样点(Samples)
    每个指标收集到的采样数据有两部分组成:Timestamp、Value
  • 指标表达方式
    • OpenTSDB的标识方式:
      <metric name>{<label name> = <label value>, ...}
    • 示例:
      api_http_request_total{method="POST", handler="/messages"}

六、Prometheus 中的指标类型





七、监控数据的采集

  • Push or Pull

  • 在 Kubernetes 集群中的监控系统
    每个节点 kubelet 会收集当前节点 host 上的所有信息,包括 CPU、内存、磁盘等。
    Prometheus 会 pull 这些信息,给每个节点打上标签来区分不同的节点。

七、数据的存储(TSDB)

八、数据的查询和消费 PromQL

九、常见问题



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