这篇监控系统的建设思路,让你彻底找出性能瓶颈

一、起始

在实际的性能分析中,一个很常见的现象是,明明发生了性能瓶颈,但当你登录到服务器中想要排查的时候,却发现瓶颈已经消失了。或者说,性能问题总是时不时地发生,但却很难找出发生规律,也很难重现。
而要解决这个问题,就要搭建监控系统,把系统和应用程序的运行状况监控起来,并定义一系列的策略,在发生问题时第一时间告警通知。一个好的监控系统,不仅可以实时暴露系统的各种问题,更可以根据这些监控到的状态,自动分析和定位大致的瓶颈来源,从而更精确地把问题汇报给相关团队处理。要做好监控,最核心的就是全面的、可量化的指标,这包括系统和应用两个方面。
从系统来说,监控系统要涵盖系统的整体资源使用情况,比如我们前面讲过的 CPU、内存、磁盘和文件系统、网络等各种系统资源。
而从应用程序来说,监控系统要涵盖应用程序内部的运行状态,这既包括进程的 CPU、磁盘 I/O 等整体运行状况,更需要包括诸如接口调用耗时、执行过程中的错误、内部对象的内存使用等应用程序内部的运行状况。

二、系统监控

1、USE 法

在开始监控系统之前,你肯定最想知道,怎么才能用简洁的方法,来描述系统资源的使用情况。你当然可以使用专栏中学到的各种性能工具,来分别收集各种资源的使用情况。不过不要忘记,每种资源的性能指标可都有很多,使用过多指标本身耗时耗力不说,也不容易为你建立起系统整体的运行状况。
在这里,我为你介绍一种专门用于性能监控的 USE(Utilization Saturation and Errors)法。
USE 法把系统资源的性能指标,简化成了三个类别,即使用率、饱和度以及错误数。
  • 使用率,表示资源用于服务的时间或容量百分比。100% 的使用率,表示容量已经用尽或者全部时间都用于服务。
  • 饱和度,表示资源的繁忙程度,通常与等待队列的长度相关。100% 的饱和度,表示资源无法接受更多的请求。
  • 错误数表示发生错误的事件个数。错误数越多,表明系统的问题越严重。
这三个类别的指标,涵盖了系统资源的常见性能瓶颈,所以常被用来快速定位系统资源的性能瓶颈。这样,无论是对 CPU、内存、磁盘和文件系统、网络等硬件资源,还是对文件描述符数、连接数、连接跟踪数等软件资源,USE 方法都可以帮你快速定位出,是哪一种系统资源出现了性能瓶颈。

2、性能指标

那么,对于每一种系统资源,又有哪些常见的性能指标呢?回忆一下我们讲过的各种系统资源原理,并不难想到相关的性能指标。这里,我把常见的性能指标画了一张表格,方便你在需要时查看。
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不过,需要注意的是,USE 方法只关注能体现系统资源性能瓶颈的核心指标,但这并不是说其他指标不重要。诸如系统日志、进程资源使用量、缓存使用量等其他各类指标,也都需要我们监控起来。只不过,它们通常用作辅助性能分析,而 USE 方法的指标,则直接表明了系统的资源瓶颈。

3、监控系统

掌握 USE 方法以及需要监控的性能指标后,接下来要做的,就是建立监控系统,把这些指标保存下来;然后,根据这些监控到的状态,自动分析和定位大致的瓶颈来源;最后,再通过告警系统,把问题及时汇报给相关团队处理。
可以看出,一个完整的监控系统通常由数据采集、数据存储、数据查询和处理、告警以及可视化展示等多个模块组成。所以,要从头搭建一个监控系统,其实也是一个很大的系统工程。
不过,幸运的是,现在已经有很多开源的监控工具可以直接使用,比如最常见的 Zabbix、Nagios、Prometheus 等等。
下面,我就以 Prometheus 为例,为你介绍这几个组件的基本原理。如下图所示,就是 Prometheus 的基本架构:
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先看数据采集模块。最左边的 Prometheus targets 就是数据采集的对象,而 Retrieval 则负责采集这些数据。从图中你也可以看到,Prometheus 同时支持 Push 和 Pull 两种数据采集模式。
Pull 模式,由服务器端的采集模块来触发采集。只要采集目标提供了 HTTP 接口,就可以自由接入(这也是最常用的采集模式)。
Push 模式,则是由各个采集目标主动向 Push Gateway(用于防止数据丢失)推送指标,再由服务器端从 Gateway 中拉取过去(这是移动应用中最常用的采集模式)。
第二个是数据存储模块。为了保持监控数据的持久化,图中的 TSDB(Time series database)模块,负责将采集到的数据持久化到 SSD 等磁盘设备中。TSDB 是专门为时间序列数据设计的一种数据库,特点是以时间为索引、数据量大并且以追加的方式写入。
第三个是数据查询和处理模块。刚才提到的 TSDB,在存储数据的同时,其实还提供了数据查询和基本的数据处理功能,而这也就是 PromQL 语言。PromQL 提供了简洁的查询、过滤功能,并且支持基本的数据处理方法,是告警系统和可视化展示的基础。
第四个是告警模块。右上角的 AlertManager 提供了告警的功能,包括基于 PromQL 语言的触发条件、告警规则的配置管理以及告警的发送等。不过,虽然告警是必要的,但过于频繁的告警显然也不可取。所以,AlertManager 还支持通过分组、抑制或者静默等多种方式来聚合同类告警,并减少告警数量。
最后一个是可视化展示模块。Prometheus 的 web UI 提供了简单的可视化界面,用于执行 PromQL 查询语句,但结果的展示比较单调。不过,一旦配合 Grafana,就可以构建非常强大的图形界面了。介绍完了这些组件,想必你对每个模块都有了比较清晰的认识。接下来,我们再来继续深入了解这些组件结合起来的整体功能。比如,以刚才提到的 USE 方法为例,我使用 Prometheus,可以收集 Linux 服务器的 CPU、内存、磁盘、网络等各类资源的使用率、饱和度和错误数指标。然后,通过 Grafana 以及 PromQL 查询语句,就可以把它们以图形界面的方式直观展示出来。
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4、最后总结

系统监控的核心是资源的使用情况,这既包括 CPU、内存、磁盘、文件系统、网络等硬件资源,也包括文件描述符数、连接数、连接跟踪数等软件资源。而要描述这些资源瓶颈,最简单有效的方法就是 USE 法。
USE 法把系统资源的性能指标,简化为了三个类别:使用率、饱和度以及错误数。当这三者之中任一类别的指标过高时,都代表相对应的系统资源可能存在性能瓶颈。
基于 USE 法建立性能指标后,我们还需要通过一套完整的监控系统,把这些指标从采集、存储、查询、处理,再到告警和可视化展示等贯穿起来。这样,不仅可以将系统资源的瓶颈快速暴露出来,还可以借助监控的历史数据,来追踪定位性能问题的根源。

三、应用监控

1、应用监控指标

跟系统监控一样,在构建应用程序的监控系统之前,首先也需要确定,到底需要监控哪些指标。特别是要清楚,有哪些指标可以用来快速确认应用程序的性能问题。
应用程序的核心指标,不再是资源的使用情况,而是请求数、错误率和响应时间。
这些指标不仅直接关系到用户的使用体验,还反映应用整体的可用性和可靠性。有了请求数、错误率和响应时间这三个黄金指标之后,我们就可以快速知道,应用是否发生了性能问题。但是,只有这些指标显然还是不够的,因为发生性能问题后,我们还希望能够快速定位“性能瓶颈区”。所以,在我看来,下面几种指标,也是监控应用程序时必不可少的。
第一个,是应用进程的资源使用情况,比如进程占用的 CPU、内存、磁盘 I/O、网络等。使用过多的系统资源,导致应用程序响应缓慢或者错误数升高,是一个最常见的性能问题。
第二个,是应用程序之间调用情况,比如调用频率、错误数、延时等。由于应用程序并不是孤立的,如果其依赖的其他应用出现了性能问题,应用自身性能也会受到影响。
第三个,是应用程序内部核心逻辑的运行情况,比如关键环节的耗时以及执行过程中的错误等。由于这是应用程序内部的状态,从外部通常无法直接获取到详细的性能数据。所以,应用程序在设计和开发时,就应该把这些指标提供出来,以便监控系统可以了解其内部运行状态。
有了应用进程的资源使用指标,你就可以把系统资源的瓶颈跟应用程序关联起来,从而迅速定位因系统资源不足而导致的性能问题;
有了应用程序之间的调用指标,你可以迅速分析出一个请求处理的调用链中,到底哪个组件才是导致性能问题的罪魁祸首;
而有了应用程序内部核心逻辑的运行性能,你就可以更进一步,直接进入应用程序的内部,定位到底是哪个处理环节的函数导致了性能问题。
基于这些思路,我相信你就可以构建出,描述应用程序运行状态的性能指标。再将这些指标纳入我们上一期提到的监控系统(比如 Prometheus + Grafana)中,就可以跟系统监控一样,一方面通过告警系统,把问题及时汇报给相关团队处理;另一方面,通过直观的图形界面,动态展示应用程序的整体性能。

2、全链路监控

业务系统通常会涉及到一连串的多个服务,形成一个复杂的分布式调用链。为了迅速定位这类跨应用的性能瓶颈,你还可以使用 Zipkin、Jaeger、Pinpoint 等各类开源工具,来构建全链路跟踪系统。比如,下图就是一个 Jaeger 调用链跟踪的示例。
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全链路跟踪可以帮你迅速定位出,在一个请求处理过程中,哪个环节才是问题根源。比如,从上图中,你就可以很容易看到,这是 Redis 超时导致的问题。
全链路跟踪除了可以帮你快速定位跨应用的性能问题外,还可以帮你生成线上系统的调用拓扑图。这些直观的拓扑图,在分析复杂系统(比如微服务)时尤其有效。

3、日志监控

性能指标的监控,可以让你迅速定位发生瓶颈的位置,不过只有指标的话往往还不够。比如,同样的一个接口,当请求传入的参数不同时,就可能会导致完全不同的性能问题。所以,除了指标外,我们还需要对这些指标的上下文信息进行监控,而日志正是这些上下文的最佳来源。
对比来看,指标是特定时间段的数值型测量数据,通常以时间序列的方式处理,适合于实时监控。
而日志则完全不同,日志都是某个时间点的字符串消息,通常需要对搜索引擎进行索引后,才能进行查询和汇总分析。
对日志监控来说,最经典的方法,就是使用 ELK 技术栈,即使用 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 这三个组件的组合。
如下图所示,就是一个经典的 ELK 架构图:
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Logstash 负责对从各个日志源采集日志,然后进行预处理,最后再把初步处理过的日志,发送给 Elasticsearch 进行索引。
Elasticsearch 负责对日志进行索引,并提供了一个完整的全文搜索引擎,这样就可以方便你从日志中检索需要的数据。
Kibana 则负责对日志进行可视化分析,包括日志搜索、处理以及绚丽的仪表板展示等。
下面这张图,就是一个 Kibana 仪表板的示例,它直观展示了 Apache 的访问概况。
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值得注意的是,ELK 技术栈中的 Logstash 资源消耗比较大。所以,在资源紧张的环境中,我们往往使用资源消耗更低的 Fluentd,来替代 Logstash(也就是所谓的 EFK 技术栈)。

四、最后总结

应用程序的监控,可以分为指标监控和日志监控两大部分:
指标监控主要是对一定时间段内性能指标进行测量,然后再通过时间序列的方式,进行处理、存储和告警。
日志监控则可以提供更详细的上下文信息,通常通过 ELK 技术栈来进行收集、索引和图形化展示。
在跨多个不同应用的复杂业务场景中,你还可以构建全链路跟踪系统。这样可以动态跟踪调用链中各个组件的性能,生成整个流程的调用拓扑图,从而加快定位复杂应用的性能问题。

作者:-零

链接:https://www.cnblogs.com/-wenli/p/14017850.html

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