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想吃透监控系统,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。

作者:崔皓来源:51CTO技术栈|2019-09-29 09:52

【线上直播】11月21日晚8点贝壳技术总监侯圣文《数据安全之数据库安全黄金法则》

【51CTO.com原创稿件】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。

图片来自 Pexels

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

既然监控系统对我们意义重大,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

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

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:

①Java 探针,字节码增强

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。

Sleuth 服务调用追踪图例

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

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。

监控系统分层示意图

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 的部署模式

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。

总结

监控系统思维导图

监控系统对 IT 系统运维意义重大,从状态监控到收集/分析数据,到故障报警,以及问题解决,最后归档报表,协助运维复盘。

监控系统分为三大类,日志类,调用链类,度量类,他们有各自的特点,且应用场景各不相同。

因为要对整个 IT 系统进行监控,所以将其分为五层,分别是,客户端,业务层,应用层,系统层,网络层。

Zabbix 和 Prometheus 是当下流行的监控系统,可以根据他们的特点选择使用。

作者:崔皓

简介:十六年开发和架构经验,曾担任过惠普武汉交付中心技术专家,需求分析师,项目经理,后在创业公司担任技术/产品经理。善于学习,乐于分享。目前专注于技术架构与研发管理。

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【责任编辑:武晓燕 TEL:(010)68476606】

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