Docker监控实战分析

　Docker 优势
　　那为什么 Docker 越来越火呢？一谈起 Docker 总是会跟着让人联想到轻量这个词，甚至会有一种通过 Docker 启动一个服务会节省很多资源的错觉。然而 Docker 的「轻」也只是相对于传统虚拟机而已。传统虚拟机和 Docker 的对比如图：
　　
　　从图中可以看出 Docker 和 虚拟机的差异，虚拟机的 Guest OS 和 Hypervisor 层在 Docker 中被 Docker Engine 层所替代，Docker 有着比虚拟机更少的抽象层。
　　由于 Docker 不需要通过 Hypervisor 层实现硬件资源虚拟化，运行在 Docker 容器上的程序直接使用实际物理机的硬件资源。因此在 CPU、内存利用率上 Docker 略胜一筹。
　　Docker 利用的是宿主机的内核，而不需要 Guest OS，因此，当新建一个容器时，Docker 不需要和虚拟机一样重新加载一个操作系统内核，因此新建一个 Docker 容器只需要几秒钟。
　　总结一下 Docker 容器相对于 VM 有以下几个优势：启动速度快、资源利用率高、性能开销小。
　　Docker 监控方案
　　那么，既然 Docker 这么火，Docker 监控是不是也该提上日程？或许具体问题要具体分析，但是似乎大家都在使用开源的监控方案，来解决 Docker监控的问题。
　　就拿腾讯游戏来说吧，我们看看尹烨（腾讯互娱运营部高级工程师， 干货 | 腾讯游戏是如何使用 Docker 的？）怎么说：
　　容器的监控问题也花了我们很多精力。监控、告警是运营系统最核心的功能之一，腾讯内部有一套很成熟的监控告警平台，而且开发运维同学已经习惯这套平台，如果我们针对 Docker 容器再开发一个监控告警平台，会花费很多精力，而且没有太大的意义。所以，我们尽量去兼容公司现有的监控告警平台。每个容器内部会运行一个代理，从 /proc 下面获取 CPU、内存、IO 的信息，然后上报公司的监控告警平台。但是，默认情况下，容器内部的 proc 显示的是 Host 信息，我们需要用 Host 上 cgroup 中的统计信息来覆盖容器内部的部分 proc 信息。我们基于开源的 lxcfs，做了一些改造实现了这个需求。
　　
　　这些解决方案都是基于开源系统来实现的，当然，我们也会把我们自己觉得有意义的修改回馈给社区，我们给 Docker、Kubernetes 和 lxcfs 等开源项目贡献了一些 patch。融入社区，与社区共同发展，这是一件很有意义的事情。
　　在没有专业运维团队来监控 Docker 的情况下，并且还想加快 Docker 监控的进程，该怎么办呢？
　　为了能够更精确的分配每个容器能使用的资源，我们想要实时获取容器运行时使用资源的情况，怎样对 Docker 上的应用进行监控呢？Docker 的结构会不会加大监控难度？
　　我们都了解， container 相当于小型 host，可以说存在于 hosts 与应用之间的监控盲区，无论是传统的基础组件监控还是应用性能监控的方式，都很难有效地监控 Docker。了解了一下现有的 Docker 相关监测 App 和服务，包括简单的开源工具和复杂的企业整体解决方案，下面列举其中的几种作为参考：
　　1. cAdvisor
　　谷歌的 container introspection 解决方案是 cAdvisor，这是一个 Docker 容器内封装的工具，能够采集、处理和导出运行中的容器的数据。通过它可以看到 CPU 的使用率、内存使用率、网络吞吐量以及磁盘空间利用率等。同时，你还可以通过点击在网页顶部的 Docker Containers 链接，选择某个容器来详细了解它的使用情况。cAdvisor 部署和使用简单，但它只可以监视在同一个 host 上运行的容器，对多节点部署不是太管用。
　　2. Cloud Insight
　　在我们列举的几个监控 Docker 的服务或平台中，这是唯一一款国内产品。 Cloud Insight支持多种操作系统、云主机、数据库和中间件的监控，原理是在平台服务仪表盘和自定义仪表盘中，采集并处理 Metric，对数据进行聚合与分组等计算，提供曲线图、柱状图等多样化的展现形式。优点是监控的指标很全，简单易用，可以期待一下。
　　3. Scout
　　Scout 是一款监视服务，并不是一个独立的开源项目。它有大量的插件，除了 Docker 信息还可以吸收其他有关部署的数据。因此 Scout 算是一站式监控系统，无需对系统的各种资源来安装各种不同的监控系统。 Scout 的一个缺点是，它不显示有关每个主机上单独容器的详细信息。此外，每个监控的主机十美元这样略微昂贵的价格也是是否选择 Scout 作为监控服务的一个考虑因素，如果运行一个有多台主机的超大部署，成本会比较高。
　　4. Sematext
　　Sematext 也是一款付费监控解决方案，计划收费方案是3.5美分/小时。同样也支持 Docker 监控，还包括对容器级事件的监测（停止、开始等等）和管理容器产生的日志。
　　5. Prometheus
　　Prometheus 由 SoundCloud 发明，适合于监控基于容器的基础架构。支持监控容器的资源和运行特性，支持多维度查询，能聚合 Docker 监控数据。
　　Docker 监控实践
　　数据的聚合&分组，是运维2.0时代的重头戏，因此我们重点选取其中比较有这个方面代表性的两个监控方案来看看具体的 Docker 监控过程。
　　先借鉴「Monitor Docker Containers with Prometheus］（http://5pi.de/2015/01/26/monitor-docker-container」一文中的介绍，来说说这套开源的 Docker 监控方案：Prometheus；而此篇文字的原文地址：Monitor Docker Containers with Prometheus。
　　Prometheus 由 SoundCloud 发明，可用于监控基于容器的基础架构。Prometheus 特点是高维度数据模型，时间序列是通过一个度量值名字和一套键值对识别。灵活的查询语言允许查询和绘制数据。它采用了先进的度量标准类型像汇总（summaries），从指定时间跨度的总数构建比率或者是在任何异常的时候报警并且没有任何依赖，中断期间使它成为一个可靠的系统进行调试。
　　Prometheus 支持维度数据，你可以拥有全局和简单的指标名像 container_memory_usage_bytes，使用多个维度来标识你服务的指定实例。
　　可以创建一个简单的 container-exporter来收集 Docker 容器的指标以及输出给 Prometheus 来消费。这个输出器使用容器的名字，id 和 镜像作为维度。额外的 per-exporter维度可以在 prometheus.conf中设置。