必知必会的监控基础知识-电子发烧友网

这篇文章，我将对监控体系的基础知识、原理和架构做一次系统性整理，同时还会对几款最常用的开源监控产品做下介绍，以便大家选型时参考。内容包括3部分：

必知必会的监控基础知识
主流监控系统介绍
监控系统的选型建议

必知必会的监控基础知识

我们可以理解监控系统就像我们古代打战的哨兵一样，哨兵的角色非常重要，敌人来了，哨兵会第一时间发出预警(吹笛、打鼓、放烟)，让守城的战士能够最快的时间处理，应对。

那对于我们应用系统而言，监控系统就像我们第三只眼，如果有应用系统出现问题，我们可以通过监控系统看是哪里出现问题，是redis挂了，还是说服务器内存满了，有监控系统我们可以很轻松、快速的定位问题。

甚至我们可以设置预警，对一些将要出现的问题进行提前预防处理，及时避免问题的发生。

1、监控系统的作用

帮助定位故障 : 在发生故障时，我们可以通过查看监控系统的各项指标数据，辅助故障分析和定位。
预警减少故障率 : 对于即将可能产生的故障能够及时发出预警信息，做好提前预防处理。
辅助容量规划 : 为服务器、中间件以及应用集群的容量规划提供数据支撑。
辅助性能调优 : JVM垃圾回收次数、接口响应时间、慢SQL等等都可以监控优化。

2、常见的监控对象和指标都有哪些？

服务器监控 : CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率、磁盘读写的吞吐量、网络出入流量等等。
MySQL监控 : TPS、QPS、数据库连接数、慢SQL、InnoDB缓冲池命中率等等。
Redis监控 : 内存使用率、缓存命中率、key值总数、Redis响应请求时间、客户端连接数、持久性指标等等。
MQ监控 : 连接数、队列数、生产速率、消费速率、消息堆积量等等。
应用监控 :
- HTTP接口：URL存活、请求量、耗时、异常量
- JVM ：GC次数、GC耗时、各个内存区域的大小、当前线程数、死锁线程数
- 线程池：活跃线程数、任务队列大小、任务执行耗时、拒绝任务数

3、监控系统的基本流程

数据采集 ：采集的方式有很多种，包括日志埋点进行采集，JMX标准接口输出监控指标，被监控对象提供REST API进行数据采集（如Hadoop、ES），系统命令行，统一的SDK进行侵入式的埋点和上报等。
数据传输 ：将采集的数据以TCP、UDP或者HTTP协议的形式上报给监控系统，有主动Push模式，也有被动Pull模式。
数据存储 ：有使用MySQL、Or acle等关系数据库存储的，也有使用时序数据库RRDTool、OpentTSDB、InfluxDB存储的，还有使用HBase存储的。
数据展示 ：数据指标的图形化展示。
监控告警 ：灵活的告警设置，以及支持邮件、短信、IM等多种通知通道。

基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能

项目地址：https://gitee.com/zhijiantianya/ruoyi-vue-pro

视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/

市面上的一些常见监控系统比较

下面再来认识下主流的开源监控系统，由于篇幅有限，我挑选了3款使用最广泛的监控系统：Zabbix 、Open-Falcon 、Prometheus ，会对它们的架构进行介绍，同时总结下各自的优劣势。

1、Zabbix介绍

Zabbix 1998年诞生，核心组件采用C语言开发，Web端采用PHP开发。它属于老牌监控系统中的优秀代表，监控功能很全面，使用也很广泛，差不多有70%左右的互联网公司都曾使用过 Zabbix 作为监控解决方案。

先来了解下Zabbix的架构设计：

Zabbix Server ：核心组件，C语言编写，负责接收Agent、Proxy发送的监控数据。同时，它还负责数据的汇总存储以及告警触发等。
Zabbix Proxy ：可选组件，对于被监控机器较多的情况下，可使用Proxy进行分布式监控，它能代理Server收集部分监控数据，以减轻Server的压力。
Zabbix Agentd ：部署在被监控主机上，用于采集本机的数据并发送给Proxy或者Server。数据收集方式同时支持主动Push和被动Pull 两种模式。
Database ：用于存储配置信息以及采集到的数据，支持MySQL、Oracle等关系型数据库。同时，最新版本的Zabbix已经开始支持时序数据库，不过成熟度还不高。
Web Server ：Zabbix的GUI组件，PHP编写，提供监控数据的展现和告警配置。

Zabbix的优势：

产品成熟 ：由于诞生时间长且使用广泛，拥有丰富的文档资料以及各种开源的数据采集插件，能覆盖绝大部分监控场景。
采集方式丰富 ：支持Agent、SNMP、JMX、SSH等多种采集方式，以及主动和被动的数据传输方式。

Zabbix的劣势：

需要在被监控主机上安装Agent，所有的数据都存在数据库里，产生的数据很大，瓶颈主要在数据库。

2、Open-Falcon（小米出品，国内流行）

Open-falcon 是小米2015年开源的企业级监控工具，采用Go和Python语言开发，这是一款灵活、高性能且易扩展的新一代监控方案，目前小米、美团、滴滴等超过200家公司在使用它。

小米初期也使用的Zabbix进行监控，但是机器量和业务量上来后，Zabbix就有些力不从心了。因此，后来自主研发了Open-Falcon，在架构设计上吸取了Zabbix的经验，同时很好地解决了Zabbix的诸多痛点。

架构看去比Zabbix复杂多了，其实它也是基于Server---Agent的模式，只不过Server又给他划分了好几个组件，这个耦合性和扩展性都得到了明显提高。

Falcon-agent ：数据采集器和收集器，Go开发，部署在被监控的机器上。就相当于Agent，用于采集机器负载监控指标数据如：CPU、内存、磁盘、IO、网络、端口等等大概有200多个这些都可以自定是否收集。
Transfer ：数据分发组件，接收客户端发送的数据，分别发送给数据存储组件Graph和告警判定组件Judge，Graph和Judge均采用一致性hash做数据分片，以提高横向扩展能力。同时Transfer还支持将数据分发到OpenTSDB，用于历史归档。
Graph ：数据存储组件，底层使用RRDTool（时序数据库）做单个指标的存储，并通过缓存、分批写入磁盘等方式进行了优化。据说一个graph实例能够处理8W+每秒的写入速率。
Judge和Alarm ：告警组件，Judge对Transfer组件上报的数据进行实时计算，判断是否要产生告警事件，Alarm组件对告警事件进行收敛处理后，将告警消息推送给各个消息通道。
API ：面向终端用户，收到查询请求后会去Graph中查询指标数据，汇总结果后统一返回给用户，屏蔽了存储集群的分片细节。

Open-Falcon优势

自动采集能力 ：Falcon-agent 能自动采集服务器的200多个基础指标（比如CPU、内存等），无需在server上做任何配置，这一点可以秒杀Zabbix.
强大的存储能力 ：底层采用RRDTool，并且通过一致性hash进行数据分片，构建了一个分布式的时序数据存储系统，可扩展性强。
灵活的数据模型 ：借鉴OpenTSDB，数据模型中引入了tag，这样能支持多维度的聚合统计以及告警规则设置，大大提高了使用效率。
插件统一管理 ：Open-Falcon的插件机制实现了对用户自定义脚本的统一化管理，可通过HeartBeat Server分发给agent，减轻了使用者自主维护脚本的成本。
个性化监控支持 ：基于Proxy-gateway，很容易通过自主埋点实现应用层的监控（比如监控接口的访问量和耗时）和其他个性化监控需求，集成方便。

Open-Falcon缺点

监控类型较少 : 不支持常用应用服务器如tomcat、apache、jetty等的监控。
整体发展一般，社区活跃度低 : 没有专门的运维支持，代码更新较少，没有一个较大的社区来维护，后续想要有什么新的能力基本只能指望自己扩展。

3、Prometheus（号称下一代监控系统）

我们知道 zabbix 在监控界占有不可撼动的地位，功能强大。但是对容器监控显得力不从心。为解决监控容器的问题，引入了 Prometheus 技术。

Prometheus 是一套开源的系统监控报警框架。是由前google员工2015年正式发布的开源监控系统，采用Go语言开发。它不仅有一个很酷的名字，同时它有Google与k8s的强力支持，开源社区异常火爆。

先来了解下Prometheus的架构设计：

Exporter ：主要用来采集数据，并通过 HTTP 服务的形式暴露给 Prometheus Server，Prometheus Server 通过访问该 Exporter 提供的接口，即可获取到需要采集的监控数据。常见的Exporter有很多，例如node_exporter、mysqld_exporter、redis_exporter 等
Prometheus Server ：核心组件，负责实现对监控数据的获取，存储以及查询。Prometheus Server 也是一个时序数据库，它将监控数据保存在本地磁盘中，并对外提供自定义的 PromQL 语言实现对数据的查询和分析。
Push gateway ：由于 Prometheus 数据采集采用 pull 方式进行设置的，内置必须保证 prometheus server 和对应的 exporter 必须通信，当网络情况无法直接满足时，可以使用 pushgateway 来进行中转，可以通过 pushgateway 将内部网络数据主动 push 到 gateway 里面去，而 prometheus 采用 pull方式拉取 pushgateway 中数据。
Alert Manager ：当支持基于 PromQL 创建告警规则，如果满足定义的规则，则会产生一条告警信息，进入 AlertManager 进行处理。可以集成邮件，微信或者通过 webhook 自定义报警。
Web UI ：Prometheus内置了一个简单的web控制台，可以查询配置信息和指标等，而实际应用中我们通常会将Prometheus作为Grafana的数据源，创建仪表盘以及查看指标。

Prometheus优点

社区活跃度高 : github start超过40k，且一直在维护。
基于时序数据库，存储效率高 :Prometheus核心部分只有一个单独的二进制文件，不存在任何的第三方依赖(数据库，缓存等等)。唯一需要的就是本地磁盘，因此不会有潜在级联故障的风险。
很好地支持容器监控 : 能自动发现容器，同时k8s和etcd等项目都提供了对Prometheus的原生支持，是目前容器监控最流行的方案。
基于Pull模型的架构 : Prometheus基于Pull模型的架构方式，可以在任何地方（本地电脑，开发环境，测试环境）搭建我们的监控系统。

Prometheus缺点

Prometheus 是基于 Metric 的监控，不适用于日志（Logs）、事件(Event)、调用链(Tracing)。
由于Prometheus采用的是Pull模型拉取数据，意味着所有被监控的endpoint必须是可达的，需要合理规划网络的安全配置。
指标众多，需进行适当裁剪。

基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能

项目地址：https://gitee.com/zhijiantianya/yudao-cloud

视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/