使用 Promethues 實現應用監控的一些實踐

確定監控對象

在具體設計 Metrics 之前，首先需要明確需要測量的對象。需要測量的對象應該依據具體的問題背景、需求和需監控的系統本身來確定。

從需求出發

Google 針對大量分布式監控的經驗總結出四個監控的黃金指標，這四個指標對于一般性的監控測量對象都具有較好的參考意義。這四個指標分別為：

• 延遲：服務請求的時間。
• 通訊量：監控當前系統的流量，用于衡量服務的容量需求。
• 錯誤：監控當前系統所有發生的錯誤請求，衡量當前系統錯誤發生的速率。
• 飽和度：衡量當前服務的飽和度。主要強調最能影響服務狀態的受限制的資源。例如，如果系統主要受內存影響，那就主要關注系統的內存狀態。

以上四種指標，其實是為了滿足四個監控需求：

• 反映用戶體驗，衡量系統核心性能。如：在線系統的時延，作業計算系統的作業完成時間等。
• 反映系統的吞吐量。如：請求數，發出和接收的網絡包大小等。
• 幫助發現和定位故障和問題。如：錯誤計數、調用失敗率等。
• 反映系統的飽和度和負載。如：系統占用的內存、作業隊列的長度等。

除了以上常規需求，還可根據具體的問題場景，為了排除和發現以前出現過或可能出現的問題，確定相應的測量對象。比如，系統需要經常調用的一個庫的接口可能耗時較長，或偶有失敗，可制定 Metrics 以測量這個接口的時延和失敗數。

從需要監控的系統出發

為了滿足相應的需求，不同系統需要觀測的測量對象也是不同的。在 官方文檔 的最佳實踐中，將需要監控的應用分為了三類：

• 線上服務系統（Online-serving systems）：需對請求做即時的響應，請求發起者會等待響應。如 web 服務器。
• 離線計算系統（Offline processing）：請求發起者不會等待響應，請求的作業通常會耗時較長。如批處理計算框架 Spark 等。
• 批處理作業（Batch jobs）：這類應用通常為一次性的，不會一直運行，運行完成后便會結束運行。如數據分析的 MapReduce 作業。

對于每一類應用其通常情況下測量的對象是不太一樣的。其總結如下：

• 線上服務系統：主要有請求、出錯的數量，請求的時延等。
• 線下計算系統：最后開始處理作業的時間，目前正在處理作業的數量，發出了多少 items， 作業隊列的長度等。
• 批處理作業：最后成功執行的時刻，每個主要 stage 的執行時間，總的耗時，處理的記錄數量等。

除了系統本身，有時還需監控子系統：

• 使用的庫（Libraries）: 調用次數，成功數，出錯數，調用的時延。
• 日志（Logging）：計數每一條寫入的日志，從而可找到每條日志發生的頻率和時間。
• Failures: 錯誤計數。
• 線程池：排隊的請求數，正在使用的線程數，總線程數，耗時，正在處理的任務數等。
• 緩存：請求數，命中數，總時延等。

選擇 Vector

選用 Vec 的原則：

• 數據類型類似但資源類型、收集地點等不同
• Vec 內數據單位統一

例子：

• 不同資源對象的請求延遲
• 不同地域服務器的請求延遲
• 不同 http 請求錯誤的計數
  …

確定 Label

常見 Label 的選擇有：

• resource
• region
• type
  …

確定 Label 的一個重要原則是：同一維度 Label 的數據是可平均和可加和的，也即單位要統一。如風扇的風速和電壓就不能放在一個 Label 里。

此外，不建議下列做法：

my_metric{label=a} 1 my_metric{label=b} 6 my_metric{label=total} 7

即在 Label 中同時統計了分和總的數據，建議采用 PromQL 在服務器端聚合得到總和的結果。或者用另外的 Metric 去測量總的數據。

命名 Metrics 和 Label

好的命名能夠見名知義，因此命名也是良好設計的一環。

Metric 的命名：

• 需要符合 pattern: a-zA-Z:
• 應該包含一個單詞作為前綴，表明這個 Metric 所屬的域。

  如：

  • prometheus_notifications_total
  • process_cpu_seconds_total
  • ipamd_request_latency
• 應該包含一個單位的單位作為后綴，表明這個 Metric 的單位。

  如：

  • http_request_duration_seconds
  • node_memory_usage_bytes
  • http_requests_total (for a unit-less accumulating count)
• 邏輯上與被測量的變量含義相同。
• 盡量使用基本單位，如 seconds，bytes。而不是 Milliseconds, megabytes。

Label 的命名：

依據選擇的維度命名，如：

• region: shenzhen/guangzhou/beijing
• owner: user1/user2/user3
• stage: extract/transform/load

Buckets 選擇

適宜的 buckets 能使 histogram 的百分位數計算更加準確。

理想情況下，桶會使得數據分布呈階梯狀，即各桶區間內數據個數大致相同。
buckets 的設計可遵從如下經驗：

• 需要知道數據的大致分布，若事先不知道可先用默認桶 （{.005, .01, .025, .05, .1, .25, .5, 1, 2.5, 5, 10}）或 2 倍數桶（{1,2,4,8…}）觀察數據分布再調整 buckets。
• 數據分布較密處桶間隔制定的較窄一些，分布稀疏處可制定的較寬一些。
• 對于多數時延數據，一般具有長尾的特性，較適宜用指數形式的桶（ExponentialBuckets）。
• 初始桶上界一般覆蓋10%左右的數據，若不關注頭部數據也可以讓初始上界更大一些。
• 若為了更準確計算特定百分位數，如90%，可在90%的數據處加密分布桶，即減少桶的間隔。

比如我在監控我們某些任務耗時的時候，就是選根據實際情況估算出大致的 bucket 取值，上線后觀察數據和監控再去調整 bucket， 這樣經過幾次調整應該就能調整到比較合適的 bucket。

Grafana 使用技巧

查看所有維度

標尺聯動

在 Settings 面板中，有一個 Graph Tooltip 設置項，默認使用 Default。

下面將圖形展示工具分別調整為 Shared crosshair 和 Shared Tooltip 看看效果。可以看到標尺能聯動展示了，方便排查問題時確認 2 個指標的關聯性。

將圖形展示工具調整為 Shared Tooltip：

轉載：https://lxkaka.wang/metrics-best-practice/#grafana-%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%8A%80%E5%B7%A7

版權歸原作者所有，侵刪