从零开始搭建ELK+GPE监控预警系统

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摘要： 前言 本文可能不会详细记录每一步实现的过程，但一定程度上可以引领小伙伴走向更开阔的视野，串联每个环节，呈现予你不一样的效果。 业务规模 8个平台 100+台服务器 10+个集群分组 微服务600+ 用户N+ 面临问题 随着分布式微服务容器技术的发展，传统监控系统面临许多问题： 容器如何监控 微服务如何监控 集群性能如何进行分析计算 如何管理agent端大量配置脚本 这些都是传统监控所要面临的棘手问题，那么如何解决当前遇到的问题，GPE横空出世，后面会重点分析。

前言

本文可能不会详细记录每一步实现的过程，但一定程度上可以引领小伙伴走向更开阔的视野，串联每个环节，呈现予你不一样的效果。

业务规模

• 8个平台
• 100+台服务器
• 10+个集群分组
• 微服务600+
• 用户N+

面临问题

随着分布式微服务容器技术的发展，传统监控系统面临许多问题：

• 容器如何监控
• 微服务如何监控
• 集群性能如何进行分析计算
• 如何管理agent端大量配置脚本

这些都是传统监控所要面临的棘手问题，那么如何解决当前遇到的问题，GPE横空出世，后面会重点分析。

系统监控

• 目标群体：系统日志、服务器、容器、系统软件运行指标
• 日志架构：ELK (Elasticsearch+Logstash+Kibana+Redis)
• 监控架构：GPE (Grafana+Prometheus+Exporter+Consul)
• 报警方式：邮件、短信、钉钉以及自定义webhook，监控中心7x24小时

ELK日志

随着分布式微服务的盛行，功能模块的拆分细化，无论对于开发还是运维，日志的重要性都是不言而喻的，但是如何存储分析定位查看日志，一百个公司可能会有两百种做法。有的很少记录日志，有的日志等级都不分，有的写入文本然后就不管不问了，有的向MySql数据库一扔也没有了下文，等到用户投诉或者被发现问题，才会翻一翻。

那么如何正确优雅的记录日志呢？相信大家对于ELK并不陌生，可能不少小伙伴都接触过，对于中小型互联网创业公司来说，使用ELK搭建日志分析系统的确是一个不错的选择。

架构图

核心组件

ELK由Elasticsearch、Logstash和Kibana三剑客组成，当然了以上是最基本的组件，为了使的架构流程更加丰满，我们加入了Redis做缓冲队列，配置了sendmail做异常日志告警。

ElasticSearch

ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口等。

Logstash

Logstash数据分析工具，它可以对系统生成的的日志进行采集、分析，存储。2013 年，Logstash 被 Elasticsearch 公司收购，ELK Stack 正式成为官方用语。

kibana

Kibana是一个开源的分析与可视化平台，用来搜索、查看存储在Elasticsearch索引中的数据。

工作流程

• logstash(shipper) 实时监控并过滤收集每个服务的日志信息
• logstash(shipper) 把收集来的日志(INFO 、DEBUG 、RROR 、WARN等)分别发送到Redis
• logstash(indexer) 按照日志分类分别从Redis读取日志信息并发送给ElasticSearch
• logstash(indexer) 过滤出RROR日志通过邮件或者其它webhook方式告警开发运维人员
• Kibana读取ElasticSearch数据结合自定义搜索进行页面展示

GPE监控

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ELK主要收集分析预警的是我们平台系统中各个服务的业务日志，一般通过日志组件(log4j 、log4j2 、logback)来收集并写入文本。但是对于系统本身以及一些应用软件的监控预警，这套方案显然是不合适的，这里推荐一下GPE三剑客，当然了GPE是我自己意淫出来的组合。

架构图

核心组件

Grafana、Prometheus、Exporter(一系列插件)，自定义的三剑客，当然了为了使得整合监控程序更加流畅完整，我们加入了注册中心Consul做服务发现，实现动态添加服务，使用邮件、钉钉以及webhook实现异常告警。

GPE组件只是其中的一种实现方式罢了，Grafana配合InfluxData提供Telegraf也可以收集很多Metrics，实现更为丰富的大屏监控预警。

Grafana

Grafana 是一个开箱即用的可视化工具，具有功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器，有灵活丰富的图形化选项，可以混合多种风格，支持多个数据源特点。

Prometheus

Prometheus是一个开源的服务监控系统，它通过HTTP协议从远程的机器收集数据并存储在本地的时序数据库上。

• 多维数据模型（时序列数据由metric名和一组key/value组成）
• 在多维度上灵活的查询语言(PromQl)
• 不依赖分布式存储，单主节点工作.
• 通过基于HTTP的pull方式采集时序数据
• 可以通过push gateway进行时序列数据推送(pushing)
• 可以通过服务发现或者静态配置去获取要采集的目标服务器
• 多种可视化图表及仪表盘支持

如架构图所示，Prometheus通过安装在远程机器上的exporter来收集监控数据。

Consul

Consul有多个组件，但是整体来看，它是你基础设施中用于发现和配置服务的一个工具。它提供如下几个关键功能：

• 服务发现： Consul的某些客户端可以提供一个服务，例如api或者mysql，其它客户端可以使用Consul去发现这个服务的提供者。使用DNS或者HTTP，应用可以很容易的找到他们所依赖的服务。
• 健康检查： Consul客户端可以提供一些健康检查，这些健康检查可以关联到一个指定的服务（服务是否返回200 OK），也可以关联到本地节点（内存使用率是否在90%以下）。这些信息可以被一个操作员用来监控集群的健康状态，被服务发现组件路由时用来远离不健康的主机。
• 键值存储： 应用可以使用Consul提供的分层键值存储用于一些目的，包括动态配置、特征标记、协作、leader选举等等。通过一个简单的HTTP API可以很容易的使用这个组件。
• 多数据中心： Consul对多数据中心有非常好的支持，这意味着Consul用户不必担心由于创建更多抽象层而产生的多个区域。

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