为什么需要指标监控告警
一个复杂的应用，往往由很多个模块组成，而且往往会存在各种各样奇奇怪怪的使用场景，谁也不能保证自己维护的服务永远不会出问题，等用户投诉才发现问题再去处理问题就为时已晚，损失已无法挽回。
所以，通过数据指标来衡量一个服务的稳定性和处理效率，是否正常运作，监控指标曲线的状态，指标出现异常时及时主动告警，这一套工具就十分重要。
常见的一些指标，包括但不限于：
- QPS
- 请求处理耗时
- 进程占用内存
- 进程占用CPU
- golang 服务的 goroutine
- nodejs 的 event loop lag
- 前端应用的 Performance 耗时
- ...
举个例子，假如一个服务：
- 使用内存随着时间逐渐上涨
- CPU 占用越来越高
- 请求耗时越来越高，请求成功率下降
- 磁盘空间频频被挤爆
一旦服务存在某些缺陷导致这些问题，通过服务日志，很难直观快速地察觉到这些指标的变化波动。
通过监控和告警手段可以有效地覆盖了「发现」和「定位」问题，从而更有效率地排查和解决问题。
指标监控系统：Prometheus
Prometheus 是一个开源的服务监控系统和时间序列数据库。
工作流可以简化为：
- client 采集当前 机器/服务/进程 的状态等相关指标数据
- Prometheus server 按一定的时间周期主动拉取 client 的指标数据，并存储到时序数据库中
- 发现指标异常后，通过 alert manager 将告警通知给相关负责人
具体的架构设计如下：
为什么不用 mysql 存储？
Prometheus 用的是自己设计的时序数据库（TSDB），那么为什么不用我们更加熟悉，更加常用的 mysql, 或者其他关系型数据库呢？
假设需要监控 WebServerA 每个API的请求量为例，需要监控的维度包括：服务名（job）、实例IP（instance）、API名（handler）、方法（method）、返回码(code)、请求量（value）。
如果以SQL为例，演示常见的查询操作：
# 查询 method=put 且 code=200 的请求量
SELECT * from http_requests_total WHERE code=”200” AND method=”put” AND created_at BETWEEN 1495435700 AND 1495435710;
# 查询 handler=prometheus 且 method=post 的请求量
SELECT * from http_requests_total WHERE handler=”prometheus” AND method=”post” AND created_at BETWEEN 1495435700 AND 1495435710;
# 查询 instance=10.59.8.110 且 handler 以 query 开头 的请求量
SELECT * from http_requests_total WHERE handler=”query” AND instance=”10.59.8.110” AND created_at BETWEEN 1495435700 AND 1495435710;通过以上示例可以看出，在常用查询和统计方面，日常监控多用于根据监控的维度进行查询与时间进行组合查询。如果监控100个服务，平均每个服务部署10个实例，每个服务有20个API，4个方法，30秒收集一次数据，保留60天。那么总数据条数为：100(服务)* 10（实例）* 20（API）* 4（方法）* 86400（1天秒数）* 60(天) / 30（秒）= 138.24 亿条数据，写入、存储、查询如此量级的数据是不可能在Mysql类的关系数据库上完成的。 因此 Prometheus 使用 TSDB 作为 存储引擎。
时序数据库（Time Series Database/TSDB）
时序数据库主要用于指处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时序数据。
对于 prometheus 来说，每个时序点结构如下：
- metric: 指标名，当前数据的标识，有些系统中也称为name。
- label: 标签属性
- timestamp: 数据点的时间，表示数据发生的时间。
- value: 值，数据的数值
每个指标，有多个时序图；多个时序数据点连接起来，构成一个时序图
假如用传统的关系型数据库来表示时序数据，就是以下结构：
| create_time | __metric_name__ |
path | value |
|---|---|---|---|
| 2020-10-01 00:00:00 | http_request_total | /home | 100 |
| 2020-10-01 00:00:00 | http_request_total | /error | 0 |
| 2020-10-01 00:00:15 | http_request_total | /home | 120 |
| 2020-10-01 00:01:00 | http_request_total | /home | 160 |
| 2020-10-01 00:01:00 | http_request_total | /error | 1 |
指标 request_total{path="/home"} 在 2020-10-01 00:01:00 时的 qps = (160 - 100)/60 = 1 , 同理，
指标 request_total{path="/error"} 在 2020-10-01 00:01:00 时的 qps = 1/60
相比于 MySQL，时序数据库核心在于时序，其查询时间相关的数据消耗的资源相对较低，效率相对较高，而恰好指标监控数据带有明显的时序特性，所以采用时序数据库作为存储层
数据类型
- counter: 计数器，只能线性增加，不断变大，场景：qps
- gauge：绝对值，非线性，值可大可小，场景：机器温度变化，磁盘容量，CPU 使用率，
- histogram：，聚合数据查询耗时分布【服务端计算，模糊，不精确】
- summary：不能聚合查询的耗时分布【客户端计算，精确】
nodejs 指标采集与数据拉取
- 定义一个 Counter 的数据类型，记录指标
const reqCounter = new Counter({
name: `credit_insight_spl_id_all_pv`,
help: 'request count',
labelNames: ['deviceBrand','systemType', 'appVersion', 'channel']
})
reqCounter.inc({
deviceBrand: 'Apple',
systemType: 'iOS',
appVersion: '26014',
channel: 'mepage'
},1)- 定义访问路径为
/metrics的controller
@Get('metrics')
getMetrics(@Res() res) {
res.set('Content-Type', register.contentType)
res.send(register.metrics())
}- Prometheus 主动请求 node client 的
/metrics接口，获得
promQL
promQL 是 prometheus 的查询语言，语法十分简单
基本查询
查询指标最新的值：
{__name__="http_request_total", handler="/home"}
# 语法糖：
http_request_total{handler="/home"}
# 等价于 mysql:
select * from http_request_total
where
handler="/home" AND
create_time=《now()》区间时间段查询
查询过去一分钟内的数据
# promQL
http_request_total[1m]
# 等价于
SELECT * from http_requests_total
WHERE create_time BETWEEN 《now() - 1min》 AND 《now()》;时间偏移查询
PS： promQL 不支持指定时间点进行查询，只能通过 offset 来查询历史某个点的数据
查询一个小时前的数据。
# promQL
http_request_total offset 1h
# 等价于
SELECT * from http_requests_total
WHERE create_time=《now() - 1 hour》;promQL 查询函数
根据以上的查询语法，我们可以简单组合出一些指标数据：
例如，查询最近一天内的 /home 页请求数
http_request_total{handler="/home"} - http_request_total{handler="/home"} offset 1d那么实际上面这个写法很明显比较不简洁，我们可使用内置 increase 函数来替换：
# 和上述写法等价
increase(http_request_total{handler="/home"}[1d])除了 increase 外，还有很多其他好用的函数，例如，
rate 函数计算 QPS
// 过去的 2 分钟内平均每秒请求数
rate(http_request_total{code="400"}[2m])
// 等价于
increase(http_request_total{code="400"}[2m]) / 120指标聚合查询
除了上述基础查询外，我们可能还需要聚合查询
假如我们有以下数据指标：
credit_insight_spl_id_all_pv{url="/home",channel="none"}
credit_insight_spl_id_all_pv{url="/home",channel="mepage"}
credit_insight_spl_id_all_pv{url="/error",channel="none"}
credit_insight_spl_id_all_pv{url="/error",channel="mepage"} 将所有指标数据以某个维度进行聚合查询时，例如：查询 url="/home" 最近一天的访问量，channel 是 none还是mepage 的 /home 访问量都包括在内。
我们理所当然地会写出：
increase(credit_insight_spl_id_all_pv{url="/home"}[1d])但实际上我们会得出这样的两条指标结果：
credit_insight_spl_id_all_pv{url="/home",channel="none"} 233
credit_insight_spl_id_all_pv{url="/home",channel="mepage"} 666
并非我们预期中的：
credit_insight_spl_id_all_pv{url="/home"} 899而要是我们想要得到这样的聚合查询结果，就需要用到 sum by
# 聚合 url="/home" 的数据
sum(increase(credit_insight_spl_id_all_pv{url="/home"}[1d])) by (url)
# 得出结果：
credit_insight_spl_id_all_pv{url="/home"} 899 # 所有 channel 中 /home 页访问量累加值
# 聚合所有的 url 则可以这样写：
sum(increase(credit_insight_spl_id_all_pv{}[1d])) by (url)
# 得出结果：
credit_insight_spl_id_all_pv{url="/home"} 899
credit_insight_spl_id_all_pv{url="/error"} 7
# 等价于 mysql
SELECT url, COUNT(*) AS total FROM credit_insight_spl_id_all_pv
WHERE create_time between and
GROUP BY url; 指标时序曲线
以上的所有例子的查询数值，其实都是最近时间点的数值，
而我们更关注的是一个时间段的数值变化。
要实现这个原理也很简单，只需要在历史的每个时间点都执行一次指标查询，
# 假如今天7号
# 6号到7号的一天访问量
sum(increase(credit_insight_spl_id_all_pv{}[1d] )) by (url)
# 5号到6号的一天访问量 offset 1d
sum(increase(credit_insight_spl_id_all_pv{}[1d] offset 1d)) by (url)
# 4号到5号的一天访问量
sum(increase(credit_insight_spl_id_all_pv{}[1d] offset 2d)) by (url) 而 Prometheus 已经内置了时间段查询功能，并对此优化处理。
可通过 /api/v1/query_range 接口进行查询，获的 grpah：
Prometheus 查询瓶颈
数据存储：
指标数据有 “Writes are vertical，reads are horizontal” 的（垂直写，水平读）模式:
“Writes are vertical，reads are horizontal” 的意思是 tsdb 通常按固定的时间间隔收集指标并写入，会 “垂直” 地写入最近所有时间序列的数据，而读取操作往往面向一定时间范围的一个或多个时间序列，“横向” 地跨越时间进行查询
- 每个指标（metric）根据指标数量不同，有 labelA labelB labelC * ... 个时序图
- 每个时序图（time series）的一个点时序是 [timestamp, value], 例如 [1605607257, 233]。[时间戳-值] 可以确定图上的一个点，一个时间区间内的所有点连成一个时序曲线图。
- 因为 Prometheus 每隔 15s 采集一次数据，所以 时序点的时间间距是 15s，即1分钟有60/15=4个时序点，1小时就有 4 * 60 = 240 个时序点。
而 Prometheus 的默认查询 sample 上限是 5000w
所以，如果指标的时序图数量过大，允许查询的时间区间相对就会较小了。
一个图表查询时序数量的影响因素有 3 个，分别是：
- 查询条件的时序数量（n）
- 查询的时间区间（time）
- 图表曲线每个时序点之间的间隔（step）
以 credit_insight_spl_id_all_pv 指标为例，该指标总共大约有 n = 163698 种时序，
假如 step = 15s，如果搜索该指标过去 time = 60m 的全部时序图，那么，需要搜索的例子要163698 * 60 * (60/15) = 39287520，将近 4kw，是可以搜出来的。
但如果搜的是过去 90m 的数据，163698 * 90 * 4 = 58931280，超过了 5000w，你就发现数据请求异常：Error executing query: query processing would load too many samples into memory in query execution
所以，目测可得一个图的查询时序点数量公式是：total = n * time / step， time 和 step 的时间单位必须一致，total 必须不超过 5000w。
反推一下得出，time < 5000w / n * step 。要扩大搜索时间范围，增大 step ，或者降低 n 即可做到。
- step 不变， 降低 n 【指定label值可减少搜索条件的结果数】 :
credit_insight_spl_id_all_pv{systemType="Android", systemVersion="10"}，n = 18955
- 增大 step 到 30s， n 不变：
当然，一般情况下，我们的 n 值只有几百，而 step 基本是大于 60s 的，所以一般情况下都能查询 2 个多月以上的数据图。
可视化平台： Grafana
grafana 是一个开源的，高度可配置的数据图表分析，监控，告警的平台，也是一款前端可视化的产品。
自定义图表
grafana 内置提供多种图表模板，具体是以下类型：
Prometheus 作为数据源的情况下，一般用的 graph 类型画时序图比较多。
对于一些基础的数据大盘监控，这些图表类型已经足够满足我们的需求。
但对于复杂的需求，这些类型无法满足我们的需要时，我们安装 pannel 插件，来更新可用的图表类型，也可以根据官方文档 build a panel plugin 开发自己的前端图表 panel。
图表配置
在时序图表配置场景下，我们需要核心关注配置的有:
- promQL: 查询语句
- Legend: 格式化图例文本
- step/interval: 采集点间隔，每隔一段时间，采集一次数据。
一条曲线的数据点数量 = 图表时长 / 采样间隔。例如查看最近24小时的数据，采样 间隔5min，数据点数量=24*60/5=288。
采集间隔时间越短，采样率越大，图表数据量越大，曲线越平滑。 采集间隔默认自动计算生成，也可以自定义配置。 - metric time range: 每个点的数据统计时间区间时长。
以QPS为例，图表上每个时间点的数据的意义是：在这时间点上，过去n秒间的访问量。
从上图可以看到，
- 如果采样间隔 > 统计区间时长: 数据采样率 < 100%。未能采集到的数据丢弃，不会再图表上展示。采样率过小可能会错误异常的数据指标。。
- 如果采样间隔 == 统计区间时长，采样率100%。
- 如果采样间隔 < 统计区间时长，数据被重复统计，意义不大。
自定义变量
为了实现一些常用的筛选过滤场景，grafana 提供了变量功能
- 变量配置：变量配置有多种方式（Type），可以自定义选项，也可以根据prometheus 指标的 label 动态拉取。
- 变量使用：变量通过
$xxx形式去引用。
告警
除了 Prometheus 本身可以配置告警表达式之外：
grafana 也可以配置告警：
数据源
Prometheus 通常用于后端应用的指标数据实时上报，主要用于异常告警，问题排查，所以数据存在时效性，我们不会关注几个月前的一个已经被排查并 fixed 的指标异常波动告警。
但是，要是我们将 Prometheus 用于业务指标监控，那么我们可能会关注更久远的数据。
例如我们可能想要看过去一个季度的环比同比增长，用 Prometheus 作为数据源就不合适，因为 Prometheus 是时序数据库，更多关注实时数据，数据量大，当前数据保存的时效设定只有 3 个月。
那么这个时候可能我们要维护一个长期的统计数据，可能就需要存储在 mysql 或者其他存储方式。
grafana 不是 Prometheus 的专属产品，还支持多种数据源，包括但不限于：
常见数据库
- MySql
- SQL Server
- PostgreSQL
- Oracle
日志、文档数据库
- Loki
- Elasticsearch
时序数据库
- Prometheus
- graphite
- openTSDB
- InfluxDB
链路追踪
- Jaeger
- Zipkin
- ....
如果没有自己需要的数据源配置，还可以安装 REST API Datasource Plugin, 通过 http 接口查询作为数据源
总结
了解 grafana 的高度可配置性设计后，有值得思考的几点：
- 关注其设计思想，如果要自己实现一个类似的可视化的 web app，自己会怎么设计？
- 自己要做一个高度可配置化的功能，又应该怎么设计？
- 深入到业务，例如我们常用的 admin 管理 系统，一些常用的业务功能是否可以高度可配置化？业务强关联的如何做到配置与业务的有机结合？
等等这些，其实都是值得我们去思考的。
此外，Prometheus 和 grafana 都有些进阶的玩法，大家有兴趣也可以去探索下。