metric中文意思是指标,是监控系统中的基本单元,一条metric相当于db表里的一条记录,因为现在大部分metric最终也都是存在某一种db中,所以也只是换了个名字。
一张表有很多字段(column),对应metric中有很多标签(label/tag)。
2017-12-11 17:00:00时刻cpu.load的值,用mertic表述就是metric(name=cpu.load, timestamp=1512982800, value=0.2)
2017-12-11 17:00:01时刻cpu.load的值,用mertic表述就是metric(name=cpu.load, timestamp=1512982801, value=0.1)
如果把这个metric存入db中,只要id,name,value,timestamp就够了
id
|
name
|
value
|
timestamp
|
---|---|---|---|
1 | cpu.load | 0.2 | 1512982800 |
2 | cpu.load | 0.1 | 1512982801 |
2. 某一时刻,突然cpu.load飚到了50,我们想知道是哪一台服务器的load这么高,上表记录的数据就不够了, 那我们就要加一个服务器的标识:
2017-12-11 17:00:00时刻cpu.load的值,用mertic表述就是metric(name=cpu.load, timestamp=1512982800, value=0.1, instance=172.14.200.10)
2017-12-11 17:00:01时刻cpu.load的值,用mertic表述就是metric(name=cpu.load, timestamp=1512982800, value=0.1, instance=172.14.200.11)
2017-12-11 17:00:00时刻cpu.load的值,用mertic表述就是metric(name=cpu.load, timestamp=1512982801, value=0.05, instance=172.14.200.10)
2017-12-11 17:00:01时刻cpu.load的值,用mertic表述就是metric(name=cpu.load, timestamp=1512982801, value=0.05, instance=172.14.200.11)
id
|
name
|
value
|
instance
|
timestamp
|
---|---|---|---|---|
1 | cpu.load | 0.1 | 172.14.200.10 | 1512982800 |
2 | cpu.load | 0.1 | 172.14.200.11 | 1512982800 |
3 | cpu.load | 0.05 | 172.14.200.10 | 1512982801 |
4 | cpu.load | 0.05 | 172.14.200.11 | 1512982801 |
我们新增了一个instance字段来记录服务器ip,用于定位是哪台服务器,俩台机器 * 俩个时刻 = 4个metric。
3. 既然有了服务器信息,那么顺便把服务器上跑的服务名也加上方便排查吧,那我们又要新增一个服务名字段service
2017-12-11 17:00:00时刻cpu.load的值,用mertic表述就是metric(name=cpu.load, timestamp=1512982800, value=0.2, instance=172.14.200.10,service=print)
2017-12-11 17:00:01时刻cpu.load的值,用mertic表述就是metric(name=cpu.load, timestamp=1512982800, value=0.1, instance=172.14.200.11,service=search)
2017-12-11 17:00:00时刻cpu.load的值,用mertic表述就是metric(name=cpu.load, timestamp=1512982801, value=0.2, instance=172.14.200.10,service=print)
2017-12-11 17:00:01时刻cpu.load的值,用mertic表述就是metric(name=cpu.load, timestamp=1512982801, value=0.1, instance=172.14.200.11,service=search)
id
|
name
|
value
|
instance
|
service
|
timestamp
|
---|---|---|---|---|---|
1 | cpu.load | 0.1 | 172.14.200.10 | 1512982800 | |
2 | cpu.load | 0.1 | 172.14.200.11 | search |
1512982800 |
3 | cpu.load | 0.05 | 172.14.200.10 | 1512982801 | |
4 | cpu.load | 0.05 | 172.14.200.11 | search | 1512982801 |
4. 不难发现,当指标确定后,name和value不易变化,大多数改变是在对metric添加一些额外的信息(intance、service),所以干脆把额外的属性都存成json类型,那么就可以随意填写属性条数,同一个metric下每一条记录的tag也不需要相同,我们把这个json体存到tag(或label)字段。
2017-12-11 17:00:00时刻cpu.load的值,用mertic表述就是metric(name=cpu.load, timestamp=1512982800, value=0.2,tag{instance=172.14.200.10,service=print})
2017-12-11 17:00:01时刻cpu.load的值,用mertic表述就是metric(name=cpu.load, timestamp=1512982801, value=0.1,tag{instance=172.14.200.11,service=search})
id
|
name
|
value
|
tag
|
timestamp
|
---|---|---|---|---|
1 | cpu.load | 0.1 | {instance:172.14.200.10,service:print} |
1512982800 |
2 | cpu.load | 0.1 | {instance:172.14.200.11,service:search} |
1512982800 |
3 | cpu.load | 0.05 | {instance:172.14.200.10,service:print} |
1512982801 |
4 | cpu.load | 0.05 | {instance:172.14.200.11,service:search} |
1512982801 |
最终我们得到了通用的metric结构,name,tag{},value,timestamp(记住这个结构。记住这个结构。记住这个结构。),通过tag支持灵活的扩展字段。
对于存储在DB里的metric,使用的就是SQL语法,也有些监控有用自定义的DSL,但查询思想大同小异。
想了解2017-12-11 17:00:00 - 2017-12-11 17:10:00的172.14.200.11这台服务器的总load情况,select name,sum(value) from metric where name = 'cpu.load' where timestamp between 1512982800 and 1512983400 group by tag.instance;
想了解2017-12-11 17:00:00 - 2017-12-11 17:10:00的print这个服务的总最大load情况,select name,max(value) from metric where name = 'cpu.load' and tag.service = 'print' where timestamp between 1512982800 and 1512983400 group by tag.service;